Doxa 1734

Uso de IA para construir conexiones más fuertes con los clientes

Por Maureen Burns, Sharona Sankar-King, Priscilla Dell'Orto y Eduardo Roma

IA y aprendizaje automático

Harvard Business Review

#Doxa #IA #aprendizaje #automático #cliente #innovación

Resumen. El auge de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa está impulsando innovaciones emocionantes y experimentos de consumo, pero también preocupa a muchas personas preocupadas por la privacidad de los datos o por la posibilidad de comunicarse con una empresa a través de un bot. Estas preocupaciones son especialmente agudas en industrias donde las interacciones con los clientes y la privacidad de los datos son críticas, como la banca o la atención médica.

Cierto nivel de ansiedad suele acompañar a las tecnologías innovadoras, y es natural preocuparse por una tecnología que imita la inteligencia humana. Sin embargo, a medida que ha surgido esta nueva clase de modelos de lenguaje extenso, la mayoría de las empresas han puesto el riesgo del modelo, la precisión de los resultados del modelo y el uso ético de los datos en el centro de sus marcos de riesgo. Su objetivo es garantizar el uso responsable de la nueva tecnología de IA.

Menos apreciado es el riesgo de que las empresas cedan la experiencia del cliente a modelos y bots diseñados para extraer valor a corto plazo, no para fomentar la lealtad del cliente a largo plazo. Las empresas podrían combinar cada vez más modelos tradicionales de IA y aprendizaje automático con IA generativa para entregar mensajes y ofertas a los clientes de formas más humanas. Si no tenemos cuidado, los bots, algoritmos y modelos predictivos con fines de lucro podrían conducir a experiencias distópicas.

Incluso en el mundo de la IA, el amor al cliente debe liderar el camino. Las métricas tradicionales de la opinión del cliente, como Net Promoter Score (NPS), pueden comenzar a verse diferentes, pero una premisa perdurará: cada interacción mejora o disminuye la percepción de un cliente sobre la empresa involucrada.

Informar cada decisión con el objetivo de enriquecer la vida de los clientes establecerá una ruta confiable hacia un futuro habilitado por IA que crea más valor para los clientes, empleados y accionistas. De hecho, los primeros resultados publicados por investigadores de la Universidad de Stanford y el Instituto de Tecnología de Massachusetts muestran efectos favorables del lanzamiento de una herramienta de asistencia conversacional basada en IA para 5200 agentes de atención al cliente en varios países. La herramienta no solo aumentó la productividad de los agentes en un 14 % en promedio, sino que las interacciones asistidas por IA tuvieron un NPS promedio más alto y la deserción mensual de agentes se redujo en un 9 %.

Hazlo personal

Orientar la IA en torno al amor del cliente requiere un replanteamiento fundamental de las funciones objetivas. La mayoría de los algoritmos existentes optimizan el ROI para un momento particular en lugar de una experiencia completa. El compromiso del cliente habilitado por IA promete que una empresa aprenda más de cada interacción y encuentre más formas de crear valor para los clientes.

Esa es una buena señal porque los clientes esperan cada vez más experiencias más personalizadas y relevantes y están abiertos a compartir sus datos a cambio. La última encuesta de Bain & Company de casi 30,000 clientes bancarios en 11 países encontró que los encuestados que acordaron que su banco personaliza la experiencia tienen más probabilidades de recompensarlo con un NPS más alto. Hay una diferencia de 123 puntos en el NPS entre los encuestados que están totalmente de acuerdo en que su banco interactúa en función de saber quiénes son y los que están totalmente en desacuerdo.

Una forma en que la IA refina la personalización es a través de asistentes digitales para los clientes, como lo demuestran los esfuerzos emergentes en la banca y los pagos. Royal Bank of Canada utiliza un asistente habilitado para IA llamado NOMI para personalizar la administración de dinero digital para los clientes. Las características incluyen consejos oportunos enviados a los clientes, presupuestos personalizados y recomendaciones de ahorro basadas en el comportamiento de gasto y el flujo de caja. En el año posterior a su lanzamiento, los resultados fueron prometedores, con un 50 % más de interacciones digitales para los clientes de NOMI en relación con toda la base de clientes, un 93 % más de tiempo dedicado a las cuentas financieras y un 2 % de deserción de los clientes de NOMI frente al 8 % de sus clientes. colegas.

Los asistentes digitales de IA generativa también están ayudando a los empleados a fortalecer sus conexiones con los clientes, reforzando los lugares donde un toque humano puede ser una fuente de diferenciación. Morgan Stanley Wealth Management, por ejemplo, está implementando un asistente de inteligencia artificial para ayudar a sus miles de asesores financieros a brindar un mejor soporte a sus clientes de manera personalizada. El asistente combina la búsqueda y la creación de contenido para que los asesores financieros puedan encontrar rápidamente y adaptar la información adecuada para cada cliente en cualquier momento.

Los modelos de lenguaje grande permitirán una nueva era de personalización. Las técnicas de aprendizaje automático ya convierten el patrón de interacciones digitales de cada cliente en una "huella digital" de comportamiento única, y los avances recientes de IA ahora permitirán que estas huellas digitales incluyan interacciones de voz y texto.

Ayudar a los empleados a ayudar a sus clientes

Las empresas deben comenzar con algunos casos sin arrepentimientos para que la organización se sienta cómoda con la tecnología de IA generativa. Por lo general, usan IA para ayudar a los empleados que brindan aspectos de la experiencia del cliente para que los humanos puedan examinar el resultado del modelo. Los ejemplos incluyen sugerencias a los gerentes de relaciones para la próxima conversación con un cliente en función de un compromiso reciente o brindar acciones específicas para manejar cobros con clientes que enfrentan dificultades financieras.

La próxima ola de casos presentaría IA integrada en los procedimientos operativos estándar para los empleados. Los casos prometedores incluyen el enrutamiento predictivo de la consulta de un cliente al agente mejor equipado para manejar un problema en particular o recomendaciones de guiones en tiempo real para gerentes de relaciones. La tecnología escuchará la llamada de un cliente en tiempo real y ayudará a los agentes a saber si sus interacciones están creando un promotor o un detractor. Otras características de apoyo a los empleados en un futuro próximo podrían incluir la creación de una oferta personalizada con imágenes y texto que evoquen el pasatiempo favorito de un cliente. o recordarle a un gerente de relaciones que llame a un cliente durante las etapas clave de la vida.

En algunas industrias, como la venta al por menor, una primera línea totalmente habilitada para IA está comenzando a respaldar el compromiso automatizado directamente con los clientes. Con el tiempo, esta primera línea digital podría brindar un servicio con la misma empatía reflexiva que la primera línea humana tradicional. Los bots interactuarán con los clientes y aprenderán a ofrecer productos e información relevantes tal como lo han hecho siempre los mejores empleados. Los mejores usos de la IA pueden incluso reinventar por completo la experiencia general.

En una época de alta inflación y economía ajustada, algunos gerentes pueden verse tentados a usar tecnología de IA generativa solo para reducir costos y mejorar la eficiencia. Eso sería un error. Si bien la IA generativa tiene el potencial de doblar la curva de costos en muchas industrias, el mayor valor lo obtendrán aquellas empresas que se centren en enriquecer la vida de sus clientes.

Obtenga más información sobre IA y aprendizaje automático o temas relacionados Servicio al cliente, Marketing, Tecnología y análisis y Automatización

Maureen Burns es socia sénior en la oficina de Bain en Boston.

Sharona Sankar-King es socia experta en Bain & Co.

Priscilla Dell'Orto es socia de Bain & Co.

Eduardo Roma es socio de Bain & Co.