
Personalización de la experiencia de navegación y compra en contextos omnicanal, chatbots y asistentes virtuales, realidad virtual y aumentada: la inteligencia artificial está revolucionando la relación entre marcas y consumidores, ofreciendo a las primeras herramientas y aplicaciones cada vez más indispensables para el éxito de las estrategias centradas en el cliente.
Aunque el análisis de datos siempre ha sido un aspecto relevante en el marketing, ha hecho falta tiempo e importantes cambios de paradigma para que las empresas se dieran cuenta de su valor, hasta el punto de llegar a considerarlo un activo estratégico.
Es precisamente en este contexto en el que la inteligencia artificial y el machine learning han revelado todo su potencial, especialmente en la fase de análisis, permitiendo alcanzar niveles de precisión y eficiencia incluso en el aspecto predictivo.
Pero, ¿qué es el análisis predictivo y cuál es su relevancia en la aplicación de estrategias destinadas a personalizar la experiencia del cliente?
¡Vamos a investigarlo juntos!
Análisis predictivo e inteligencia artificial: ¡la combinación ganadora!
Tendencias del mercado, políticas de precios, análisis de la base de clientes: los departamentos de marketing y ventas siempre han buscado modelos y herramientas que puedan ofrecer algo más que un análisis puramente descriptivo del contexto.
Hoy en día, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten precisamente esto: actividades de análisis que ya no se limitan a dibujar una imagen bien definida del presente o del pasado, también en lo que respecta a las características, los hábitos y los comportamientos de navegación y compra de usuarios y clientes, sino que permiten anticiparse a sus necesidades, expectativas y problemas.

Es precisamente en esta capacidad de interceptar y anticipar deseos y necesidades, incluso latentes, donde las marcas refuerzan la relación con sus consumidores.
El objetivo sigue siendo la fidelización: cuanto más se conoce al cliente y al usuario con el que se trata, más se pueden poner en marcha estrategias y actividades destinadas a mejorar la experiencia del cliente.
En concreto, el análisis predictivo se basa en el uso de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos. El objetivo es identificar patrones capaces de predecir comportamientos futuros.
Como puede comprenderse fácilmente, este tipo de enfoque pasa por una serie de fases bien definidas, tales como:
- identificación de los objetivos a los que debe responder el análisis ;
- recogida y normalización de los datos;
- análisis de los datos e identificación de patrones y tendencias recurrentes;
- predicción de resultados y desarrollo de modelos capaces de predecir las necesidades de usuarios y clientes.
El uso del análisis predictivo permite así desarrollar perfiles ideales de usuarios/clientes e identificar, en la fase estratégica, las actividades más gratificantes para cada grupo y perfil específicos.
Atención al cliente «inteligente»: evolución bajo el signo de la experiencia del cliente
Anticiparse a las necesidades de los usuarios, satisfacerlas antes de que se manifiesten: el uso de un enfoque de marketing basado en el análisis de datos y el empleo de sofisticados algoritmos de inteligencia artificial permiten personalizar la experiencia de navegación y compra de los usuarios hasta el más mínimo detalle. Desde la propuesta de contenidos y productos personalizados hasta comunicaciones y ofertas «a medida», pero no sólo: uno de los aspectos destacados en los que el uso de la analítica predictiva puede jugar un papel importante es el de la atención al cliente, que sigue siendo uno de los puntos de contacto más significativos en el customer journey del usuario.
Hablando de atención al cliente e inteligencia artificial, la asociación con los chatbots es inmediata, pero entre los usos de la inteligencia artificial no es desde luego el único.
De hecho, el uso del análisis predictivo puede ser especialmente útil, no solo para anticiparse a las preguntas de los clientes y ofrecer así respuestas rápidas y precisas, sino también para predecir la tasa de abandono de un cliente e intervenir así antes de que este decida dejar de comprar los productos y servicios de la marca.
Por último, no olvidemos cómo el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en contextos predictivos también es importante para las estrategias de up-selling y cross-selling.

Atención al cliente con Blendee: más información, servicios más eficaces
¿Servicios proactivos de atención al cliente? El secreto reside en un conocimiento profundo del usuario con el que interactúa el operador. Blendee dota al servicio de atención al cliente de la empresa de herramientas para identificar y predecir el comportamiento del consumidor, aumentando significativamente no solo las conversiones, sino también el nivel de servicio prestado.
Datos maestros detallados, pero no sólo eso: la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático permiten proponer productos, códigos de descuento y promociones, basándose en el perfil del usuario que está interactuando con el servicio de atención al cliente.
RECOGIDA Y NORMALIZACIÓN DE DATOS
Los datos recogidos en los distintos puntos de contacto del recorrido del usuario se recopilan y normalizan en el nivel de vista unificada del cliente.
VISIÓN UNIFICADA DEL CLIENTE
Blendee proporciona a los operadores de atención al cliente una visión actualizada de los usuarios en tiempo real que proporciona una visión extremadamente detallada de los datos individuales de los usuarios y clientes procedentes de una multitud de canales. Los procesos de resolución de identidades permiten reconocer de forma única al usuario en tiempo real gracias a la convergencia y resolución de las diferentes identificaciones asignadas en los distintos puntos de contacto.
PERSONALIZACIÓN BASADA EN LA I.A.
Gracias a la información y los datos recopilados sobre los clientes, los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Blendee pueden ofrecer al servicio de atención al cliente productos y recomendaciones más acordes con las necesidades de cada cliente.
GESTOR DE LA EXPERIENCIA OMNICANAL
La personalización de la experiencia del cliente también pasa por el servicio de atención al cliente, el contacto para el problema/inservice encontrado por el cliente puede convertirse en una oportunidad para estrategias personalizadas de up-selling y cross-selling .
El análisis de datos y el uso de la inteligencia artificial en este frente están transformando la experiencia del cliente: no hay buenas relaciones sin buena información. Las empresas están llamadas a ofrecer a sus clientes experiencias cada vez más personalizadas y valiosas, pero para ello necesitan contar con herramientas que les proporcionen una visión holística e integrada de sus usuarios y clientes.
La satisfacción y la fidelidad de los clientes están cada vez más vinculadas a estos factores.