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El valor de la innovación en la orientación al cliente

El valor de la innovación en la orientación al cliente

Nuevo estudio de Accenture entrega información acerca del rol de la inteligencia artificial y otras tecnologías en una mejor experiencia y en los resultados de ventas.

La inteligencia artificial (IA) y el uso de datos han captado los conocimientos que arreglan las operaciones sobre la base de la experiencia que tenga el cliente.

De acuerdo con un nuevo estudio de Accenture, el 80% de los líderes en el tema del negocio de la experiencia (BX) dice estar muy seguro de la capacidad de vincular sus innovaciones con la experiencia en los resultados reales de la empresa, como en el aumento de ventas.

Según explica Francisco Rojas, líder de Applied Intelligence de Accenture Chile, la innovación mejora en un 70% la precisión de la orientación al cliente, y también puede llegar a duplicar el universo de clientes y prospectos.

“Otro de sus puntos a favor son las intervenciones personalizadas, logrando que las empresas mejoren las tasas de compromiso y sus costos en un 25%. Por otro lado, el rendimiento de inversión en marketing también aumenta entre un 7% y un 11%, números importantes sabiendo que las empresas dan buena parte de sus ingresos en esta área”, comenta Rojas.

Bases para la innovación

Para hacer propia la innovación de la experiencia en las empresas, se debe, según Accenture, tener presente la organización como base de la creación de este hábito. Las bases de datos de las empresas tienen la capacidad de adquirir experimentación y comprobar el tipo de contacto con el cliente.

Generar esta mentalidad omnicanal ayuda a saber cómo utilizar las interacciones de la marca y determinar el conjunto de contenidos para los clientes en sus canales pagados, propios y ganados. Ayuda también a estudiar la forma de captar a personas que consumen un producto de la competencia o entender a los clientes propensos a la compra de nuevos productos y servicios.

Señala Francisco Rojas que ciertos modelos de plataformas de aprendizaje automático (ML) consideran todos los posibles puntos de contacto para ejecutar algoritmos estadísticos, que identifican el valor con mayor incremento. “También es posible aplicar este modelo en usuarios nuevos, clientes potenciales, ventas cruzadas o aumentos en ventas a clientes ya existentes”, explica.

Accenture Francisco Rojas Publimark

Francisco Rojas, líder de inteligencia aplicada en Accenture Chile

Experimentación y aprendizaje

Agrega el experto de Accenture que, al trabajar con ML, estas plataformas aprenden continuamente y entrenan la medición de rendimiento. “No depende de cookies de terceros, como otras herramientas de medición de rendimiento y atribución multitáctil (MTA)”, aclara Rojas.

Las empresas pueden, en ese sentido, experimentar con los datos otorgados en los productos y en la variada cantidad de clientes, adquiriendo diversas respuestas de casos hipotéticos para la empresa. Asimismo, tienen la capacidad de medición en un tiempo más real, optimizando las diferentes decisiones y experiencias.

En conocimiento constante de las necesidades y expectativas de sus clientes, que evolucionan rápidamente, las empresas líderes se adaptan a la innovación y crean modelos basados en IA y ML, que las ayudan en sus productos, servicios y experiencias según las necesidades.

Ven de esta manera la oportunidad de experimentar y descubrir soluciones creativas y estratégicas, innovando así continuamente en su oferta de experiencia del cliente.

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