Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista y director general de Gobierno de calidad, consultoría de políticas públicas.
Descubrir cómo monetizar la IA es tarea crucial.
Aunque las mejoras en la productividad son evidentes, la creación de flujos de ingresos completamente nuevos a través de productos mejorados con IA es aún un desafío.
El éxito de la IA requiere una comprensión profunda del cliente y una colaboración interfuncional
El error común es la falta de alineación entre funciones así como una comprensión débil de las necesidades de los clientes.
Comprender al consumidor es un proceso que requiere la captura multicanal o recolectar datos explícitos e implícitos. Esto se genera a través de técnicas como NLP, análisis de voz, comportamiento web, encuestas, CRM. Con esto obtendremos un perfil emocional y conductual.
El siguiente paso es un análisis simbólico. Es decir, detectar metáforas, emociones e incluso silencios. Se establece a través de herramientas como modelos de lenguaje entrenados en literatura, psicología y UX. Con ello se genera un mapa de deseos latentes, el mercado potencial en pleno.
El tercer paso corresponde a la contextualización. Es ubicar al cliente en su momento vital y rol. Las técnicas empleadas para ello son la segmentación dinámica, análisis de ciclo de vida e incluso eventos externos. Con ello se obtiene una narrativa personalizada.
Llegamos ahora a la resonancia predictiva. Es anticipar qué soluciones conectan con la identidad del cliente. Entre las herramientas que se disponen para ello están los modelos de recomendación, IA generativa y feedback continuo para obtener los prototipos de productos o servicios.
Se obtiene, finalmente la retroalimentación. Representa validar la comprensión y ajustar en tiempo real. Para ello se emplean encuestas emocionales, análisis de satisfacción y co-creación. Los objetivos con este proceso son la mejora continua y la fidelización.
La implementación técnica se basa en tres pasos.
El primero es el data layer o almacenamiento de datos. Requiere integración de fuentes como CRM, redes sociales, atención al cliente, navegación web. Se usa la IA para detectar emociones, metáforas, silencios.
Lo segundo es emplear modelos de IA como NLP emocional: para interpretar lenguaje subjetivo, clustering simbólico para agrupar clientes por arquetipos narrativos, no solo demográficos y recomendadores generativos que no solo sugieren productos, sino experiencias resonantes.
El tercer paso está en los motores de decisión. Es un algoritmo que cruza las necesidades explícitas o lo que el cliente dice, deseos latentes o lo que el cliente insinúa e incluso utilidades convenientes o lo que el cliente aún no sabe que necesita.
Y si, el primer paso de la monetización de la IA empieza con la comprensión exhaustiva del cliente.
Cambios trascendentales en el comercio minorista presagian una revolución contundente. La tecnología asume el liderazgo en una metamorfosis donde el consumidor es el campeón indiscutible.
¡Arrancan! ¿Qué se mira en el porvenir? En la pista no hay bolas de cristal sino aplicaciones en tecnología de punta en los motores. Esto es sólo el principio de lo que ya existe y se extenderá cada vez más en el futuro inmediato. Estos son los corredores más prometedores:
La Micro-tribalización o metamorfosis del marketing masivo a las comunidades con propósito. Si durante mucho tiempo se apostó por comunicación masiva, hoy los mensajes genéricos no impactan. Se requieren propuestas que logren conectar con los valores, intereses y estilos de vida de los consumidores.
Entonces se fragmentan al máximo los públicos según sus intereses, credos y tonos más allá de los grupos etarios o niveles socioeconómicos. La meta es la hiperpersonalización.
Para ello se emplean herramientas como la inteligencia artificial y al análisis predictivo. A través de ellas se fomenta la fidelidad y la cocreación. Esto porque los clientes tienden a convertirse en colaboradores activos que ayudan a definir productos y servicios.
Al unísono, en la pista del futuro aparece la llamada experiencia anticipatoria que convierte datos en confianza. Un bólido donde la analítica avanzada y la IA permiten anticipar intenciones antes de que el consumidor las exprese. Así logra rebasar a los demás mediante soluciones proactivas que eliminan fricciones en el recorrido de compra.
Supermercados que sugieren automáticamente listas de compras basadas en el historial del cliente y plataformas de e-commerce que detectan cuándo un usuario está a punto de abandonar el carrito y le ofrecen un incentivo, son ejemplos de esta tecnología de anticipación.
En este despliegue de velocidad y “magia” no pueden faltar las plataformas integradas, los ejes de la omnicanalidad.Es la respuesta a una experiencia fluida, coherente y personalizada en una tienda, aplicación móvil o chatbot. Una escudería que necesita infraestructura tecnológica que unifica datos y operaciones.
Las plataformas integradas de datos de clientes (CDP) y sistemas unificados que reúnan marketing, ventas, servicio y operaciones en un solo entorno son integrantes de esta escudería.
Las organizaciones con esta tecnología reportan hasta nueve veces más crecimiento en satisfacción del cliente y un incremento de casi cinco veces en ingresos por ventas cruzadas y adicionales.
En esta carrera por el fururo no puede faltar la promisoria motional AI o empatía como ventaja competitiva. La inteligencia artificial emocional (Emotional AI) surge como un habilitador para humanizar la experiencia del cliente, al detectar y responder a señales afectivas como el tono de voz, los microgestos o las expresiones faciales.
Permite, por ejemplo, que un asistente virtual detecte la frustración en la voz de un cliente y redireccione automáticamente la conversación a un agente humano, o que un sistema de recomendación ajuste sus sugerencias según el estado emocional del usuario.
Las implementaciones exitosas de IA emocional aumentan 40% en la satisfacción del cliente y reducen el 30% en la pérdida de usuarios.
Y la carrera del futuro en el detallista nunca fue tan veloz y sorprendente como ahora.