IA en CRM. ¿Qué cambia la IA en las herramientas de CRM? | IA en los negocios #67

Introducción a la IA en CRM

CRM, o Gestión de Relaciones con Clientes, es un sistema diseñado para gestionar las relaciones con los clientes. Consiste en tres componentes principales:

1. CRM Interactivo – asegura una comunicación consistente y satisfactoria a través de todos los canales,
2. CRM Operativo – responsable de recopilar, estandarizar y compartir datos sobre clientes y productos. Si se utiliza adecuadamente, crea una base de conocimiento y construye relaciones duraderas,
3. CRM Analítico – utiliza modelos analíticos avanzados, incluida la IA, para procesar Big Data y descubrir patrones en los comportamientos de los clientes y las tendencias del mercado. Esto ayuda a tomar mejores decisiones comerciales.

Combinados con nuevas capacidades analíticas, los sistemas CRM permiten una comunicación personalizada, soporte al cliente a través de chatbots y automatización de procesos, lo que lleva a mejorar las relaciones y experiencias con los clientes.

Cómo la IA está cambiando el panorama del CRM: Una visión general de las posibilidades

Los principales proveedores de sistemas CRM integran soluciones de IA que transforman completamente la forma en que trabajan los departamentos de marketing, ventas y servicio al cliente. Las formas en que las herramientas de IA funcionan en la gestión de relaciones con los clientes varían ampliamente, así que echemos un vistazo más de cerca a tres de ellas que aprovechan de manera más interesante las capacidades de la inteligencia artificial.

HubSpot CRM

HubSpot CRM es una herramienta de IA todo en uno para gestionar relaciones con los clientes. Utiliza IA para mejorar el marketing, las ventas y el servicio al cliente al encontrar información rápidamente y proporcionar soporte integral para la redacción de contenido.

También ofrece herramientas para automatizar la creación de sitios web y boletines, por lo que los usuarios de HubSpot aprecian la conveniencia, velocidad y atractivo del contenido generado.

Las capacidades clave de HubSpot CRM relacionadas con la IA incluyen un generador de sitios web que crea automáticamente páginas basadas en instrucciones simples y un Redactor de Contenido de IA que genera contenido utilizando IA, ahorrando tiempo.

Empresas como Trello, Slack e InVision utilizan HubSpot CRM. Su principal beneficio es el ahorro de tiempo a través de la automatización de tareas rutinarias.

Fuente: Hubspot (https://www.hubspot.com/)

Salesforce Einstein

Salesforce Einstein se basa en análisis de datos avanzados, conocimientos impulsados por IA, recomendaciones de ventas, predicciones de resultados y otras características que aprovechan la inteligencia artificial.

Las capacidades clave de Salesforce Einstein incluyen:

• personalización avanzada – Einstein permite la creación y despliegue de asistentes de IA directamente en Salesforce, permitiendo a los usuarios y clientes resolver problemas rápidamente y trabajar de manera más eficiente. Einstein Copilot es un asistente de IA que automatiza tareas basadas en habilidades predefinidas, con el objetivo principal de aumentar la productividad.
• Capa de Confianza de Einstein – asegura la seguridad de los datos de los clientes a través de una arquitectura de IA integrada en la plataforma Salesforce, permitiendo el uso de IA sin el riesgo de violaciones de datos,
• plataforma de código abierto — Einstein permite el uso seguro de cualquier modelo de lenguaje grande (LLM), como GPT-4 de OpenAI, GeminiPro de Google, o modelos disponibles bajo licencias de código abierto como Llama-2 o Vicuna-13B.

Empresas como Uber Eats, Gucci y Accenture utilizan Salesforce Einstein. Esta solución les permite resolver rápidamente problemas de clientes y trabajar de manera más eficiente.

Intercom Fin

Intercom Fin es un chatbot basado en modelos de lenguaje de OpenAI que entiende las consultas de los clientes y proporciona respuestas basadas en contenido de soporte técnico. Intercom Fin, como herramienta de IA en la gestión de relaciones con los clientes, permite:

• reducir las consultas de soporte al cliente en un 60%—gracias a la capacidad de utilizar la base de conocimiento del producto y modelos de lenguaje avanzados,
• realizar conversaciones en 43 idiomas,
• operar en múltiples canales—vía el conocido mensajero de Intercom, así como WhatsApp e incluso SMS.

Intercom Fin ayudó a empresas como MailerLite a aumentar el porcentaje de consultas resueltas automáticamente del 18% al 29% en una semana.

Fuente: Intercom (https://www.intercom.com/fin)

Personalización de las interacciones con los clientes a través de la IA

Los sistemas CRM recopilan datos sobre los clientes y sus comportamientos. Con la IA en la gestión de relaciones con los clientes, los datos se analizan automáticamente para proporcionar comunicación personalizada. Esto incluye:

• recomendaciones personalizadas – basadas en el historial de compras, intereses, datos demográficos y otros parámetros, lo que permite un cross-selling y upselling efectivos,
• contenido dinámico en sitios web – la IA en la gestión de relaciones con los clientes significa contenido dirigido y personalizado basado en datos de usuarios,
• boletines personalizados – contenido único y adaptado para cada destinatario.
• anuncios mejor dirigidos – mostrados a personas con las que realmente resuenan.

Un ejemplo de una empresa que utiliza capacidades de personalización en CRM es IKEA. Según un informe de Capgemini, el gigante sueco emplea modelos de IA avanzados para personalizar boletines. El sistema analiza los datos de los clientes para adaptar el contenido y las ofertas a sus necesidades e intereses.

Las experiencias personalizadas generan confianza y mejoran la satisfacción del cliente. Según McKinsey, hasta el 78% de los clientes afirman que volverían a comprar productos de marcas que ofrecen experiencias personalizadas. Además, un estudio de Twilio de 2022 (Informe sobre el Estado de la Personalización) indica que un significativo 62% de los clientes cambiarían de proveedor de bienes o servicios si el contenido no estuviera personalizado.

Cómo la IA mejora la segmentación y el targeting en CRM

La segmentación de clientes y el targeting preciso son los fundamentos del marketing moderno. La inteligencia artificial permite un progreso significativo en esta área a través de características como:

• segmentación automática de clientes – agrupación basada en datos de comportamiento, transacciones, demográficos y otros,
• aprendizaje automático para identificar a los clientes más valiosos – big data y análisis predictivo ayudan a definir un grupo de clientes que merecen atención especial,
• análisis en tiempo real de los sentimientos e intenciones de los clientes – con estos elementos de IA en la gestión de relaciones con los clientes, descubrirás lo que piensan y planean tus clientes,
• modelos predictivos que determinan la probabilidad de compra y abandono, y también pueden sugerir productos adicionales que coincidan perfectamente con el perfil del cliente.

Por ejemplo, Allegro, la plataforma de comercio electrónico más grande de Polonia, utiliza modelos de IA avanzados para segmentar clientes. Según Interaktywnie.com, gracias a los algoritmos de aprendizaje automático, Allegro puede determinar las preferencias de compra de los clientes con hasta un 90% de precisión y dirigirles ofertas personalizadas.

Utilizando el análisis de sentimientos en CRM con la ayuda de la IA

El análisis de sentimientos implica evaluar automáticamente la actitud de un hablante o autor de texto. Los modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) clasifican las opiniones como positivas, negativas o neutrales. Habilitado por la IA, el análisis de sentimientos permite:

Evaluar la satisfacción del cliente durante las conversaciones—determinando si los clientes están contentos y evaluando la calidad del servicio.

• monitorear redes sociales y foros de discusión.
• rastrear reseñas de productos—identificando fallas y problemas.
• analizar las necesidades de los clientes basándose en transcripciones de llamadas telefónicas.
• detectar rápidamente señales negativas de los clientes y permitir respuestas rápidas.

El análisis de sentimientos es una poderosa herramienta de IA en la gestión de relaciones con los clientes, ayudando a construir relaciones positivas con los clientes. Gigantes globales como Amazon y Netflix también emplean soluciones similares.

Fuente: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Asistentes inteligentes y chatbots en CRM

Los chatbots, como Intercom Fin, que apoyan el servicio al cliente, se están convirtiendo lentamente en un estándar. Implementarlos trae muchos beneficios, por ejemplo:

• responder preguntas de los clientes 24/7 a través de chat, correo electrónico o WhatsApp,
• automatizar tareas simples, solicitudes de quejas o pedidos de clientes,
• redirigir a un consultor y tomar la conversación de manera fluida cuando el chatbot no puede manejar el problema,
• detectar emociones negativas de los clientes basándose en el vocabulario o el tono de voz y responder adecuadamente,
• recoger comentarios y realizar encuestas de satisfacción.

Las empresas que invierten en chatbots logran beneficios tangibles – según el informe de Juniper Research, es posible reducir los costos de servicio al cliente en hasta un 90%. Además, los estudios indican que implementar un chatbot puede reducir el número de consultas dirigidas al servicio al cliente en hasta un 40%. Esto se traduce en ahorros significativos para la empresa.

IA en CRM – resumen

La revolución tecnológica impulsada por la inteligencia artificial y el procesamiento de big data está cambiando la forma en que abordamos la construcción de relaciones con los clientes. Los sistemas CRM modernos no solo automatizan tareas, sino que también ayudan a comprender mejor las necesidades de los clientes. Esto permite ofertas y comunicaciones personalizadas, lo que lleva a relaciones más duraderas y experiencias satisfactorias para los clientes, contribuyendo en última instancia al éxito empresarial.

Las nuevas tecnologías están aquí, y su impacto es medible. Las estimaciones sugieren un aumento potencial del 25% en las ventas a través de enfoques personalizados (McKinsey). Utilizar estas capacidades es esencial hoy en día para obtener una ventaja competitiva en un mundo rico en datos y tecnológicamente ilimitado.

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