La inteligencia artificial permite automatizar las respuestas personalizadas y analizar los datos de CRM en tiempo real para comprender mejor a los clientes y sus motivaciones, lo que facilita la toma de decisiones basadas en el análisis de tendencias.
Las posibilidades que ofrece la IA en CRM
La principal ventaja de la IA es su capacidad de analizar rápidamente una gran masa de datos en tiempo real para deducir tendencias, patrones y respuestas personalizadas.
- Investigar oportunidades de venta con clientes existentes. Pedimos a la IA que haga lo que un buen vendedor sabe hacer: analizar los productos y servicios de los clientes e identificar necesidades complementarias. De hecho, es una automatización de lo que llamamos venta cruzada o upselling. Esta es la función más sencilla y rentable de la IA, pero nunca lo hará tan bien como un buen vendedor.
- Enviar ofertas personalizadas a los clientes por correo electrónico o ponerlas a su disposición en el sitio web tras analizar sus compras y su comportamiento. Por decirlo más claramente, si ves un determinado número de series en Netflix, te ofrecerán otras del estilo que te gustan para fidelizarte, y luego intentarán hacer ventas cruzadas o upsell.
- Clasificar y priorizar las perspectivas más fáciles de optimizar y que producirán mayores beneficios. Este es el trabajo de los responsables de ventas a final de año, y aquí se hace automáticamente en el CRM.
- Análisis de los sentimientos de los clientes descifrando una gran masa de comentarios sobre los productos actuales, las nuevas ofertas y los nuevos precios. También en este caso se trata de una tarea que los humanos pueden realizar, incluso con mayor precisión, pero la IA permite hacerlo más rápidamente sobre una mayor masa de información.
- Prediciendo el comportamiento de los consumidores a partir del análisis de tendencias, determinamos qué segmentos disminuirán, cuáles aumentarán y qué oferta hay que hacerles.
- Identificar a los clientes de riesgo que corren el riesgo de marcharse para hacerles ofertas de fidelización.
- Implantación de chatbots para automatizar las respuestas a las consultas de los clientes en el sitio web. Seguro que alguna vez has participado en discusiones en redes sociales o con el servicio de atención al cliente de ciertas páginas web pensando que hablabas con un humano, pero era una máquina. El uso de asistentes virtuales ahorra los costes salariales asignados al servicio de atención al cliente, pero al final sigue siendo necesario un humano. El principal objetivo de las mascotas es reducir el número de agentes de atención al cliente.
Cómo integrar la IA en CRM
Hay cuatro posibilidades.
- Los CRM que ya incorporan IA, como Hubspot, son caros y no siempre fáciles de usar, y se adaptan mejor a empresas muy grandes.
- Soluciones CRM que te permiten integrar tú mismo la IA, como Microsoft Dynamics, que integra Microsoft Azure. Esta solución también es compleja, porque necesitas un sólido equipo de IA para hacerlo tú mismo.
- CRM y una IA independiente, sin integración, es probablemente la solución más sencilla para una empresa mediana. Es posible con ActionClient CRM, especializada en pequeñas empresas y autónomos.
- El CRM con “inteligencia humana” sigue siendo la mejor solución para las pequeñas empresas. De hecho, la IA no hace absolutamente nada nuevo, sólo procesa una mayor masa de datos con mayor rapidez.
Herramientas de IA
Hemos identificado una serie de herramientas y, por supuesto, el mercado evoluciona cada día.
- Microsoft Azure ML: un conjunto de herramientas de desarrollo de modelos de IA alojadas en la nube Azure.
- Tensor Flow es una herramienta de Google que, de hecho, es una biblioteca abierta para el aprendizaje profundo.
- Keras: interfaz para probar modelos desarrollados con Tensor Flow
- Py Torch: otra biblioteca abierta para el aprendizaje profundo
- Scikit-learn: conjunto de herramientas sencillas en Python para el análisis de datos
- IBM Watson: herramientas para analizar y procesar lenguaje natural e imágenes
- Plataforma Google Cloud AI: plataforma en la nube que ofrece herramientas para desarrollar modelos de aprendizaje automático.
- Amazon Sage maker: un servicio de AWS (Amazon Web Service) para alojar herramientas de desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
- NLTK: herramientas de Python para el análisis y procesamiento del lenguaje natural
- UiPath : herramienta para automatizar tareas repetitivas.
- Rasa: plataforma de desarrollo de asistentes virtuales (chabots) Open CV: biblioteca abierta de herramientas de procesamiento de imágenes de visión por ordenador
Conclusión
Un CRM debe dar prioridad a su función principal, que es gestionar a sus clientes para mejorar el servicio al cliente y aumentar las ventas.
La IA permite automatizar ciertas tareas y reducir el número de agentes de atención al cliente. La otra función de la IA es el análisis: permite procesar más datos, con mayor rapidez.
Pero no olvide que un buen CRM debe centrarse aún más en conseguir buenos resultados que en analizar los fracasos. Siempre es mejor obtener beneficios que analizar las pérdidas.
Si puedes añadir IA, perfecto, pero debe seguir siendo una función complementaria y no la razón de ser de tu sistema.
Hay dos tipos de empresas, las que tienen buenos resultados y las que tienen buenas excusas basadas en el análisis, sólo las primeras sobreviven.
Jean-Pierre Mercier
