Inteligencia Artificial

Como IA y Big Data muestran qué necesita el cliente de telefonía

Mediante herramientas de analítica de datos y tecnología específica, las empresas de telecomunicaciones pueden anticiparse a las necesidades del cliente. Te contamos cómo.

Por Redacción España, el 05/03/2020

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La alianza entre la Inteligencia Artificia y el Big Data está cambiando los sistemas de producción más sofisticados. A través de herramientas de analítica y tecnología de vanguardia, las empresas pueden anticiparse a las necesidades del cliente y agregar valor a la cultura empresarial. Te explicamos cómo las telcos muestran qué necesita el cliente.


Procesos internos: conocer a los clientes

La IA y el Big Data trabajan en conjunto para poner en valor la gran cantidad de datos existentes. Si nos centramos en un sector concreto como el de las telecomunicaciones, donde los datos ascienden hasta el infinito, el trabajo es mucho más laborioso.

En este sentido, la personalización de la oferta se considera una estrategia de gran valor agregado. No obstante, conseguir lo que quiere un cliente es realmente difícil; esto es así porque existen infinidad de perfiles de consumidores y cada uno busca una producto/servicio distinto.

Para conseguir dar en el blanco de la diana, los expertos en IA y Big Data utilizan herramientas basadas en algoritmos que ayudan a conocer los patrones de conducta de los clientes de telefonía y efectuar predicciones en la mejor dirección.

El factor principal para conseguir una predicción exitosa es el adecuado conocimiento del cliente, y esto se consigue analizando cantidades masivas de datos históricos. De esta forma se identifica cualquier motivo que pueda influir en el comportamiento de un cliente.

El conocimiento del cliente es el motivo por el cual las empresas logran anticiparse a las necesidades de los usuarios, ofreciéndoles lo que desean justo antes de que lo necesiten.

Pongamos un ejemplo en base a la estacionalidad. Un consumidor que viaje asiduamente al extranjero es un perfil que necesitará una tarifa con gran cantidad de datos que le sirvan para navegar a máxima velocidad durante su viaje.

En los meses de verano, un usuario que haya solicitado en varias ocasiones la contratación del roaming fuera de la Unión Europea, agradecerá que su propia compañía le proponga una oferta personalizada para los meses en los que se encontrará fuera de su país.


Predecir comportamientos

Como decíamos, a través de la analítica de datos es posible anticiparse a lo que el cliente necesita. Además, en la mayoría de ocasiones, es la propia empresa quien debe encaminar los gustos del cliente (siempre en base a un plan estratégico preestablecido).

Las bases de datos de las instituciones cuentan con gran cantidad de información sobre los canales comerciales, la huella digital del cliente y su comportamiento durante un ciclo de compra. Con todo ello, se pueden efectuar predicciones ante un comportamiento futuro con nuevos productos, cuánto van a comprar y cómo lo van a comprar.


Asistentes de ventas

Una forma de conseguir anticiparse a los clientes es mediante el apoyo en ventas a través de asistentes virtuales. En un sector como la telefonía, que trabaja con diversidad de productos a cada cual más complejo, la IA es capaz de ayudar a los clientes a entender mejor sus servicios y dirigir su decisión en base a recomendaciones.

La tecnología basada en Machine Learning es capaz de dialogar con los usuarios, entender qué es lo que necesitan, cuándo lo necesitan y aportarle las recomendaciones más precisas en base a sus gustos y comportamientos.

Todo ello a través de un asistente de ventas virtual basado en herramientas del procesamiento del lenguaje natural que determine en todo momento cuál es la mejor respuesta y la dirección en la que quiere ir el consumidor.

Esto puede ser a través de un sistema de mensajería en línea o mediante una llamada telefónica con un bot conversacional. En la mayoría de casos, los asistentes virtuales, ya sean chatbots o callbots, están humanizados para conseguir empatizar de forma más eficaz con el usuario.

Esta empatía se consigue al adaptar el mensaje a la personalidad del interlocutor. Si es más directo se le enviarán mensajes más concisos. Si por el contrario es una persona que requiere más explicaciones y es más indeciso, el sistema profundizará más su relación con el cliente.

Asimismo, la Inteligencia Artificial es capaz de predecir, en base al desarrollo de la conversación, cuándo el cliente necesita un asistente de ventas humano. Está muy focalizada en la optimización de todo el ciclo de compra.

Lo realmente interesante de este proceso es que en el momento en que el usuario entabla una llamada telefónica con un agente real, (por lo general) el consumidor ya está informado de todo lo relativo al producto o servicio y solo necesita un incentivo para conseguir cerrar la transacción.

Por tanto, podríamos decir que las herramientas de Inteligencia Artificial en alianza con el Big Data actúan como un sistema preventa a través del cual analizan los datos de sus clientes, informan y cierran un trato.

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