IA generativa y customer centricity: cómo utilizar la IA generativa para conectar con tus clientes

La historia dominante de 2023 para vendedores, profesionales del marketing y creadores de contenidos ha sido el auge de la IA generativa.

ChatGPT, la aplicación basada en el Large Language Model (LLM) de OpenAI, tiene ahora la tasa de adopción más rápida de la historia, alcanzando los 100 millones de usuarios activos diarios a los dos meses de su lanzamiento.

Sin embargo, la mayoría de los comerciales y vendedores siguen utilizando herramientas de IA generativa para generar contenidos, desde borradores de correos electrónicos hasta temas de conversación, pasando por textos publicitarios o diseños de nuevos productos. Y muchos ni siquiera han experimentado con la IA generativa.

Existe un área de oportunidad importante, que a menudo se pasa por alto, en lo que respecta a la IA: convertirse en una organización más centrada en el cliente. Aquí explicaremos cómo tres organizaciones utilizaron la IA generativa para lograr una mayor orientación al cliente, y cómo tu propio negocio también puede lograrlo.

¿Y si la verdadera superpotencia de la IA generativa es alcanzar un mayor grado de customer centricity?

Si eres un representante de ventas, un vendedor o un líder de una PYME, no puedes permitirte ignorar la revolución de la IA generativa. Pero tampoco puedes permitirte equivocarte en su adopción, y eso significa pensar en tu personal, sus procesos y sus objetivos y capacidades organizativas tanto o más que en la propia tecnología.

La IA generativa tiene el potencial de nivelar el campo de juego para las empresas más pequeñas en lo que respecta a la orientación al cliente.

Con mucho menos dinero, tiempo y conocimientos especializados las organizaciones pueden escuchar a sus clientes a gran escala, desarrollar información procesable sobre ellos y, a continuación, involucrarlos para impulsar el crecimiento y la rentabilidad.

Cómo evolucionará con el tiempo la IA generativa

A pesar de todo el frenesí en torno a ChatGPT (y, en menor medida, Bard, Bing, Midjourney, Adobe Generative Fill, etc.), el futuro de la IA generativa dentro de las funciones de ventas y marketing todavía está muy en el aire.

La primera ola de adopción ha sido abrumadoramente individual, ad hoc y diseñada para ahorrar tiempo en cada proceso.

El impacto real de la IA generativa llegará con la segunda ola y requerirá un enfoque basado en el trabajo en equipo, planificado y diseñado para mejorar las capacidades y los procesos.

La tercera ola de adopción será transformacional y exigirá enfoques que abarquen a toda la organización, permitan el aprendizaje continuo (a través de bucles de retroalimentación iterativos) y estén diseñados para dar forma a nuevas capacidades y procesos.

En este momento, todavía estamos en medio de la Ola 1. La verdadera batalla consistirá en que las funciones de marketing y ventas aceleren sus transiciones a las Olas 2 y 3 de forma más rápida y estratégica que la competencia.

A diferencia de la experimentación por parte de individuos motivados, la adopción por parte de equipos u organizaciones se topará con obstáculos como la inercia organizativa, la preocupación de los empleados por la posible pérdida de empleo, las limitaciones en materia de privacidad y seguridad de los datos, los problemas de integración de datos y, por supuesto, las carencias de conocimientos y capacidades.

A continuación, veamos tres ejemplos de cómo las empresas aprovechan la IA para potenciar su orientación al cliente junto con Glimpse, empresa que mucho antes de la fiebre de ChatGPT, ya trabajaba en un modelo personalizado de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para ayudar a los usuarios a comprender las respuestas humanas a las preguntas abiertas de las encuestas y extraer de ellas información útil.

Cómo tres empresas aprovecharon la IA para centrarse más en el cliente (y cómo puedes hacerlo tú)

1. Comunidades de juego para una agencia de publicidad

Junto con nuestra amiga, cliente y socia de confianza, Jocelyn Harjes, de Ayzenberg, una agencia de publicidad del sector de los videojuegos, utilizamos la IA generativa para escuchar las experiencias y preocupaciones de los jugadores con identidad femenina, BIPOC y LGBTQIA+ a escala.

En palabras de Jocelyn, esto fue lo que descubrieron:

• Nuestra encuesta mostró que el 70% de los encuestados ha sido testigo de comportamientos tóxicos en el contexto de los juegos.

«Mis amigos de la vida real y yo conocimos a unas personas en un juego al que jugábamos juntos. Al principio parecían simpáticos, pero enseguida mostraron su verdadera cara. Eran tóxicos, hablaban mal de todos mis amigos y de mí a nuestras espaldas. Se llevaron a todos nuestros amigos en línea y los pusieron en nuestra contra. Fingieron ser las víctimas e hicieron que prohibieran la cuenta de mi amigo en el juego».

Mujer de la Generación Z

• Con la integración de GPT, se resume fácilmente para alimentar aún más la escucha social.
• Los deseos pueden dividirse en segmentos de audiencia:

BIPOC

LGTBQIA+

Mujeres

No todo es negativo. Muchos de los jugadores que respondieron ofrecieron lecciones positivas sobre cómo afrontar y responder a los comportamientos tóxicos en Internet. Esta es una historia positiva creada instantáneamente por la integración de IA generativa de nuestro panel de control basada en 500 respuestas abiertas:

La historia más positiva

Muchos jugadores han encontrado formas eficaces de reducir el comportamiento tóxico jugando con amigos, denunciando y bloqueando a los jugadores tóxicos y centrándose en disfrutar del juego.

Respuestas de apoyo

• Encontrar amigos con los que jugar puede ayudar a reducir los comportamientos tóxicos.
• Sé selectivo con quién juegas, filtra y denuncia cuando ocurra.
• Ignorar o abandonar los juegos en determinados momentos, por ejemplo, cuando los niños están en casa o los padres suelen estar dormidos.
• Denunciar y bloquear.
• Comunicación adecuada.
• Asegúrate de saber con quién juegas.

Impacto

Con la ayuda de la IA generativa, la agencia y algunos de sus clientes editores de juegos, se utilizarán los datos y la información del estudio basados en la IA para:

• Comprender toda la gama de experiencias tóxicas, desde los insultos hasta el acoso organizado.
• Demostrar que los comportamientos tóxicos conducen a una «fuga de jugadores» que hace que las empresas de videojuegos pierdan oportunidades de ingresos.
• Recopilar sugerencias de estrategias para hacer frente a los ataques personales.
• Elaborar recomendaciones para que los editores de juegos construyan comunidades digitales más inclusivas.

Aunque este estudio se centró en los jugadores dentro de las comunidades digitales, el mismo enfoque podría aplicarse a cualquier público, sobre cualquier tema.

2. Hábitos de compra de la población negra para minoristas y marcas

Una agencia centrada en los consumidores negros quería aportar nuevos conocimientos sobre la diversidad de la identidad y los hábitos de compra de las personas afroamericanas para sus clientes minoristas y de marca. 

Pero se enfrentaron a una serie de retos:

• Las habituales preguntas cerradas de las encuestas no funcionaban para generar descubrimientos. Los encuestados eligieron las categorías típicas del censo para describir sus identidades, pero la agencia sabía que la opción «negro» ocultaba muchas diferencias que importaban a sus clientes minoristas cuando se trataba de enviarles un mensaje.  
• Los grupos de discusión y las entrevistas en profundidad eran demasiado lentos, caros y poco representativos. Y el proceso de codificación requería empleados cualificados para determinar aspectos como el sentimiento que se descubre detrás de las preguntas.
• Las herramientas de escucha social eran útiles, pero sólo podían acceder a datos de terceros de forma pasiva en unas pocas plataformas. Esta escucha tiende a poner más atención a aquellas personas que hablan más y de forma más frecuente y no eran representativas. Y, por supuesto, era extremadamente difícil, sino imposible, hacer preguntas directas a alguien. 

La solución fue que la agencia lanzara una serie de estudios para ser respondidos por miles de estadounidenses de raza negra en la plataforma Glimpse. Las preguntas abiertas sobre los hábitos de compra revelaron una gran cantidad de nuevos datos sobre el poder adquisitivo y las preferencias.

Los minoristas y las marcas utilizaron los datos y la información del estudio basados en IA para:

• Alinear la disponibilidad mental (comunicaciones publicitarias) y física (productos en los lineales, estrategia de canales y envases, etc.) para este importante grupo de consumidores.
• Elaborar campañas y mensajes que conecten de forma auténtica y poderosa con las comunidades negras.
• Adaptar las iniciativas de shopper marketing para que se ajusten mejor a los hábitos, ritmos y necesidades de compra de las comunidades negras.

3. Empresa emergente de aprendizaje automático B2B

Una de las mayores empresas tecnológicas del mundo, y su departamento de capital del riesgo, hicieron una gran apuesta por una empresa que estaba desarrollando software y hardware basados en el aprendizaje automático para dar servicio a una serie de industrias a través de sus cadenas de suministro. 

La nueva empresa recurrió a Glimpse para dar forma a aspectos fundamentales de su producto y su estrategia de comercialización. 

La start-up sabía que comprender las emociones, esperanzas y ansiedades de los compradores sobre la disrupción impulsada por ML/AI (Machine Learning e Inteligencia Artificial) sería igualmente fundamental para su éxito. 

Con la plataforma de Glimpse, la empresa encuestó a cientos de usuarios y responsables de la toma de decisiones de ML/AI en Latinoamérica, Europa y Norteamérica.

A continuación, vamos a sumergirnos en cuatro oportunidades para centrarnos más en el cliente gracias al poder de la IA.

Cómo la IA puede ayudar a tu equipo a centrarse más en el cliente

He aquí cuatro consejos para que tu organización adopte con éxito la IA generativa. Se aplican independientemente del tamaño de la empresa, el sector, el mercado y de la pila tecnológica que hayas elegido.

1. La IA te permite ser más ágil

La IA generativa nos permite adoptar un enfoque ágil, no sólo para la escucha social, sino también para la recopilación y el análisis de datos de primera mano. Y permite a las empresas más pequeñas y a las nuevas empresas sin grandes funciones de investigación o análisis entrar en el juego.

En lugar de desarrollar perspectivas de clientes o audiencias al principio de un proceso anual de planificación estratégica, escucha con más regularidad y corrige el rumbo constantemente. Pon a prueba tus suposiciones, tu visión de la innovación de productos, tus enfoques de ventas, tus campañas y tu contenido con regularidad. Conseguirás un mayor ROI de tus inversiones en marketing y ventas y conectarás de forma más eficaz con tus clientes.

2. La IA te ayuda a seguir los cambios a lo largo del tiempo

La IA generativa puede ayudarte a detectar patrones emergentes, oportunidades y riesgos. Pero el cambio sólo se hace visible si has establecido datos de referencia para averiguar qué aspecto tiene lo «normal». 

Con la IA Generativa, los datos históricos son más valiosos que nunca. Nos permiten entrenar nuestros modelos para que sean más matizados y eficaces en el contexto de nuestros propios retos empresariales.

Por ejemplo, muchos clientes de Glimpse están cambiando a un enfoque «siempre activo» para recopilar y analizar datos de encuestas. Analizan las relaciones entre categorías, marcas o productos y audiencias concretas. 

O si quieres saber si una recesión económica o una nueva amenaza para la salud pública pueden cambiar el comportamiento de compra de tus clientes, la investigación generativa de primera mano basada en IA es una gran opción.

Hasta ahora, este tipo de estudios de seguimiento de marcas solían tener un costo prohibitivo, salvo para las empresas más grandes. Pero la IA generativa ayuda a mantener esos costos bajos. E incluso si tienes un estudio de seguimiento de marca existente, puedes usar un módulo generativo impulsado por IA que mire las respuestas abiertas para explicar por qué un indicador subió o bajó, y ayudar a descubrir el mejor camino a seguir para tu negocio.

3. La IA te permite adoptar un enfoque holístico

La IA generativa puede aplicarse a cualquier fuente de datos para encontrar patrones, detectar oportunidades o señales de advertencia y ayudar a desarrollar perspectivas. 

Aunque la IA generativa puede proporcionar el mayor valor, relativamente hablando, cuando se trata de datos no estructurados (como el lenguaje humano), también puede examinar las relaciones entre fuentes de datos, como la escucha social, los datos de primera mano de clientes o ventas, y el tipo de datos ágiles de encuestas de primera mano.

Es hora de pensar de manera más holística mediante la integración de enfoques generativos de datos impulsados por IA en todos tus procesos de recopilación de datos y planificación estratégica.

4. La IA te ayuda a orientarte más hacia el futuro

La cuestión no es si debes o no explorar la adopción de la IA generativa para tu organización. Deberías hacerlo. La cuestión es más bien cuál es el mejor enfoque para adoptarla con éxito. He aquí algunas preguntas que puedes hacerte a ti mismo y a tu equipo para empezar:

• ¿Cuál es nuestra política sobre IA generativa en este momento? Lo sepas o no, tu personal ya está utilizando la IA generativa para tareas laborales. Es hora de adelantarse al cambio ofreciendo directrices flexibles en lugar de reglas fijas. Estas directrices deben cubrir la atribución/reconocimiento de la ayuda de la IA, la necesidad de comprobar dos veces la exactitud de las respuestas generadas por la IA, la regla de oro de que ningún texto generado por la IA debe pegarse directamente en el correo electrónico de un cliente o en un texto publicitario sin edición humana, etcétera.
• ¿Disponemos ahora mismo en nuestro equipo de las habilidades/capacidades/talentos necesarios para utilizar la IA generativa de forma eficaz? Si no es así, considera la posibilidad de patrocinar la formación o la experimentación supervisada antes de llegar a la conclusión de que necesitas contratar personal para cubrir el vacío de capacidades. Salvo raras excepciones, no crearás tus propios modelos lingüísticos extensos (LLM) ni realizarás mucho trabajo técnico; en su lugar, utilizarás el sentido común de las plataformas y API de IA generativa existentes. E inevitablemente te enfrentarás a la decisión de crear, comprar o adaptar herramientas y capacidades de IA. Para la mayoría de las empresas, la mejor decisión será adquirir licencias de tecnología existente y adaptarla de forma inteligente a las necesidades. Pero por el camino, tendrán que entender y seguir el universo increíblemente cambiante de las plataformas y modelos de IA.
• ¿Deben evolucionar los procesos o la estructura de los equipos? La respuesta a esta pregunta -en última instancia, al menos- es casi seguro que «sí». Para aprovechar los enfoques generativos basados en IA para la recopilación y el análisis de datos, tendrás que apoyarte aún más en equipos multifuncionales, con vendedores y expertos en datos que prueben con frecuencia hipótesis sobre el mercado, los clientes, los productos, las campañas y más. En lugar de un enfoque en cascada de la información sobre los clientes, creado una vez al año por una agencia o por unos pocos especialistas, querrás fomentar un proceso continuo e iterativo para aprender sobre las audiencias más importantes para el éxito de tu negocio.

Ha llegado el momento de tomarse en serio la idea de que la aplicación más importante y menos examinada de la IA generativa es, en realidad, la comprensión del cliente, el apoyo a la creación de conocimiento humano y la capacidad de aprender y predecir más rápidamente y con mayor precisión lo que funciona y lo que no cuando se trata de captar al público.

Ahora tenemos un nuevo conjunto de preguntas que hacernos y de oportunidades que aprovechar que requieren que los profesionales del marketing y los vendedores—equipados tanto con criterio humano como con el conocimiento de la IA como herramienta—las aprovechen. Podemos vislumbrar un nuevo horizonte para la comprensión y la conexión con el cliente. Pero para llegar allí, tendremos que trabajar juntos.

Una cosa está clara: los equipos de ventas y marketing más eficaces del futuro integrarán la IA generativa en el tejido de todo lo que hagan.