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CRM & Analytics: IA, IA, IA

La gestión de las relaciones con los clientes (CRM) es desde hace tiempo una categoría de producto madura y comoditizada. Se calcula que el 90% de las empresas con 10 o más empleados ya tienen al menos un sistema de CRM. Y los principales actores del mercado de CRM se encuentran entre los nombres más consolidados del sector: Salesforce, Microsoft, Oracle y SAP, entre otros.

Pero varias tendencias clave están sacudiendo el mercado de los sistemas CRM, que engloban ventas, marketing y atención al cliente. La primera y más importante es la inteligencia artificial (IA) generativa, que ha sacudido casi todos los aspectos de la TI empresarial, pero que está teniendo un profundo impacto en las aplicaciones orientadas al cliente. Para escalar el servicio sin sacrificar la calidad, las áreas de atención al cliente de las empresas recurren cada vez más a la  IA y la automatización con el objetivo de aumentar la eficiencia y enfrentar desafíos.

Un CRM con IA, no es solo una herramienta de gestión; es una plataforma que aprende, se adapta y responde a las necesidades específicas de los clientes y del negocio. Al automatizar tareas repetitivas, estos sistemas permiten a los empleados centrarse en actividades de mayor valor, como el desarrollo de relaciones más profundas con los clientes y la estrategia de ventas. La personalización avanzada y la segmentación que ofrecen estos CRMs impulsan la eficiencia y efectividad, transformando el enfoque tradicional de la gestión de relaciones con clientes.

De acuerdo con el informe anual State of Service de Salesforce, que incluye respuestas de más de 5.500 profesionales de atención al cliente a nivel mundial, destaca la adaptación de este tipo de organizaciones ante las expectativas en ascenso de los clientes y pone de relieve el papel crítico de la inteligencia artificial y la automatización en la redefinición de operaciones y roles.

Las plataformas de CRM se basan en cuatro funciones fundamentales de IA para potenciar muchas de sus aplicaciones. Estas características son las siguientes:

Machine Learning:  ML es una práctica de vanguardia en IA comercial. Implica enseñar a un sistema automatizado a comportarse de manera productiva y eficaz en condiciones cambiantes, basándose en patrones e inferencias en lugar de programación o reglas explícitas.

Analítica predictiva: Indispensable en la planificación empresarial y las interacciones con los clientes, el análisis predictivo ayuda a las organizaciones a enfocar las decisiones y los recursos en el curso de acción más efectivo en todos los niveles, incluidas las interacciones personales con los clientes .

Automatización: Debido a que la automatización puede realizar ciertas tareas con mayor rapidez y precisión que los humanos, se ha convertido en una práctica estándar en muchas organizaciones. Los avances de la IA han permitido la automatización de flujos de trabajo altamente complejos.

Análisis de los sentimientos: Esta funcionalidad ayuda al servicio de atención al cliente y a los agentes de ventas a identificar las emociones de los clientes, como la frustración y la satisfacción, a través de canales como el teléfono, el chat en vivo, el correo electrónico y las redes sociales. Ofrece información sobre cómo se sienten los clientes acerca de los productos y las marcas.

Mirando hacia el futuro, la IA continuará evolucionando y encontrando nuevas aplicaciones en el ámbito laboral y más allá. Las tendencias emergentes, como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, prometen llevar la personalización y la eficiencia a niveles aún más altos. Adaptarse y adoptar estas tecnologías no es solo una estrategia para mantenerse competitivo; es un imperativo para prosperar en un mercado cada vez más digitalizado.

La adopción de la IA junto a los CRM representa una oportunidad única para transformar el entorno laboral, mejorar la eficiencia operativa y ofrecer buenas experienciasa los clientes. En un mundo donde la tecnología avanza rápidamente, estar al día no es suficiente; las empresas deben anticiparse, adaptarse y liderar la transformación digital para asegurar su lugar en el futuro del comercio y el trabajo.