{"id":7663,"date":"2023-02-01T16:49:20","date_gmt":"2023-02-01T16:49:20","guid":{"rendered":"https:\/\/sandsiv.wpengine.com\/say-goodbye-to-low-response-rates-and-hello-to-roi-with-ai-powered-customer-experience-management\/"},"modified":"2023-07-19T11:07:16","modified_gmt":"2023-07-19T11:07:16","slug":"di-adios-a-los-bajos-indices-de-respuesta-y-hola-al-roi","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sandsiv.com\/es\/nuestro-blog\/di-adios-a-los-bajos-indices-de-respuesta-y-hola-al-roi\/","title":{"rendered":"Di adi\u00f3s a los bajos \u00edndices de respuesta y hola al ROI"},"content":{"rendered":"
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Di adi\u00f3s a los bajos \u00edndices de respuesta y hola al ROIArt\u00edculo<\/strong> <\/h1>\r\n
25 de enero, 2023 – Di adi\u00f3s a los bajos \u00edndices de respuesta y hola al retorno de la inversi\u00f3n con la gesti\u00f3n de experiencia de cliente impulsada por IA <\/div>
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La gesti\u00f3n de la experiencia de cliente es cada vez m\u00e1s importante para las empresas, ya que los clientes tienen m\u00e1s opciones y mayores expectativas. Dos problemas centrales a los que se enfrenta la gesti\u00f3n de la experiencia de cliente son los bajos \u00edndices de respuesta en las encuestas a los clientes y la dificultad para calcular el retorno de la inversi\u00f3n de los proyectos de experiencia del cliente. La inteligencia artificial (IA)<\/strong> puede ser una herramienta valiosa para mitigar o resolver estos dos problemas de la gesti\u00f3n de la experiencia del cliente. La IA puede predecir si los que no responden son detractores o promotores. Tambi\u00e9n puede asignar el canal de comunicaci\u00f3n adecuado para el proceso de close the loop y seleccionar las campa\u00f1as adecuadas. Un fuerte v\u00ednculo entre las cifras financieras y el Valor de Vida del Cliente, en particular, nos permite evaluar y predecir correctamente el Retorno de la Inversi\u00f3n. Todo el proceso y la metodolog\u00eda han sido creados y entregados en la plataforma sandsiv+<\/a> para permitir a los empresarios un despliegue r\u00e1pido, obteniendo una importante ventaja competitiva.<\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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La gesti\u00f3n de la experiencia de cliente es cada vez m\u00e1s importante para las empresas, ya que los clientes tienen m\u00e1s opciones y mayores expectativas. Sin embargo, la gesti\u00f3n de la experiencia del cliente tiene sus retos. Dos problemas centrales<\/strong> a los que se enfrenta la gesti\u00f3n de la experiencia del cliente son los bajos \u00edndices de respuesta<\/strong> en las encuestas a clientes y la dificultad para calcular el retorno de la inversi\u00f3n (ROI)<\/strong> de los proyectos de experiencia del cliente.<\/p>\n

Los bajos \u00edndices de respuesta en las encuestas de clientes pueden ser un problema importante para las empresas que intentan recopilar datos sobre la experiencia de cliente. Las encuestas son una de las formas m\u00e1s habituales que tienen las empresas de recabar informaci\u00f3n sobre la experiencia de cliente, pero los \u00edndices de respuesta pueden ser bajos, lo que dificulta la obtenci\u00f3n de una muestra representativa. Esto puede dar lugar a datos inexactos o incompletos, lo que hace m\u00e1s compleja la identificaci\u00f3n de \u00e1reas problem\u00e1ticas y el seguimiento del \u00e9xito de las iniciativas de experiencia de cliente.<\/p>\n

Otro reto habitual es calcular el retorno de la inversi\u00f3n (ROI) de los proyectos de experiencia de cliente. La experiencia de cliente puede ser una medida subjetiva, y puede resultar dif\u00edcil recopilar datos precisos y fiables. Adem\u00e1s, los beneficios de mejorar la experiencia de cliente pueden tardar en hacerse evidentes, lo que dificulta el c\u00e1lculo del ROI de las iniciativas de CX. Esto puede dificultar que las empresas justifiquen sus inversiones en proyectos de experiencia de cliente y tomen decisiones bien informadas sobre d\u00f3nde asignar los recursos.<\/p>\n

A pesar de estos retos, las empresas deben seguir invirtiendo en experiencia de cliente para seguir siendo competitivas y retener a los clientes en el mercado actual. Es crucial encontrar formas de aumentar la tasa de respuesta en las encuestas y encontrar formas precisas de medir y calcular el ROI de los proyectos de CX.<\/p>\n

La inteligencia artificial (IA) puede ser una herramienta valiosa para mitigar o resolver dos problemas de la gesti\u00f3n de la experiencia de cliente: los bajos \u00edndices de respuesta en las encuestas a clientes y la dificultad para calcular el retorno de la inversi\u00f3n en proyectos de experiencia de cliente.<\/p>\n

La IA puede mejorar el proceso de encuesta en caso de bajos \u00edndices de respuesta y hacerlo m\u00e1s atractivo para los clientes. Por ejemplo, la generaci\u00f3n de lenguaje natural (NLG) puede hacer que las preguntas de las encuestas sean m\u00e1s conversacionales, lo que facilita que los clientes las entiendan y respondan. Adem\u00e1s, los chatbots con IA pueden utilizarse para realizar encuestas en tiempo real, como a trav\u00e9s de SMS o aplicaciones de mensajer\u00eda, lo que puede aumentar la tasa de respuesta.<\/p>\n

En lo que se refiere a calcular el retorno de la inversi\u00f3n de los proyectos de experiencia de cliente, la IA puede utilizarse para recopilar y analizar datos de clientes en tiempo real. Los algoritmos de machine learning pueden identificar patrones y tendencias en los datos de los clientes, como el historial de compras o las interacciones de los mismos, lo que puede proporcionar informaci\u00f3n sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. Esto puede ayudar a las empresas a comprender qu\u00e9 iniciativas de experiencia de cliente tienen m\u00e1s impacto y ajustar su estrategia en consecuencia. Adem\u00e1s, la IA puede utilizarse para predecir la p\u00e9rdida de clientes, lo que permite a las empresas intervenir antes de que el cliente se marche.<\/p>\n

Este \u00faltimo aspecto, en teor\u00eda, tambi\u00e9n se puede utilizar para medir los KPIs, como el NPS, pero en mi opini\u00f3n no es necesario. De hecho, las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas descubiertas hace d\u00e9cadas permiten calcular estos KPIs<\/a> con informaci\u00f3n precisa de los m\u00e1rgenes de error e inconsistencias de la muestra, por lo que no es necesario utilizar t\u00e9cnicas de machine learning o deep learning para este fin. Es m\u00e1s \u00fatil identificar objetivos potenciales para el close-the-loop o automatizaci\u00f3n de marketing para crear acciones sobre los no encuestados, crear valor y demostrar el ROI.<\/p>\n

Lo que hemos hecho en la plataforma sandsiv+ ha sido precisamente eso:<\/p>\n

Crear modelos predictivos de machine learning para identificar a los clientes que no responden a las encuestas e intentar predecir si son promotores o detractores.
\nAl mismo tiempo, se conecta autom\u00e1ticamente con plataformas CRM o de automatizaci\u00f3n del marketing como Salesforce, MS Dynamics, Adobe y muchas otras para que la informaci\u00f3n sea inmediatamente procesable. A continuaci\u00f3n, el resultado se guarda para calcular el retorno de la inversi\u00f3n en valor del ciclo de vida del cliente (CLTV).<\/p>\n

Creando modelos predictivos<\/h4>\n

Para crear modelos predictivos, decidimos integrar en la plataforma bibliotecas de machine learning autom\u00e1tico (Auto ML) para facilitar la vida de nuestros clientes y crear modelos autom\u00e1ticamente con la m\u00e1xima precisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Para esta tarea, integramos dos librer\u00edas auto ml, una para machine learning y otra para deep learning: Auto-Sklearn y AutoKeras. No voy a entrar en las especificaciones t\u00e9cnicas de estas dos bibliotecas; sin embargo, son Auto ML basadas una en la famosa biblioteca scikit-learn y la otra en Keras, una versi\u00f3n simplificada y menos verbal de Tensorflow.<\/span><\/p>\n

\"SANDSIV<\/center><\/p>\n

Cuando creamos la soluci\u00f3n en sandsiv+ pensamos, como siempre, en la gente de negocios que necesita aprender las nociones t\u00e9cnicas para crear soluciones de inteligencia artificial. Desde una intuitiva interfaz gr\u00e1fica de usuario, el usuario puede conectar, transformar y generar conjuntos de datos de entrenamiento y entrenar modelos de machine learning de forma eficiente. Todo ello en unos pocos clics.<\/span><\/p>\n

La metodolog\u00eda<\/span><\/h4>\n

La clave para que este proceso sea accesible e inmediatamente utilizable para nuestros clientes es no cambiar nada en el procedimiento real. En el ejemplo siguiente, se invita a 10.000 clientes a responder a una encuesta. S\u00f3lo responden unos 3.000, as\u00ed que \u00bfc\u00f3mo podemos saber si los dem\u00e1s clientes que no responden son detractores, pasivos o promotores?<\/span><\/p>\n

\"SANDSIV<\/center><\/p>\n