Cómo aprovechar la IA para mejorar la fidelización de los clientes en 2024
La inteligencia artificial, o IA, ha transformado el modo en que las empresas operan y encuentran oportunidades de crecimiento.
Una encuesta realizada en 2023 reveló que los profesionales del marketing global utilizan la IA para alinear la creación de contenidos y el marketing con la intención de búsqueda, mejorar la experiencia del usuario del sitio web e impulsar la clasificación en los motores de búsqueda.
Aunque estos son los tres objetivos principalestodos los esfuerzos persiguen una meta: captar clientes y fidelizarlos. Pero, ¿cómo aprovechar la IA de forma eficiente para maximizar la captación y fidelización de clientes en este panorama del marketing contemporáneo?
Mejores prácticas de IA para el marketing de fidelización
Aunque las estrategias de marketing son únicas para cada empresa, la IA proporciona tácticas de optimización que se aplican a todas. Por ello, estas son las mejores prácticas para mejorar la fidelización de los clientes en 2024:
1. Integra chatbots en tus canales de venta
La experiencia del cliente se refiere a las impresiones que los clientes tienen de su marca a lo largo de su recorrido de compra. Factores como la facilidad de resolución y la navegación entre canales de venta influyen en estas impresiones.
AI helps enrich your customer experience by streamlining every touchpoint, particularly customer service and support, to address concerns immediately and provide seamless movement within websites and social media profiles. Among the notable customer support integrations are chatbots.
Los chatbots son programas informáticos que utilizan IA conversacional para automatizar mensajes y respuestas. Estas integraciones facilitan a los clientes la búsqueda y comprensión de información sin necesidad de investigación manual o intervenciones humanas.
Al mismo tiempo, los chatbots proporcionan asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana, que atiende a los clientes incluso cuando los agentes están desconectados. Puede automatizarlos con respuestas basadas en preguntas frecuentes, lo que permite a los clientes llegar a su empresa y obtener más información sobre ella en el momento que más les convenga.
Sin embargo, las respuestas basadas en preguntas frecuentes son características tradicionales de los chatbot, que requieren que los usuarios seleccionen indicaciones para hacer avanzar la conversación.
Con el tiempo, los chatbots han llegado a ser capaces de una programación compleja y de comprensión del lenguaje natural (NLU), lo que permite a los usuarios iniciar conversaciones sin elegir indicaciones. Estos algoritmos innovaron los chatbots contextualmente conscientes que pueden entender el lenguaje humano.
Supongamos que eres propietario de una agencia de viajes con un sitio web que tiene un chatbot. Cuando un visitante envía un mensaje pidiendo recomendaciones de viajes, el chatbot le pregunta por los detalles de sus preferencias. A continuación, los algoritmos analizarán la respuesta para ofrecer sugerencias que se ajusten a los intereses y necesidades del usuario.
Los siguientes son ejemplos de integraciones de chatbot en los canales de venta de las marcas:
El chatbot de la marca de salud y bienestar Mindvalley permite a los usuarios elegir entre aprender de ellos o ponerse en contacto con su servicio de atención al cliente:
A medida que los chatbots evolucionan continuamente, los desarrolladores escalan las aplicaciones de IA, como el aprendizaje automático y profundo, para desarrollar algoritmos que mejoren las capacidades de comprensión y procesamiento de los chatbots. Aprovechar estas tecnologías puede proporcionar una atención al cliente versátil que refuerce la retención y la fidelidad.
2. Crear recomendaciones personalizadas
La IA puede reforzar la personalización en sus campañas de marketing.
Las integraciones de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (PLN) analizan exhaustivamente las necesidades, intereses, preferencias y comportamientos de los consumidores, ayudándole a desarrollar estrategias que resuenen con los clientes potenciales y los clientes. Esta ventaja es esencial para construir relaciones sólidas y genuinas con los clientes.
Por estas razones, el análisis de clientes con IA puede crear recomendaciones y experiencias personalizadas basadas en interacciones, historiales de transacciones y comportamientos de los clientes.
Por ejemplo, los usuarios que compran en su sitio web pueden recibir sugerencias de productos que coincidan con sus preferencias y compras anteriores. Del mismo modo, los usuarios que interactúen y participen de forma constante en contenidos relacionados con la propiedad de la vivienda que puedan necesitar tipos de interés más bajos o mejores condiciones hipotecarias podrían recibir recomendaciones de financiación como una refinanciación de la vivienda en sus aplicaciones de banca móvil.
He aquí un ejemplo de recomendaciones personalizadas en Amazon. El usuario recibió sugerencias basadas en los anuncios que había visto anteriormente.
Además, la IA permite crear programas de fidelización personalizados para cada cliente. Los clientes que compren zapatos con frecuencia recibirán ofertas de descuento para su próxima compra de zapatos, mientras que otros que muestren interés por otros productos recibirán promociones basadas en sus preferencias.
La edición anual de Spotify Envuelto es un famoso ejemplo de programa de fidelización personalizado que utiliza IA. Esta función analiza los hábitos de escucha de los usuarios en un periodo de tiempo concreto y elabora un resumen basado en esta información. Muestra los principales artistas, géneros, canciones y mensajes de los cantantes:
This intelligent personalization is something to incorporate into your 2024 AI marketing strategies, as it helps provide a more enticing and rewarding customer experience.
3. Aplicar el análisis predictivo
El análisis predictivo es una aplicación de IA que utiliza aprendizaje automático y algoritmos estadísticos para predecir basados en datos históricos. En marketing, esta tecnología consiste en utilizar los datos de los clientes para predecir sus intereses, preferencias y comportamientos futuros.
La aplicación del análisis predictivo en sus estrategias de captación de clientes puede reportarle las siguientes ventajas:
- Le ayuda a analizar big data sobre la demografía de los consumidores categorizando a los clientes potenciales en función de sus necesidades en unos pocos clics. A continuación, puede escalar esta información para crear campañas publicitarias hiperdirigidas
- Identifica segmentos de mercado sin explotar que ofrecen oportunidades de crecimiento, lo que le permite ampliar su base de clientes y su alcance.
- Realiza una revisión histórica de todas sus interrupciones de servicio e incidencias de los últimos 12 a 24 meses. Este análisis holístico puede revelar problemas potenciales y comunes en torno a soluciones específicas, ayudándote a abordarlos y modificarlos para evitar inconvenientes
- Mejora el análisis de opiniones determinando si los comentarios de los clientes tienen un trasfondo positivo, negativo o neutro, lo que le permite abordar posibles problemas para mejorar la satisfacción de los clientes y crear campañas de marketing más centradas en ellos.
- Calcula el valor de vida del cliente, o CLV, para determinar los clientes de alto valor. Este análisis le ayuda a redirigir y nutrir sus esfuerzos y recursos hacia los clientes fieles para aumentar la retención y la rentabilidad
- Le ayuda a crear un recorrido de compra del cliente ideal analizando cómo los clientes potenciales podrían percibir y utilizar sus productos o servicios a través de datos históricos de clientes anteriores.
- Churn combina las palabras change (cambio) y turn (giro), lo que significa que los clientes abandonan un servicio o migran a la competencia dentro del mismo sector. Las predicciones de rotación son muy importantes para retener a los clientes y atraer a otros nuevos.
Estudio de casos de empresas que aprovechan la IA para mejorar la fidelidad de sus clientes
Un estudio de caso sobre análisis predictivo se centró en las predicciones de "churn" en un gran banco brasileño.
Según el estudio, las bajas tasas de rotación demuestran que los clientes con relaciones sólidas con la entidad, que piden más préstamos y que disponen de más productos y servicios tienen menos probabilidades de cerrar sus cuentas corrientes.
Por el contrario, los elevados índices de rotación revelan que muchos clientes abandonan el servicio.
Esta predicción utiliza cuatro conjuntos de datos: comportamiento de los clientes, variables del macroentorno, percepciones de los clientes y datos demográficos de los clientes.
También subraya la importancia de invertir en estrategias de venta cruzada y upselling para retener a los clientes.
1. Añadir elementos de gamificación
Otra estrategia a incorporar en tus estrategias de marketing 2024 es la gamificación AI.
La IA de gamificación utiliza tecnologías inteligentes para hacer que los elementos de gamificación sean más personalizadospersonalizados, atractivos y adaptables. Esta fusión le permite crear experiencias receptivas adaptadas a las preferencias e intereses de los clientes.
Con la IA de gamificación, puede integrar elementos como retos, insignias, niveles y juegos con incentivos para motivar a los clientes a jugar y obtener recompensas de sus programas de fidelización.
Por ejemplo, una marca de gimnasios utiliza la IA para analizar los datos de los clientes -como sus actividades preferidas, rutinas de entrenamiento y objetivos- para sus programas de fidelización.
Utilizan esta información para crear retos personalizados, animando a los clientes a participar en actividades acordes con sus intereses. Estos programas pueden consistir en completar un número concreto de entrenamientos en un plazo determinado o en obtener recompensas por alcanzar un hito físico.
Este enfoque gamificado ayuda a mejorar el compromiso del cliente haciendo que las interacciones sean más interactivas. Al mismo tiempo, reconocer y recompensar los esfuerzos de los clientes puede fomentar la conexión emocional, profundizando el sentimiento de lealtad.
Un ejemplo de gamificación de la IA son los "¡POP! ¡Yourself!" Esta función permite a los usuarios crear sus propios Funko pops, que pueden comprar o guardar como avatar.
Además, puede actualizar sus programas de fidelización gamificados y basados en IA para asegurarse de que siguen siendo relevantes para los clientes. Esto no solo mantiene el interés de los programas, sino que también ayuda a reforzar nuevas tácticas de reconocimiento que fomentan la conexión emocional de los clientes con su marca.
Un ejemplo de programa de fidelización gamificado con mecanismos de recompensa es el McCafe de McDonald's "compre cinco y llévese uno gratis". El programa de fidelización infunde una sensación de exclusividad, ya que sólo los participantes pueden disfrutar de las ventajas. Al gamificar la promoción, McDonald's crea una experiencia atractiva y gratificante para el cliente que, en última instancia, fomenta la fidelidad a la marca y la repetición de la compra.
Como tal, la gamificación AI es una herramienta de vanguardia, que combina estratégicamente la psicología, la tecnología y el marketing para impulsar un mayor compromiso de los clientes y las tasas de retención.
2. Innovar y ampliar sus productos o servicios
La IA puede ser una para la innovación de productos o serviciosuna ventaja que algunos profesionales del marketing pasan por alto. Además de comprender las preferencias de los consumidores y predecir comportamientos futuros, debe utilizar esta tecnología para innovar y ampliar sus productos o servicios.
La ventaja fundamental de la IA en las innovaciones de productos o servicios reside en su capacidad para proporcionar una evaluación comparativa longitudinal en profundidad que no se basa en encuestas genéricas. Esta evaluación comparativa es un método distinto que supervisa los cambios y tendencias de los productos y servicios a lo largo del tiempo.
Esta tecnología inteligente ofrece las siguientes estrategias innovadoras:
- Análisis de datos a largo plazo: Utiliza datos históricos para analizar cómo afectarán las tendencias y los cambios a sus productos y servicios.
- Análisis de la competencia: A diferencia del análisis tradicional de la competencia que supervisa las oportunidades y las carencias, la IA ofrece una evaluación escalable que predice cómo se comparan sus productos o servicios con los de la competencia una vez que se lanzan y los utilizan los clientes
Además, la IA le permite aprovechar el "efecto volante", una estrategia que se basa en la constancia para aumentar el impulso y garantizar la mejora continua. Cuanto más se utiliza la IA, más datos aprende, lo que le ayuda a rendir mejor que antes.
Así, innovar y escalar sus productos o servicios con IA puede garantizar su competencia en el mercado a largo plazo.
Adoptar la IA para fidelizar a los clientes
La IA promete operaciones racionalizadas que crean experiencias de cliente más personalizadas, específicas, interactivas y gratificantes. Adoptar esta tecnología le permite aprovechar su capacidad para ayudarle a fomentar una base de clientes leales que pueden convertirse en defensores de la marca a largo plazo.