El aprendizaje automático o
aprendizaje de máquinas (Machine
Learning), es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es
desarrollar técnicas que permitan a las computadoras “aprender”. Ese proceso de
inducción de conocimiento, trata de crear programas capaces de generalizar
comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos. Pero
cuando hablamos de la experiencia del cliente, la mayoría de las máquinas no
son muy inteligentes.
Todos los días, como clientes,
recibimos sugerencias para comprar o utilizar productos que tienen poca o ninguna
aplicación en nuestras vidas. Incluso nos resulta frustrante recibir
recomendaciones para artículos que nunca compraríamos.
Por suerte, el aprendizaje
automático está evolucionando y cambiando la forma en que usamos la tecnología
en la experiencia del cliente. Machine
Learning se centra exclusivamente en la escritura de software que aprende
de experiencias pasadas y crea una experiencia más personalizada y relevante
para los clientes. Esto es increíblemente poderoso para la experiencia del
cliente, ya que permite a las marcas aprovechar el tiempo limitado que tienen
para ganar su confianza. Recordemos que los clientes, en su experiencia en línea,
sólo dan a las marcas unos segundos antes de decidir seguir adelante, según la satisfacción
de sus necesidades. Con Machine Learning,
las marcas son capaces de conectarse mejor con los clientes y proporcionar
servicios, productos y recomendaciones que son relevantes y eficaces.
Consideramos tres puntos principales de Machine Learning que
ayudarán a la experiencia del cliente:
1. Machine Learning puede personalizar casi todo lo que vemos en
Internet o en las aplicaciones móviles para hacerlo mejor, más claro y más
útil. Además ayuda a las empresas a medir mejor las acciones de sus clientes, adaptando
la experiencia en línea para conocer que están haciendo y sintiendo.
2. Ofertas de productos. Las marcas
podrán utilizar el historial de compras y navegación anterior de un cliente
para recomendar productos relevantes. Por ejemplo, si un cliente le gusta un
determinado producto para bebés recién nacidos, es probable que disfruten de un
producto para los bebés un poco mayores unos meses más tarde. Machine Learning puede tomar acciones
predictivas y utilizar información de canales cruzados de cada cliente para
averiguar qué productos son eficaces y cuáles son las recomendaciones que
conducen a los mejores resultados.
3. Machine Learning es enorme para la automatización del trabajo. Por
ejemplo, los automóviles auto dirigidos de Uber y Google, usan Machine Learning para aprender la
navegación y conocer ciertas rutas y problemas que podrían enfrentar en el
camino. Machine Learning también
juega un papel importante en las recomendaciones de Amazon y Netflix, así como
sistemas de detección de fraude que pueden ver si la actividad de una persona
está fuera de sus acciones normales.
Los días del uso irrelevante de
la tecnología en los clientes están contados. En lugar de tratar de crear una
experiencia personalizada de forma manual, Machine
Learning brinda a las marcas el poder de ofrecer a todos los clientes una
experiencia sorprendentemente personalizada en masa. Además, puede abrir una
nueva puerta para la experiencia del cliente y permitir que las marcas ofrezcan
una experiencia hiper-personalizada, a través de sus recomendaciones que pueden
ayudar a crear una experiencia de compra sofisticada y más agradable.
Fuente: Blake Morgan. Autora del libro
"More Is More: How The Best Companies Work Harder and Go Farther To Create
Knock Your Socks Off Customer Experiences"
