MACHINE LEARNING Y SU APORTE A LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE

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"