La inteligencia artificial (IA) y las funciones de aprendizaje automático (machine learning) sobre un mundo pleno de datos se están convirtiendo en tecnologías esenciales para las marcas que quieren mantener su competitividad y desarrollar una estrategia de marketing omnicanal en permanente estado de optimización.

La experiencia de cliente puede describirse como el recuerdo que generan en la mente del consumidor todas las interacciones que mantiene con una marca. Conseguir que sea única e inolvidable es un objetivo prioritario y una de las claves del éxito de una estrategia de marketing omnicanal. Como pronosticó Gartner, destacar en el ámbito de la experiencia de cliente se ha convertido en el objetivo más codiciado por las empresas, algo que ha superado como factor diferenciador a otros aspectos como el precio, o incluso al propio producto o servicio.

En este contexto, la interacción digital ha cobrado una especial relevancia. De hecho, se ha constituido en un elemento con carácter y autonomía propios, tal y como se recoge en el informe Digitalización y experiencia del cliente, elaborado por DEC (Asociación para el Desarrollo de la Experiencia del Cliente).

El conocimiento detallado del cliente permite la toma de decisiones en tiempo real y la optimización continua de las relaciones

Esta relevancia es consecuencia del uso cada vez mayor de dispositivos y herramientas digitales para interactuar con las marcas, sus productos y servicios en la práctica totalidad de los sectores de actividad. A esta realidad se suman las expectativas crecientes de los clientes, que quieren disfrutar de una experiencia rápida, eficiente y satisfactoria en cualquier tipo de interacción digital. Unos clientes cuyo comportamiento es, a la par, cada vez más complejo e impredecible. Su relación con las marcas se ha extendido a múltiples canales con una operativa que, muy a menudo, implica diferentes puntos de contacto.

Por tanto, cuando hablamos de omnicanalidad debemos también tener muy en cuenta los canales físicos, ya que el consumidor puede tener un primer contacto con la marca a través de la web, por ejemplo, pero completar su adquisición en la tienda física y más tarde establecer nuevos contactos a través de otros canales diferentes.

El verdadero reto para las marcas es entender quiénes son sus clientes, qué esperan y qué desean

En este escenario, el verdadero reto para las marcas es entender quiénes son sus clientes, qué esperan y qué desean. Ese conocimiento es el punto de partida para ofrecerles la mejor experiencia hiperpersonalizada a lo largo de todo su viaje, y con independencia del canal que elijan para interactuar con la marca.

Se trata de un camino circular, en el que las fases de recolección de datos, conocimiento y acción se repiten de forma continua, y se retroalimentan. Un camino en el que una solución CDP (customer data platform) se convierte en el mejor compañero de los profesionales del marketing.

El usuario se coloca en el centro de la estrategia y el equipo de marketing le acompaña a lo largo de todo su viaje, le escucha y actúa en consecuencia para proporcionarle una experiencia única. De esta forma, la marca no solo obtiene un beneficio económico: también es capaz de construir una percepción positiva y una relación de fidelidad.

Datos y optimización omnicanal

La clave del éxito de cualquier estrategia de marketing omnicanal, y el funcionamiento óptimo de cualquier herramienta de marketing digital, se encuentra en una CDP, en tanto que esta plataforma es capaz de aprovechar cada una de las interacciones con el cliente para construir una visión global. A partir de ese conocimiento detallado, y permanentemente enriquecido, la marca podrá definir su viaje, personalizar los mensajes, cumplir sus expectativas y lograr su satisfacción.

La IA y el machine learning permiten una toma inteligente de decisiones en tiempo real y una optimización continua de las relaciones

Una plataforma CDP es clave para el buen funcionamiento de cualquier herramienta de marketing digital, ya que facilita la conexión de todos los datos de los clientes, tomar decisiones en tiempo real y dirigir de forma inteligente las relaciones con los consumidores. Esto es posible gracias a la capacidad de la plataforma para procesar datos de una manera rápida, ágil y robusta. A ello contribuye también la capacidad de crear un perfil del cliente completo, preciso y permanentemente actualizado.

La inteligencia artificial y las funciones de aprendizaje automático (ML o machine learning) tienen mucho que aportar en este campo. De hecho, la plataforma RedPoint Global by aggity, y específicamente su Customer Engagement Hub (CEH), están desarrollados sobre la base de una estructura de datos y de conocimiento y acción alimentada por IA. La materia prima en este contexto son los datos, que las marcas extraen y almacenan de forma continua y que incluyen desde los transaccionales registrados en los sistemas CRM o TPV hasta mensajes en redes sociales, pasando, por ejemplo, por el registro de llamadas en el centro de atención al cliente.

A partir del conocimiento profundo y detallado del cliente es posible, haciendo uso de la IA y el ML, una toma inteligente de decisiones en tiempo real y una optimización continua de las relaciones. Todos estos datos son esenciales para captar al cliente y desarrollar con él una relación omnicanal totalmente personalizada. En el contexto actual, su enorme valor solo puede aprovecharse cuando las marcas pueden acceder a ellos con la misma velocidad con la que los clientes los generan.

La Customer Data Platform de RedPoint Global by aggity recaba datos de todo tipo con independencia de su volumen y de su origen

De esa tarea se encarga la Customer Data Platform de RedPoint Global by aggity, que recaba datos de todo tipo con independencia de su volumen y de su origen en la organización. La plataforma, que se distingue por su alcance y flexibilidad en términos tanto de modelo de datos como de accesibilidad a estos, permite disponer de datos precisos a gran velocidad, y construir a partir de ellos un perfil del cliente verdaderamente unificado y que incluya sus necesidades, preferencias y deseos.

Es en la fase de conocimiento, durante la que los profesionales del marketing recopilan datos e identifican oportunidades, donde se demuestra la superioridad de esta plataforma gracias a un modelado operativo a gran escala que hace un uso intensivo de la IA y el aprendizaje automático.

Modelado operativo a gran escala

Las empresas usuarias de RedPoint Global by aggity tienen capacidad para desplegar cientos de modelos y optimizar —a través de algoritmos— la captación y la relación con los clientes en tiempo real y a través de todos los canales. Es lo que denominamos optimización omnicanal, un proceso constante de pruebas y mejoras que se apoya en los modelos de aprendizaje automático de la plataforma y que está en funcionamiento de forma continua.

Se trata de optimizar la mensajería en todos los canales, tanto los entrantes como los salientes, a través de una capa de orquestación que se beneficia de una toma de decisiones en tiempo real. RedPoint Global by aggity —en concreto su CEH— hace uso de cientos de modelos que operan de forma constante y resultan extremadamente útiles. Este punto marca una diferencia clara con la mayoría de los proveedores, que se centran en algoritmos sencillos que solo resultan aplicables en contextos muy limitados.

Se trata de optimizar la mensajería en todos los canales, tanto los entrantes como los salientes

A partir de estos modelos, y ante cualquier nueva interacción, el CEH propone la próxima mejor acción entre las posibles, de manera que los profesionales del marketing pueden aprovechar mejor la oportunidad oculta en los datos de los clientes. Además, y este punto es igualmente clave, también pueden asegurarse de que están transmitiendo el mensaje adecuado en el momento oportuno y a través del canal idóneo. De esta forma, el componente de acción del CEH permite llevar a cabo una perfecta orquestación de las interacciones personalizadas en todos y cada uno de los puntos de contacto.