¿El aprendizaje automático es la clave para descifrar el viaje de los clientes?

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Los viajes de los cliente ayudan a mejorar los resultados en los KPI. Existe una regla fundamental: “Lo que no se puede medir, no se puede mejorar”. ¿Cómo medir el compromiso con una marca o producto? ¿Cómo saber  cuáles son los KPI a mejorar?

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Según un estudio realizado en EE.UU. Los viajes de los clientes clientes son 30% más predictivos de la satisfacción que la medición de las interacciones individuales. Además pueden aumentar la satisfacción hasta en un 20%, lo que aumenta los ingresos y reduce los costos.

En otro estudio un OEM automotriz dijo que cada 1% de aumento en la retención de ventas se traduce en 700 millones de dólares en ingresos anuales. Un promedio de 150.000 dólares por concesionario.

El aprendizaje automático entra en escena

¿Cómo hacer para que las empresas que usan los viajes de los clientes tengan un crecimiento rentable? Para predecir un resultado, es necesario reunir muchos viajes de clientes para llegar a una respuesta. Un conjunto de datos más grande a menudo producirá un mejor resultado que uno más pequeño.

Sin embargo, el tamaño total del conjunto de datos no significa nada. Lo que realmente importa es cómo estos puntos de datos interactúan entre sí. Es imposible para un cerebro humano comprender todos los patrones que podrían ser resultar de este volumen de datos. Y es ahí donde aparece el aprendizaje automático para resolver este problema.

Los modelos de aprendizaje automático son buenos para hacer predicciones. El caso más fácil sería una venta. El vehículo promedio vendido en los EE. UU. Y Canadá cuesta aproximadamente $ 35,000. Es fácil de predecir gracias a los datos. Pero puede haber entre 10 y 100 eventos antes de que un cliente compre un SUV.

El modelo de aprendizaje automático no solo mira a un cliente, sino que mira a todos los clientes, especialmente a aquellos que tienen un viaje reciente, para comprender qué eventos son los más importantes para lograr un resultado. Esto requiere muchos cálculos de números. No es raro que hagamos cálculos de 5 a 10 billones para resolver este tipo de problema. Al cambiar las ponderaciones asignadas a los eventos en un modelo de esta manera, el modelo de aprendizaje automático aprende.

¿Por qué es importante medir la experiencia del cliente?

Cerebri AI presentó numerosas patentes sobre cómo funciona todo esto, pero ¿Por qué importa esto? Supongamos que tenemos dos compradores de SUV, uno pagó $ 30,000 y el otro pagó $ 60,000, y cada uno tuvo diez eventos que condujeron a la compra real. En el primer caso, los diez eventos se valoran sumando $ 10,000.  Es decir, si cada evento fue ponderado por nuestros modelos, entonces cada evento valía $ 3,000 para el objetivo final, la compra de un SUV. En el segundo caso, en circunstancias similares, cada evento tuvo un valor de $ 6,000, o el doble.

¿Cómo funciona?

Si los eventos llevan a una compra más grande desde el punto de vista de la empresa, los eventos son simplemente más valiosos y más eventos como estos llevan a una compra más grande. En otras palabras, si va al sitio web de un OEM de un vehículo para decidir sobre un automóvil y su compra termina siendo el doble del precio estándar, entonces su visita es dos veces más valiosa para el OEM del vehículo.

Es sencillo. Todos entendemos el dinero, lo usamos todos los días. Pero esa simplicidad enmascara el poder real del sistema, y ​​es por eso que Cerebri AI ha aplicado este enfoque en mercados donde la experiencia del cliente es fundamental para predecir el crecimiento. Más que cualquier otra cosa, es un enfoque que es fácil de introducir, utilizando la tecnología como plataforma, con pocas interrupciones en el tiempo y la capacitación.

Proporciona los medios posteriores a la compra para rastrear el compromiso de un cliente con una marca o producto, un evento posterior a la vez. Si un evento aumenta el compromiso de un cliente, entonces su “valor” será mayor y una vez que tengamos un bloqueo en el compromiso de cada cliente, es posible pasar a la acción.

Por ejemplo, en el caso de que un valor suba y baje, podemos obtener visibilidad a través de estos valores sobre qué eventos tienen un impacto positivo y qué eventos tienen un impacto negativo, como una campaña de marketing. Al presionar un botón, es posible crear una cohorte de clientes similares donde esperamos ver un resultado positivo similar.

Valor del cliente como el KPI más importante.

Por supuesto, la acción que identificamos y recomendamos se puede rastrear hasta las ventas exitosas. El valor del cliente es el primer y más importante KPI que todas las empresas desean medir sin falta. Muchos bonos para ejecutivos ahora están vinculados en parte a las puntuaciones de NPS y su movimiento en el tiempo.

Un sistema de valores exitoso está construido para operar en tiempo real. El controlador para esto es doble. En primer lugar cada vez más compradores quieren comprar en la web. Los compradores también quieren obtener información valiosa en la web. Estas visitas al sitio web pueden durar unos segundos u horas, pero la oferta a un cliente que haga clic a través de un sitio web debe ser adjudicada muy rápidamente o corre el riesgo de perder la transacción con un competidor. Entonces, la velocidad no mata en este escenario, la velocidad es una condición necesaria para el éxito.

La segunda razón por la cual la velocidad es un KPI crítico para los compradores de hoy, deciden cómo interactúan con las compañías. Si soy un cliente del banco, deseo que las ofertas que presenta el banco se presenten en circunstancias similares si me presento en la web, en una sucursal o mediante una llamada a un centro de soporte.

Al final, medir el valor del cliente significa que el cliente decide, y las técnicas de inteligencia artificial proporcionan la clave para comprender el viaje de cada cliente mientras buscamos cuantificar la experiencia del cliente.

Acerca del Autor
Juan Fernandez

Juan Fernandez

Periodista, guionista y comediante. Experiencia en Marketing Digital, Retención & Lealtad, y producción de contenidos multiplataforma.

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