Inteligencia Artificial

Mejores prácticas para aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en 2023

En muchos sentidos, este año será recordado como el año en que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) finalmente rompieron el revuelo, ofreciendo productos centrados en el consumidor que asombraron a millones de personas. La IA generativa, incluidos DALL·E y ChatGPT, manifestó lo que muchas personas ya sabían: la IA y el ML transformarán la forma en que nos conectamos y comunicamos, especialmente en línea.

Esto tiene profundas repercusiones, especialmente para las empresas emergentes que buscan encontrar rápidamente cómo optimizar y mejorar la participación del cliente luego de una pandemia global que cambió la forma en que los consumidores compran productos.

A medida que las nuevas empresas atraviesan una temporada excepcionalmente disruptiva que también incluye presiones inflacionarias, cambios en la incertidumbre económica y otros factores, deberán innovar para seguir siendo competitivas. AI y ML finalmente pueden ser capaces de hacer eso realidad.

La hiperpersonalización está al frente de estos esfuerzos. A McKinsey y compañía El análisis encontró que el 71 por ciento de los consumidores esperan que las marcas brinden experiencias personalizadas, y las tres cuartas partes se sienten frustrados cuando no las cumplen. Actualmente, por ejemplo, solo alrededor de la mitad de los minoristas dicen que tienen las herramientas digitales para proporcionar una experiencia convincente al cliente.

A medida que la industria avanza, los innovadores orientados al consumidor pueden enfatizar mejor las experiencias y conexiones personalizadas mediante la integración de herramientas de IA y ML para involucrar a sus clientes a escala.

En muchos sentidos, este año será recordado como el año en que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) finalmente rompieron el revuelo.

Los datos que más importan

La hiperpersonalización se basa en los datos del cliente, un recurso ubicuo en el entorno digital de hoy. Si bien los datos de clientes excesivos o inútiles pueden obstruir las canalizaciones de contenido, la información correcta puede impulsar la hiperpersonalización a escala. Esto incluye proporcionar información crítica sobre:

Comportamiento de compra. Cuando las marcas entienden los comportamientos de compra de los compradores, pueden proporcionar contenido iterativo que se basa en interacciones anteriores para impulsar las ventas.
Intención del comprador. Si bien la intención del comprador solo se correlaciona vagamente con los patrones de compra, esta métrica puede brindar contexto a las tendencias y expectativas de los clientes.


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