Un tema que ha sido sin duda uno de los concepto centrales de este año es la inteligencia artificial. Y si bien esta tecnología muchas veces nos hace pensar en la ciencia ficción, hoy en día es usada en un sinnúmero de empresas y servicios, de los cuales ni nos percatamos.

Esto es lo que buscan tecnologías como el "customer intelligence", un sistema que no sólo quiere entender qué es lo que hizo o hará el cliente de un servicio, sino que directamente predecir cuáles serán sus movimientos, gustos o incluso necesidades.

Para ahondar en esta temática conversamos con Wilson Raj, Director global de Customer Intelligence en SAS, durante el pasado SAS Foro Chile 2017. 

- ¿En qué consiste el concepto “customer intelligence” y cuál es el uso que le pueden dar las empresas en la actualidad?

El centro del “costumer intelligence” es algo que creo que es muy preciso y poderoso para las empresas en la actualidad, sin importar la marca o el tipo de compañía que sean, porque es consiste en una nueva manera de ver al cliente, pero con una visión inteligente.

Hoy en día los equipos de marketing están viviendo una serie de cambios. Antes su forma de comunicación solía ser en una vía, por pocos canales y a una baja cantidad de segmentos del público, pero ahora pueden comunicarse con prácticamente cualquier persona, por varios canales, incluyendo aquellos visuales y digitales. Por otro lado, hoy no hablan en una sola dirección sino que dependen de la retroalimentación del cliente.

El “costumer intelligence”, sin importar la marca o el tipo de compañía, consiste en una nueva manera de ver al cliente, pero con una visión inteligente

Todo esto, evidentemente, genera muchos datos, y es en base a este fenómeno que se dan problemas de fragmentación. Específicamente, en la identidad del cliente.

El problema que tienen hoy los departamentos de marketing es cómo identificar a sus clientes, y lo que hace este sistema de “customer intelligence” es entregarle las capacidades de identificar de mejor manera a estas personas, y no sólo adivinar qué hicieron en el pasado o en el presente, sino que saber y predecir qué harán en el futuro, como también sus preferencias y necesidades.

- ¿Qué tipo de información o qué tipo de perfil puede desarrollar por medio de esta tecnología?

Con estos sistemas no sólo conocemos al cliente de acuerdo a las transacciones, por lo que ya hicieron. Por el contrario, podemos saber qué están haciendo minuto a minuto. Podemos ver cómo usan sus móviles, que hacen al entrar a un sitio, incluso dónde se mueven en una tienda física. Lo que hacemos es tomar esos datos y combinarlos con un sistema de análisis que puede decir, por cada usuario, diferentes cosas como: que comprar, que les gusta, o que tipo de comportamiento podrían tener. Así podemos ofrecerles el tipo que producto que realmente necesitan, y de una forma correcta.

Obviamente no queremos asustar a las personas o espiarlos. No tiene relación con violar su privacidad, sino que conocerlos para responder de mejor manera a sus necesidades y así entender en base a su comportamiento si necesitan ayuda, más información o incluso regresar un producto, y así mejorar su experiencia.

Con estos sistemas no sólo conocemos al cliente de acuerdo a las transacciones, por lo que ya hicieron. Por el contrario, podemos saber qué están haciendo minuto a minuto

- Todo esto se basa en inteligencia artificial, un tipo de tecnología que es base prácticamente en todos los negocios

Se habla mucho de Inteligencia artificial, pero en realidad lo importante es su centro, el “machine learning” o aprendizaje automático. Hoy en día podemos usar esta tecnología para usar de una manera más inteligente todos los datos sobre los usuarios, su fidelidad y comportamiento. Estos modelos también permiten mejorar las metas de las empresas, porque van aprendiendo con su uso. Ese es el centro. 

- También permite un nivel de atención al cliente mucho más personalizada y eficiente

Y no sólo eso, porque todas las funciones de un negocio interactúan con el cliente, sea directamente o no, desde servicios al cliente hasta programas de fidelización. Desde un punto de vista del marketing, este conocimiento puede ser usado entre secciones y funciones diferentes, y entre más suceda es mejor. Porque al final del día al cliente no le importa si es una acción de marketing o de servicio, solamente les preocupa que interactuar con la marca y si su problema puede ser resuelto.

En tanto, por el lado del negocio no es solamente la experiencia del usuario. Ahora se puede medir y seguir también la performance del servicio. Con todos estos datos, podemos analizar también los resultados que tenemos en términos de interacción cruzada, influencia, lealtad con el usuario.

Este tipo de datos regresan y permiten decidir qué tan efectivo están siendo las acciones con los usuarios desde una perspectiva de inversión y gastos. Antes el marketing debía ver cómo comunicar un mensaje, hoy en día están enfocados en cómo permitir mayores ganancias para las empresas por medio de estas acciones.

- ¿Cómo ves el nivel de uso de estas tecnologías a nivel global y en Latinoamérica?

En esta región hay un enorme interés por la tecnología. Aunque en mi experiencia, en mis viajes por todo el mundo conversando con clientes, prácticamente todos tienen un nivel de interés bastante alto por este tipo de innovación.

Lo que difiere es cómo se usa esta tecnología. En Estados Unidos y Europa vemos un tipo de implementación más avanzada. Sin embargo, en Chile -especialmente en el área de finanzas, telecomunicaciones o retail- ya podemos encontrar experiencias similares.

Por ejemplo, hemos conocido casos de empresas de banca y telecomunicaciones que están usando técnicas avanzadas, analítica inteligente, datos en tiempo real y machine learning no sólo para mejorar la experiencia de usuario sino que también para mejorar sus ganancias. 

- Chile también es un buen punto para comenzar a experimentar en la región, porque es un mercado más pequeño

Creo que esa es la palabra clave, experimentación. Esa es nuestra prioridad. Generalmente les aconsejamos a nuestros clientes que antes de pasar a un nuevo nivel, y tener un sistema perfecto, comiencen con algo pequeño. Que puedan encontrar un punto dentro de su negocio que quieran resolver cómo: encontrar más clientes, reducir su abandono, mejorar la efectividad de sus campañas. El ideal es encontrar un problema y ver cómo usar los datos disponibles, o ver si tienen los datos disponible, para resolver este conflicto u obtener esa información que necesitan.

- En esos casos la base es usar una tecnología que aprende

Exacto, porque no existen las “malas lecciones” en la inteligencia artificial. Una enseñanza perdida es cuando no aprendes nada de la experiencia. Cada experimento, tengas un buen o mal resultado, te puede entregar una buena idea, y dependerá de cómo la marca usa esa información para mejorar tus metas, objetivos o interacciones. Es un sistema que se mueve y va a aprendiendo, por lo que cualquier empresa puede ser el perfecto punto para comenzar a probar.