Mejores prácticas para el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático en 2023

De muchas maneras, este año será recordado como el año en que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) finalmente rompieron el revuelo y entregaron 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 implicaciones, especialmente para las empresas emergentes que buscan descubrir rápidamente cómo optimizar y mejorar la participación del cliente a raíz de una pandemia global que ha transformado 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, deben innovar para seguir siendo competitivas. AI y ML finalmente podrían hacer esto realidad.

La hiperpersonalización está en primer plano. Un análisis realizado por McKinsey & Company 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 lo hacen. Por ejemplo, solo alrededor de la mitad de los minoristas actualmente dicen que tienen las herramientas digitales para brindar una experiencia de cliente convincente.

A medida que la industria evoluciona, los innovadores centrados en el 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.

Los datos más importantes

La hiperpersonalización se basa en los datos de los clientes, un recurso omnipresente 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 el comportamiento del comprador, pueden ofrecer 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 el comportamiento de compra, esta métrica puede proporcionar contexto sobre las tendencias y expectativas de los clientes.