El análisis predictivo con IA es crucial para mejorar la experiencia de usuario

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La Inteligencia Artificial ha creado un gran revuelo en todo el mundo en diferentes sectores empresariales. La IA promete proporcionar beneficios significativos en varias áreas y una de ellas es la experiencia del cliente. La velocidad y la precisión de las tecnologías de IA, además de los conocimientos humanos, proporcionarán la inteligencia continua necesaria para las tendencias de la experiencia del cliente durante este año.

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Las empresas que ingresan 1.000 millones de dólares al año pueden esperar ganar, de media, 700 millones de dólares más en 3 años si invierten en tendencias de experiencia del cliente, según Temkin Group. Cuando se trata de la participación del cliente digital, la experiencia de los usuarios es un factor importante, ya que su percepción es clave para impulsar la fidelidad a la marca. Si a los consumidores les gusta la empresa, elegirán permanecer en ese negocio y finalmente serán sus defensores de marca.

Un elemento vital para llevar a cabo iniciativas de experiencia de usuario es la tecnología de la inteligencia artificial. Convertir los datos en conocimientos con el análisis predictivo es una gran forma de entender quienes son los principales clientes y cómo fidelizarlos. Las empresas actuales tienen más acceso que nunca a los datos de los clientes. Pueden utilizar los datos para ofrecer experiencias personalizadas a los clientes. Por ello, las marcas se están centrando en invertir más en el análisis predictivo.

Con la ayuda de la analítica predictiva y la IA, las empresas profundizan en los datos para dirigirse a los clientes adecuados y ofrecer un servicio y unas recomendaciones personalizadas. Esta estrategia ha captado el apoyo de una amplia gama de empresas, con un mercado global que se prevé que alcance aproximadamente 10.950 millones de dólares en 2022

¿Qué mejora el análisis predictivo?

Este análisis ayuda a las empresas a predecir las necesidades de los clientes. Utilizando los datos anteriores de los clientes, las marcas pueden saber cuándo los clientes necesitan volver a comprar o están buscando nuevos productos. Además, las empresas pueden generar conocimientos futuros, predecir tendencias y comportamientos con una precisión significativa mediante el uso de herramientas y modelos de análisis.

Se puede utilizar para predecir eventos importantes en el ciclo de vida de un cliente y aumentar sus ingresos. Si la empresa es capaz de predecir los acontecimientos de la vida, puede dirigirse a los clientes de forma proactiva para ofrecerles nuevos productos justo cuando los necesitan.

Además, las empresas pueden encontrar y utilizar patrones contenidos en los datos para detectar riesgos y oportunidades. Los datos ayudan a saber qué clientes corren más riesgo de marcharse. Como clave final, al optimizar las campañas de marketing con el análisis predictivo, las marcas pueden generar respuestas o compras de nuevos clientes, así como promover oportunidades de venta cruzada. Los modelos predictivos pueden ayudar a las empresas a atraer, cuidar y retener a los clientes.