Personalización con datos e Inteligencia Artificial

En el discurso convencional sobre empresas centradas en el cliente, se destaca la importancia de construir relaciones duraderas, mejorar la satisfacción y estimular el crecimiento de los ingresos. Sin embargo, esta perspectiva, aunque frecuente, carece de validez y eficacia sustantiva, como lo respalda la evidencia acumulada. En este sentido, hemos llegado a trivializar un concepto fundamental y un modelo de gestión que, correctamente implementado, puede garantizar resultados económicos superiores para las empresas.

El principio esencial de las empresas centradas en el cliente es que se reconoce la diversidad inherente entre los clientes, es tan básico como poco implementado en la realidad empresarial. La idea de que no todos los clientes son iguales plantea un desafío crucial: desviar la atención de las prácticas “de café para todos” que son comunes en muchas empresas y enfocarse estratégicamente en aquellos clientes que proyectan ser más valiosos desde una perspectiva monetaria. La clave de este enfoque radica en invertir recursos de manera estratégica, destacándose por un mayor éxito en comparación con las estrategias genéricas convencionales.

A partir de este punto de vista, la gestión centrada en el cliente evoluciona hacia una práctica más profunda. Implica medir y evaluar el valor que cada cliente puede aportar, desviándose de las dependencias tradicionales de segmentar basadas en variables demográficas, geográficas o psicográficas. En lugar de ello, se sugiere un enfoque más estratégico que se apoya en preguntas fundamentales: “¿Cuánto tiempo se espera que un cliente permanezca con nosotros? ¿Cuántas transacciones se anticipan en un período determinado? ¿Cuánto beneficio generaremos en cada una de esas transacciones?”. Las empresas que toman decisiones fundamentadas en el valor y los patrones de comportamiento de los clientes destacan y experimentan más éxito que aquellas que no adoptan este enfoque estratégico.

Una vez que tenemos claro el enfoque de la centralidad en el cliente, se vuelve imperativo incorporarle otros aspectos. Las empresas necesitan sistemas eficientes de gestión de datos que les permitan recopilar, consolidar y analizar datos de clientes provenientes de diversos puntos de contacto, incluyendo datos transaccionales, interacciones en redes sociales y comentarios en plataformas especializadas.

En este punto, entra en juego toda la evolución y cambio significativo que viene a aportar la inteligencia artificial (IA) a los esfuerzos de analítica de datos. Logrando dimensionar las herramientas de las que hoy disponemos podemos incluirlas más eficientemente en nuestros sistemas de gestión de relaciones con los clientes y hacer aún más eficiente la estrategia de centrarnos en los clientes correctos. El análisis predictivo impulsado por IA permite a las empresas anticipar las necesidades y preferencias de los clientes mediante el análisis de datos históricos. Esto permite abordar de forma proactiva la optimización del valor de vida del cliente (CLV) al lograr identificar más eficientemente clientes de alto valor e implementando estrategias de retención específicas. Al analizar el comportamiento de los clientes, el historial de compras y los patrones de participación, las empresas pueden aumentar las ventas optimizándolas por su contribución al CLV, realizar ventas cruzadas y retener clientes valiosos, maximizando el potencial de ingresos y fortaleciendo las relaciones con los clientes.

Otro aspecto que se puede potenciar con las herramientas de IA son los análisis de sentimiento que nos permitirán estudiar los comentarios de los clientes, las menciones en las redes sociales y las reseñas en línea para medir las emociones y actitudes que tienen hacia nuestra marca. Este circuito de retroalimentación sin duda ayuda a las organizaciones a perfeccionar su estrategia centrada en el cliente.

En conclusión, la gestión centrada en el cliente va más allá de un mero cliché; implica reconocer la diversidad de los clientes y dirigir estratégicamente los recursos hacia aquellos que proyectan ser más valiosos. La evaluación basada en el valor y los patrones de comportamiento, junto con herramientas avanzadas de análisis de datos respaldadas por inteligencia artificial, redefine la forma en que las empresas entienden, interactúan y anticipan las necesidades de los clientes. Desde motores de recomendación hasta análisis predictivos, estas herramientas permiten una personalización eficiente y una gestión proactiva del valor de vida del cliente.

Para dominar el uso estratégico de estas herramientas, es fundamental actualizar tu experiencia con una visión renovada del marketing y reafirmar tus capacidades directivas para liderar proyectos. La Maestría en Mercadotecnia Estratégica de EGADE Business School es una gran oportunidad para potenciar tus habilidades de liderazgo y tu dominio de las nuevas tecnologías analíticas para obtener mejores resultados en tus estrategias de mercadotecnia. Conoce más sobre este programa en la siguiente liga y transforma la manera que tu organización genera valor para sus marcas y stakeholders.

El autor es director de la Maestría en Mercadotecnia Estratégica y profesor investigador del Departamento de Mercadotecnia e Inteligencia de Negocios de EGADE Business School del Tecnológico de Monterrey.

Artículo publicado originalmente en Merca 2.0.