Antes de mirar hacia el 2021, tomemos un momento para mirar hacia atrás en 2020. Nuestras publicaciones de blog de inteligencia artificial (IA) más populares de este año apuntan a lecciones de agilidad, responsabilidad ética e incluso crecimiento en medio de un año de incertidumbre.
Si bien estas publicaciones de los líderes y clientes de Salesforce cumplieron el momento con estrategias para navegar la pandemia, sus consejos y experiencias siguen siendo relevantes en la actualidad. Esto es lo que puede llevar consigo al nuevo año.
Adopción de IA acelerada, resolviendo problemas empresariales urgentes
COVID-19 arrojó a todos a una nueva forma de ser, lo que obligó a las empresas a desarrollar nuevas formas de servir a los clientes. Muchos recurrieron a la IA.
Según la encuesta The State of AI in 2020 de McKinsey Global, la mitad de los encuestados dijo que sus organizaciones adoptaron AI en al menos una función. En Salesforce, también vimos una mayor adopción de IA: a partir de noviembre, Salesforce Einstein entregó más de 80 mil millones de predicciones impulsadas por IA todos los días .
Esto es lo que revelaron tres de nuestros blogs de clientes más populares sobre cómo utilizaron la inteligencia artificial para navegar en su negocio a través de la pandemia.
Encontrar una precisión milimétrica en la previsión del flujo de caja
Cuando Felisa Palagi asumió el cargo de directora ejecutiva de Internet Creations poco después de la pandemia, necesitaba una forma de mantener el negocio en funcionamiento y al mismo tiempo ser empática con los desafíos que enfrentaban los clientes.
Con crecientes retrasos en los pagos de los clientes debido a la pandemia, era difícil para la empresa de consultoría y tecnología comercial pronosticar su flujo de efectivo a corto y largo plazo. Ella recurrió a la inteligencia artificial para predecir con mayor precisión el flujo de efectivo y atender a los clientes de manera proactiva. Einstein Bots permitió al equipo responder a los clientes rápidamente, y Einstein Prediction Builder ayudó a aumentar la precisión de los pronósticos en 2.5 veces.
“He visto el alivio que [los clientes] sienten al saber que los respaldamos cuando están en modo de crisis”, escribe Felisa en Una forma más inteligente de predecir el flujo de efectivo llevó a esta empresa a adoptar la inteligencia artificial . “Es más que poder generar ingresos; se trata de reducir el estrés y liberarlos para abordar otras prioridades «.
Lea el blog de Felisa para obtener consejos sobre estrategias efectivas de gestión del cambio al implementar la IA.
La automatización ayudó a las empresas a escalar rápidamente
Las empresas comenzaron a utilizar soluciones de automatización inteligente para ayudar a los clientes a obtener lo que necesitan más rápido y liberar a los empleados para que hagan su mejor trabajo, como establecer relaciones con los clientes. Uno de esos negocios fue el servicio de entrega de comidas Sun Basket. Al comienzo de la pandemia, Sun Basket experimentó un aumento del 50% en los casos de servicio y vio su base de clientes duplicarse en solo seis semanas. Dado que la gente se queda en casa y los trabajadores de primera línea tienen horarios exigentes, los clientes necesitaban Sun Basket más que nunca.
Para escalar rápidamente el soporte, Sun Basket utilizó Einstein Bots para ayudar a los clientes a rastrear sus pedidos y paquetes, informar problemas con retrasos o daños y obtener un crédito o reembolso. El robot Sun Basket, acertadamente llamado «Sunny Bot», ahora tiene el mismo o incluso mejor Puntaje de Esfuerzo del Cliente (CES) que los agentes humanos (más del 90%). Agregar la automatización les dio a los agentes más tiempo para concentrarse en conectarse con empatía cuando los clientes más lo necesitaban.
Como escribe Samantha Phillip, desarrolladora certificada de Salesforce y administradora en Sun Basket, en Cómo usar los chatbots para lidiar con los aumentos repentinos en el volumen de casos , «Vemos esto como una gran ventaja: que la automatización puede igualar a un agente, incluso en medio de la incertidumbre».
Lea el blog de Samantha para obtener consejos sobre el uso de un chatbot para escalar el servicio al cliente.
Profundizar las relaciones con los clientes con conversaciones personalizadas
El comportamiento de los consumidores ha cambiado y los minoristas han tenido que ser creativos para atraer y retener clientes. La nueva encuesta de McKinsey muestra que hay hasta un 40% de aumento en la intención del consumidor de gastar en línea, incluso después de COVID. Al mismo tiempo, la lealtad está en juego: el informe explica que el 76% de los consumidores han cambiado de tienda, de marca o de la forma en que compran.
Para abordar estos cambios, la marca de ropa para exteriores y estilo de vida Orvis utilizó la inteligencia artificial para construir relaciones significativas con sus clientes en línea. Como escribe Tim Delles, director senior de marketing de Orvis, en On the Front Lines of Retail: Why We Used AI to Drive Stronger Customer Engagement , AI les ayudó a encontrar el punto óptimo “donde la conexión genera demanda al entregar las piezas correctas de contenido en un momento dado para generar la mejor respuesta del cliente «.
Orvis desarrolló con éxito comunicaciones altamente personalizadas con los clientes, aumentando su segmento de clientes más comprometido en un 20%, el tráfico en un 30% y las tasas de clics en un 22%.
Lea el blog de Tim para conocer estrategias para conectarse con los clientes de nuevas formas.
Hacer que la IA sea correcta se volvió más importante que nunca
La pandemia nos ha enseñado que debemos estar preparados para girar más rápido que nunca, pero no a costa de la responsabilidad. Para que la IA sea correcta, las empresas deben comprometerse a crear e implementar la IA de manera responsable y ética, especialmente cuando se trata de que la IA tenga un impacto en los derechos humanos.
En Ethical AI Can’t Wait: 4 Ways to Drive Greater Equity in Your AI , Kathy Baxter, arquitecta principal de la práctica de IA ética de Salesforce, ofrece un punto de partida para crear soluciones de IA justas y precisas.
- Identifique y elimine el sesgo subyacente en sus sistemas y procesos. Haga preguntas como «¿Se ven afectados de manera desmedida ciertos factores como la raza o el género?»
- Interrogue las suposiciones que hace sobre sus datos . Haga preguntas como «¿De quién estamos recopilando datos?» y ‘¿Quién no está representado y por qué?’
- Solicite comentarios directos de sus clientes para saber cómo la tecnología de IA que cree afectará a cualquier grupo de personas.
- No vuelva a la mentalidad de «muévase rápido y rompa las cosas». El poder y el riesgo de la IA es que puede hacer muchas predicciones sobre las personas y el comportamiento a gran escala y muy rápidamente.
“Construir IA de manera responsable desde el principio te permite concentrarte en mejorar el mundo en lugar de arreglar constantemente lo que has roto”, dice Kathy.
La principal conclusión de 2020: la IA es ahora
2020 impulsó a muchas empresas hacia el futuro. La tecnología digital y las iniciativas de inteligencia artificial que estaban más avanzadas en la hoja de ruta o que estaban en un segundo plano se convirtieron en la principal prioridad.
En medio de todo el cambio y la disrupción, este año nos ha enseñado que la IA no es un estado futuro lejano. Es una solución que ayuda a las empresas a respaldar a los clientes, a resolver de manera creativa los desafíos comerciales críticos y a liderar con empatía, ahora mismo.
Descubra cómo puede empezar a utilizar la IA hoy mismo .
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Esta es una traducción realizada por EGA Futura, y este es el link a la publicación original: https://www.salesforce.com/blog/top-ai-lessons-learned/
