Los programas de fidelización son máquinas de recopilar datos. En todo el mundo, muchas empresas ya están experimentando o utilizando en gran medida modelos de aprendizaje automático o inteligencia artificial para apoyar las operaciones y obtener conocimientos y eficiencias inestimables.
Para las empresas que quieran sumergirse en este espacio, el artículo del blog detalla algunos casos de uso y ejemplos a tener en cuenta.
Caso práctico 1: Comunicaciones de marketing
La ejecución de marketing basada en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial puede crear y enviar automáticamente comunicaciones individualizadas a los afiliados a través de diversos canales, hacer un seguimiento de las respuestas y evolucionar las comunicaciones futuras para optimizar el potencial de compromiso. Su capacidad para enviar comunicaciones individualizadas a los afiliados a través de diversos canales las hace muy eficaces, al tiempo que contribuyen a reducir los costes de marketing.
La ejecución del marketing impulsado por IA es principalmente el dominio de los programas de fidelización más grandes debido al coste y a la enorme cantidad de datos necesarios para optimizar los algoritmos.
Un informe de Credit Suisse de mayo de 2019 indicaba que los principales supermercados:
Se encuentran en una posición casi única para aprovechar sus crecientes capacidades digitales con el fin de establecer una ventaja competitiva en el componente del gasto promocional de la cadena de valor del comercio minorista de alimentación. Al ser factibles los beneficios materiales de la eficiencia, es probable que la creciente eficiencia impulsada digitalmente respalde la ganancia de cuota de mercado y el rendimiento superior".
Esto incluye la capacidad de ofrecer descuentos en los productos a los miembros que son sensibles a los precios, mientras que se cobra el precio completo a los clientes que compran regularmente el producto, con el aprendizaje automático / AI seguimiento del éxito de la campaña y el ajuste en consecuencia.
Ejemplo: Woolworths Everyday Rewards
Woolworths utiliza la plataforma de IA de Quantium para ofrecer comunicaciones individualizadas a sus 10 millones de socios. Esto incluye mezclar artículos que el socio no ha comprado antes con compras anteriores para aumentar la familiaridad y la propensión a la compra.
Caso práctico 2: Experiencias digitales personalizadas
Otro ámbito en el que se están aplicando plataformas de IA para hiperpersonalizar las experiencias y comunicaciones de los afiliados son los sitios web y las aplicaciones, que también constituyen una gran fuente de datos de los afiliados.
Las plataformas de inteligencia artificial pueden identificar a los afiliados cuando se conectan a una serie de canales digitales, acceder a la información de su perfil (que abarca cientos de conjuntos de datos) y activar automáticamente una promoción relevante para estimular el comportamiento deseado del afiliado.
Uno de los avances es la IA, que lee las expresiones faciales humanas en línea para determinar los matices de las emociones y los estados cognitivos complejos. Esto permite a la tecnología digital reconocer el sentimiento de los miembros y responder con una experiencia digital adecuada.
El actor global Tealium proporciona capacidades de IA a Domino's para aumentar el gasto en pedidos en línea y en aplicaciones, así como la realización de transacciones. Las capacidades han permitido a la empresa capacitar a las partes interesadas a escala internacional para tomar decisiones más oportunas basadas en datos para la segmentación de usuarios y las campañas de marketing.
Caso práctico 3: Personalización en la tienda
Numerosos comercios han empezado a experimentar con la IA, lo que podría cambiar para siempre la experiencia tradicional de la venta al por menor. La IA se está aplicando directamente a la experiencia en la tienda, donde los clientes pueden recibir recomendaciones en tiempo real, asistentes virtuales y probar productos sin tener que probárselos físicamente.
Este nivel de hiperpersonalización en la tienda enriquece la experiencia del socio y ayuda a estimular la decisión de compra.
Ejemplo: Kroger
La cadena de supermercados Kroger se ha asociado con Microsoft para crear una experiencia de compra personalizada con estanterías inteligentes. Con la aplicación de Kroger abierta en el teléfono, los socios pueden caminar por el pasillo y los sensores resaltarán los productos que el socio podría estar interesado en comprar basándose en la información de su cuenta y en su historial de compras anteriores. También ofrece precios personalizados dinámicos y muestra anuncios y señala los artículos de interés, haciendo que la experiencia de compra sea eficiente y cómoda.
Ejemplo: Walgreens
Walgreens utiliza la inteligencia artificial para adaptar anuncios a distintos tipos de compradores en las puertas de las neveras de las tiendas. Las pantallas "inteligentes" tienen cámaras y sensores que recogen datos, la inteligencia artificial los analiza y muestra el contenido pertinente en la pantalla. Las puertas también pueden detectar qué artículos se miran o se cogen, creando un bucle de retroalimentación para que la IA aprenda y personalice aún más.
Caso práctico 4: Pruebas virtuales
Las marcas de consumo están desplegando una tecnología de prueba virtual que permite a sus clientes probarse ropa, zapatos, cosméticos y otros productos mediante la cámara web de teléfonos u ordenadores portátiles, o pantallas instaladas en las tiendas.
La tecnología permite a las marcas cargar miles (o incluso millones) de artículos en la plataforma para que los usuarios se los prueben. Las plataformas más avanzadas pueden utilizar los datos de los usuarios para generar recomendaciones generales y sugerirles artículos que completen su guardarropa.
Ejemplo: Mac Cosmetics
Mac Cosmetics utiliza esta tecnología, que permite probarse más de 200 tonos en casa. El posicionamiento afirma que encontrar tu próximo color de ojos o labios favorito online nunca ha sido tan fácil. Las socias pueden probar al instante más de 200 tonos con nuestra nueva prueba virtual en tres sencillos pasos.
1. Elige un producto y haz clic en "PRUÉBALO" en la página del producto.
2. Activa tu cámara en directo, sube una foto desde tu dispositivo o elige un modelo.
3. Desplázate y haz clic en las muestras para ver al instante cualquier tono en ti.
Caso práctico 5: IA conversacional
La IA conversacional hace referencia al uso de la mensajería y los asistentes virtuales basados en el habla para automatizar las comunicaciones y crear experiencias de cliente personalizadas a gran escala. Estas tecnologías se ven impulsadas por el auge de las aplicaciones de mensajería, las plataformas de asistentes de voz y los avances generales en IA, como el aprendizaje profundo y la comprensión del lenguaje natural. El comienzo de esta tecnología fue un chatbot básico.
La verdadera IA conversacional es el siguiente paso, en el que las máquinas serán capaces de comprender y responder al lenguaje y el comportamiento humanos en tiempo real, aprender de estas experiencias y aplicar lo aprendido a futuras conversaciones. Estos asistentes inteligentes no estarán limitados por las funciones previstas por un programador. Esta tecnología presentará nuevas formas de que las marcas parezcan más reales, respondan contextual y personalmente a escala, y cambien la dinámica marca-cliente de muchos a uno a uno a uno.
Ejemplo: El Cosmopolitan de Las Vegas y Rose The Hotel Chatbot
El Cosmopolitan de Las Vegas es un casino y complejo turístico de lujo que anima a los huéspedes del hotel a interactuar con su asistente virtual durante su estancia. El chatbot del hotel, conocido como Rose, está diseñado con una voz única con más de 1.000 hilos de conversación para ofrecer a los huéspedes formas de reservar experiencias como reservas en restaurantes, tratamientos de spa, entradas para eventos y otras emocionantes aventuras.
Rose puede ofrecer recomendaciones basadas en los deseos del cliente y proporcionar información privilegiada, como menús secretos, para llevar a los clientes a bares, clubes y restaurantes concretos. Por ejemplo, un cliente puede preguntar "¿Qué me apetece tomar?" y Rose puede recomendarle una bebida especial que no esté en el menú, lo que ayuda y satisface al cliente.
Caso práctico 6: Vigilancia de la seguridad y el fraude
Además de mejorar la experiencia de los afiliados, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se están aplicando para proteger a los programas y a sus afiliados frente a las brechas de seguridad y el fraude.
La ventaja de un enfoque de supervisión basado en algoritmos es la rapidez, el volumen de revisiones de cuentas y la capacidad de aprender y adaptarse a circunstancias cambiantes.
Ejemplo: GetPlus Indonesia
GetPlus es un importante programa de puntos, en el que los miembros pueden escanear sus recibos de los comercios participantes para ganar puntos de recompensa GetPlus a través de la app mediante OCR. GetPlus estableció reglas de puntuación configurables y basadas en acciones para evaluar el riesgo de fraude de fidelización en tiempo real. Si se identifica un pedido de alto riesgo, la IA lo suspende para que lo revisen operadores humanos.
La capacidad de detección de fraudes también proporciona informes que pueden supervisarse activamente, y los pedidos pueden analizarse por estado de riesgo. También puede introducir modificaciones en los algoritmos de puntuación a medida que cambian los patrones de fraude.
Mercados de IA
Como consultoría, cada vez hablamos con más plataformas de IA para comprender la solidez de algunas de las nuevas tecnologías. Hemos explorado docenas de ellas, con algunos casos de uso muy interesantes que pueden aplicarse de maneras realmente interesantes.
Veritone, por ejemplo, es un mercado de IA que agrupa a muchas nuevas empresas del sector y vende sus servicios a través de ellos. De hecho, actualmente tienen alrededor de 200 empresas que venden a través de ellos. También venden sus propios modelos nativos.
Así, una empresa puede simplemente dirigirse a Veritone, plantearle un caso de uso que le gustaría resolver y Veritone utilizará su red para presentar una solución y, si es adecuada, ejecutarla.
Resumen
La IA y el aprendizaje automático pueden aplicarse y utilizarse para apoyar las comunicaciones de marketing, las experiencias digitales personalizadas, la personalización en tienda, las pruebas virtuales, los casos de uso conversacional y la supervisión de la seguridad y el fraude. Cualquier empresa que gestione un programa de fidelización tendrá, en algún momento, necesidades en la mayoría de estas áreas.
La IA y el aprendizaje automático también son mucho más accesibles que antes, con muchas plataformas y empresas de nueva creación jugando en este espacio. Estas mismas plataformas están muy abiertas a realizar pruebas de concepto y pilotos para demostrar que la tecnología funciona y obtener una ventaja competitiva.
Si se dedica al marketing de programas de fidelización y desea asignar algo de presupuesto, éste es sin duda un espacio que merece la pena explorar.
