- Centralizar y mejorar la calidad de los datos en torno a las interacciones con los clientes para mejorar la precisión, integridad y puntualidad de la información obtenida
- Mejorar la retención de clientes y las tasas de conversión de prospectos mediante el desarrollo de casos de uso de inteligencia artificial orientados a personalizar campañas de contenido de marketing.
- Facilitar la gestión del cambio en marketing y ventas logrando la adopción de unos pocos enfoques ganadores y compartiendo las mejores prácticas en lugar de experimentar en serie con muchas capacidades.
Centro de llamadas y operaciones de servicio objetivo
Los centros de llamadas, los departamentos de atención al cliente, los centros de asistencia de TI y otros servicios de soporte tienen cantidades significativas de datos en forma de tickets de servicio, bases de conocimiento e información de perfiles de usuarios de plataformas CRM y HCMS. La IA aplicada en estas áreas puede tener un impacto multiplicador de fuerzas al mejorar los índices de satisfacción de los clientes o empleados, reducir los costes y mejorar la satisfacción laboral de los empleados de los centros de asistencia.
“En las funciones de soporte, la IA acelera las operaciones del centro de llamadas al generar respuestas rápidas y contextuales para dirigir las consultas de manera inteligente, reducir el tiempo promedio de procesamiento y mejorar la tasa de resolución”, afirma Ram Ramamoorthy, director de Investigación de Inteligencia Artificial en ManageEngine. “En la gestión de servicios de TI, los gráficos de conocimiento impulsados por inteligencia artificial brindan diagnóstico de problemas y resolución proactiva, lo que reduce el tiempo de inactividad”.
Ashwin Rajeeva, cofundador y director de Tecnología de Acceldata, recomienda que los directores de TI colaboren con los líderes de departamento en casos de uso de IA generativa y “realicen un seguimiento de los Net Promoter Scores y los tiempos de resolución en la atención al cliente para cuantificar el impacto de la IA en la lealtad y la eficiencia. En RR. HH., mida el tiempo de contratación y la calidad del candidato para garantizar que el reclutamiento impulsado por IA se alinee con los objetivos comerciales. Las métricas de observabilidad, como la calidad, la frescura y la consistencia de los datos, brindan información esencial que mejora la confiabilidad y la precisión de estos resultados impulsados por IA”.
