5 casos de uso para empezar una Prueba de Concepto usando Inteligencia Artificial con tu CRM

Te compartimos 5 cosos de uso de CRM, Marketing, Ventas, eCommerce y Servicio al Cliente para que a base de las funcionalidades de IA de tu CRM y/u otras opciones que tengas para usar IA puedas empezar a hacer una prueba de concepto. Hay que considerar que para realizar estos casos de uso hay que tener una coordinación con las agencias de marketing, Brand Managers, IT, el departamento legal, tu equipo de gobierno de datos para poder tomar decisiones de que framework de AI vayan a usar. Y que definir muy bien el alcance, dependencias, la ejecución y la medición de la Prueba de Concepto. Más sobre este tema en este artículo: ¿Qué significa usar la IA con el CRM? Y si necesitas optimizar tu CRM antes de implementar IA, puedes leer este artículo.

1. Estrategia Integral de IA para el Ecosistema de CRM
2. Aceleración del Ciclo de Campaña Mediante IA
3. Optimización del Servicio al Cliente mediante Chatbot Inteligente
4. Optimización del Ciclo de Ventas B2B Mediante Inteligencia Artificial
5. Segmentación Inteligente de Clientes para Maximizar el Valor de Compra en el eCommerce B2C

Como: Director de CRM
Quiero: desarrollar e implementar una estrategia de inteligencia artificial abarcadora
Para que: pueda maximizar la eficiencia y efectividad de todas las aplicaciones e integraciones del ecosistema de CRM en relación con los casos de usos específicos del negocio (Marketing, Ventas - B2B, Servicio y eCommerce B2C)

Descripción:

Como Director de CRM, soy responsable de asegurar que todas nuestras plataformas y sistemas (Marketing, Ventas, Servicio al Cliente, Call Center, eCommerce) operen de manera óptima y cohesionada. Dado los requerimientos específicos de cada área para mejorar sus procesos y resultados mediante el uso de inteligencia artificial, necesito establecer una estrategia que integre IA en cada uno de estos ámbitos con un enfoque céntrico en el cliente, y asegure que estas implementaciones de IA trabajen en sinergia para maximizar el rendimiento del sistema CRM en su conjunto. Esto tiene que tomar en consideración que la estrategia de IA apoyo las operaciones en todo el ciclo de relacionamiento del cliente.

Criterios de Aceptación:

1. Evaluación y Análisis de Requerimientos de IA:
• Realizar un análisis detallado de los requerimientos de cada departamento (Marketing, Ventas, Servicio al Cliente, Call Center, eCommerce) para identificar las necesidades específicas de IA y cómo estás pueden interconectar entre sí.
• Documentar las interdependencias y posibles puntos de sinergia entre los diferentes casos de uso de IA.
2. Desarrollo de una Arquitectura de IA Integrada:
• Diseñar una arquitectura de solución de IA que pueda integrar y coordinar las diferentes aplicaciones y sistemas de CRM.
• Asegurar que esta arquitectura permita el intercambio de datos y aprendizajes entre sistemas para una mejora continua y optimización cruzada.
• Validar que tenemos los skill-sets y talento adecuado.
• Validar que tenemos los datos y que están adecuadamente accesibles y limpios para el uso de ellos con la inteligencia artificial.
• Validar los temas legales y de privacidad.
3. Implementación y Pruebas:
• Implementar prototipos o versiones beta de las soluciones de IA según la arquitectura diseñada.
• Realizar pruebas integradas para validar la efectividad de la IA en el ecosistema de CRM y hacer ajustes según sea necesario.
4. Capacitación y Cambio Organizacional:
• Desarrollar un plan de capacitación para todos los usuarios del sistema CRM en las capacidades de la nueva infraestructura de IA.
• Asegurar que el cambio hacia una operación más automatizada y basada en IA sea aceptado y adoptado por todos los departamentos involucrados.
5. Evaluación Continua y Ajuste:
• Seleccionar los casos de usos a ser implementados en la primera fase.
• Establecer métricas clave de desempeño para evaluar el impacto de la IA en el ecosistema CRM.
• Monitorear continuamente el sistema, recopilando datos para evaluar el éxito y áreas de mejora.
• Escalar la solución de IA para su implementación completa tras una fase exitosa de prueba y ajuste.
• Es esencial mantener un enfoque centrado en el usuario y en la experiencia del cliente durante la implementación de la IA para asegurar que las mejoras tecnológicas se traduzcan en una mayor satisfacción y lealtad del cliente.
• Deberán considerarse las implicaciones de privacidad y seguridad de los datos al integrar IA en el ecosistema CRM.

Como: Director de Servicio al Cliente
Quiero: implementar un chatbot que utilice inteligencia artificial para manejar consultas repetitivas
Para que: pueda aumentar la eficiencia del call center, manejar la alta rotación de agentes y reasignar recursos de manera óptima.

Descripción:

En nuestro call center, enfrentamos un alto volumen de consultas repetitivas y una rotación significativa de agentes, lo que afecta la continuidad y la calidad del servicio al cliente. Mi objetivo es implementar un chatbot que utilice la inteligencia artificial para analizar el perfil del cliente y sus últimas transacciones, ofreciendo recomendaciones personalizadas de artículos de nuestro knowledge base para resolver casos durante el mismo chat. Es Importante que el bot tiene que considerar el perfil del cliente, su historia y el knowledge base para ofrecer soluciones. Si el caso no puede ser cerrado automáticamente, el chatbot deberá escalarlo rápidamente a un agente humano, gestionando así las expectativas del cliente de manera eficaz.

Criterios de Aceptación:

1. Desarrollo e Integración del Chatbot:
• Integrar un chatbot que acceda al perfil del cliente y sus últimas transacciones más el knowledge base para ofrecer recomendaciones personalizadas.
• El chatbot debe ser capaz de cerrar casos simples durante la misma interacción con un índice de éxito del 80%.
2. Escalada Rápida a Humanos:
• Implementar un mecanismo de transferencia inmediata para casos que el chatbot no puede resolver, escalando estos a un agente humano sin demora.
• El proceso de escalada debe tomar menos de 30 segundos desde el momento en que el chatbot determina la necesidad de intervención humana.
3. Capacitación y Adaptación del Personal:
• Capacitar a los agentes en la supervisión y manejo de interacciones que involucren el chatbot.
• Proveer entrenamiento específico sobre cómo tomar el control de casos escalados y sobre cómo mejorar la base de datos del knowledge base usando retroalimentación real.
4. Análisis de Reducción de Personal y Reasignación:
• Utilizar un sistema de inteligencia artificial para analizar el impacto del chatbot en la necesidad de agentes humanos.
• Identificar áreas dentro de las operaciones donde los agentes reasignados podrían maximizar su contribución, como en atención personalizada de casos complejos o en tareas de valor agregado.
5. Evaluación Continua y Ajuste:
• Monitorizar y evaluar el rendimiento del chatbot semanalmente durante los primeros 3 meses.
• Ajustar estrategias y realizar mejoras continuas en el sistema basadas en datos de rendimiento y retroalimentación de clientes y agentes.
• Es crucial garantizar la protección de los datos del cliente al integrar la IA en nuestras operaciones.
• La implementación debe seguir las directrices de privacidad y seguridad de datos más estrictas.
• Este enfoque permitirá no solo mejorar la eficiencia operativa, sino también aumentar la satisfacción del cliente y optimizar la asignación de recursos en el call center.
• Que este caso de uso este amarado a la estrategia y framework de IA de la empresa.

Como: Director Comercial
Quiero: implementar un sistema de inteligencia artificial que analice los datos de ventas y proporcione un scoring y recomendaciones
Para que: pueda reducir el ciclo de ventas de 120 días a 90 días.

Descripción:

En nuestra compañía, enfrentamos el desafío de un ciclo de ventas prolongado que actualmente dura 120 días. Mi objetivo es reducir este ciclo a 90 días mediante la implementación de un sistema de inteligencia artificial que pueda analizar datos de órdenes de ventas, cotizaciones y actividades de oportunidad para identificar cuellos de botella y áreas de mejora. Este sistema deberá proporcionar un scoring de eficiencia y recomendaciones concretas para acelerar el proceso de ventas.

Criterios de Aceptación:

1. Implementación de la Plataforma de IA:
• Desarrollar o integrar una plataforma de IA que pueda acceder y analizar datos históricos y en tiempo real de órdenes de ventas, cotizaciones y actividades de oportunidades.
• La plataforma debe ser capaz de generar un scoring de eficiencia para cada etapa del ciclo de ventas.
2. Generación de Recomendaciones Basadas en IA:
• La IA debe proporcionar recomendaciones específicas para mejorar las eficiencias identificadas, como cambios en los procesos de aprobación, ajustes en la estrategia de precios, o mejoras en la comunicación con el cliente.
• Las recomendaciones deben ser claras, medibles y dirigidas a reducir el ciclo de ventas.
3. Integración con Sistemas Existentes:
• Asegurar que la solución de IA se integre sin problemas con los sistemas de CRM y ERP existentes para una sincronización de datos fluida y precisa.
• La integración debe permitir la actualización automática del scoring y las recomendaciones en tiempo real según la entrada de nuevos datos.
4. Capacitación y Adaptación del Equipo:
• Capacitar al equipo de ventas en la interpretación y aplicación de los scoring y recomendaciones generadas por la IA.
• Realizar sesiones de capacitación y talleres dentro de los primeros 30 días de implementación.
5. Monitoreo y Ajustes Continuos:
• Establecer un sistema de seguimiento para evaluar el impacto de las recomendaciones de IA en el ciclo de ventas.
• Revisar y ajustar las estrategias de implementación cada 30 días, basándose en análisis de rendimiento y feedback del equipo de ventas.
• Se debe prestar especial atención a la protección de la privacidad y seguridad de los datos del cliente durante la implementación y operación de la IA.
• Es crucial mantener una comunicación constante entre los equipos de ventas, TI y análisis de datos para asegurar una implementación efectiva y adaptativa.
• Este enfoque estratégico permitirá acelerar significativamente el ciclo de ventas, mejorando así la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente, a la vez que se optimiza el rendimiento del equipo de ventas.
• Que este caso de uso este amarado a la estrategia y framework de IA de la empresa.

Como: Director de eCommerce
Quiero: implementar una solución de inteligencia artificial que identifique y segmente clientes según su potencial de valor y engagement
Para que: pueda predecir qué clientes comprarán nuestros productos basados en su valor y beneficios, sin depender de promociones o cupones.

Descripción:

Nuestro objetivo es optimizar la efectividad de nuestras campañas de marketing sin depender de descuentos y promociones. Queremos centrarnos en atraer y retener clientes que reconocen el valor agregado y los beneficios de nuestros productos. La inteligencia artificial será crucial para analizar y segmentar nuestra base de clientes, identificando aquellos con un alto valor de vida útil del cliente (CLV), buenos puntajes de Net Promoter Score (NPS), y que son propensos a dejar recomendaciones y reseñas en nuestro sitio web. Esta tecnología también nos permitirá personalizar las campañas para cada segmento de cliente y mejorar continuamente nuestras estrategias basadas en el aprendizaje automático.

Criterios de Aceptación:

1. Desarrollo de un Modelo de IA para Segmentación de Clientes:
• Crear o integrar un modelo de IA que analice el comportamiento del cliente, su historial de compras, CLV, NPS, y actividad de reseñas.
• El modelo debe poder identificar segmentos de clientes con alta precisión y recomendar estrategias de campaña específicas para cada segmento.
2. Implementación de Campañas Personalizadas:
• Desarrollar campañas de marketing dirigidas que enfoquen en el valor y beneficios de los productos en lugar de promociones.
• Las campañas deben ser diseñadas específicamente para los segmentos identificados, con mensajes personalizados que resalten los aspectos únicos y de alta calidad de los productos.
3. Integración con Plataformas de eCommerce y CRM:
• Asegurar que el modelo de IA esté integrado de manera eficiente con nuestras plataformas de eCommerce y sistemas de CRM para una actualización continua de datos y segmentación en tiempo real.
• La integración debe permitir una ejecución de campaña ágil y una reacción rápida a las dinámicas del mercado.
4. Capacitación y Adaptación del Equipo:
• Capacitar al equipo de marketing en el uso de la plataforma de IA y en la interpretación de los resultados para la creación de campañas más efectivas.
• Proporcionar recursos y soporte continuo para el desarrollo profesional en técnicas avanzadas de marketing y análisis de datos.
5. Monitoreo y Optimización Continua:
• Establecer indicadores clave de rendimiento para evaluar la eficacia de las campañas y la precisión de la segmentación.
• Utilizar los datos recopilados para mejorar continuamente el modelo de IA, ajustando las campañas según los resultados y feedback de los clientes.
• Debe prestarse atención especial a la protección de la privacidad y los datos de los clientes durante el proceso de análisis y segmentación.
• Es crucial que todas las campañas se adhieran a los principios de marketing ético, resaltando honestamente los beneficios y el valor de los productos sin exageraciones.
• Esta estrategia permitirá alinear más efectivamente nuestras campañas con las expectativas de los clientes y maximizar el retorno de inversión en marketing, fomentando una base de clientes leales y satisfechos.
• Que este caso de uso este amarado a la estrategia y framework de IA de la empresa.

Estos casos de usos son una guía para que puedas empezar a tener las conversaciones entre las diferentes áreas del negocio para establecer un framework común de IA y empezar con Pruebas de Conceptos.

Si necesitas ayuda puedes buscar directamente a Valentín Valle (Director Comercial) vía LinkedIn o me puedes contactar a mí, Jesús Hoyos, vía LinkedIn para charlar al respecto.