Muchas universidades enfrentan un conjunto complejo de dificultades cuando se trata de gestionar las admisiones de manera eficiente. Estos incluyen:

1. Aumento de la Competencia: Las instituciones compiten no solo a nivel local, sino también a nivel global. Universidades en países como Costa Rica y Panamá enfrentan una fuerte competencia de instituciones en EE. UU. y Europa, lo que requiere estrategias especificas de segmentación, buyer personas y paid media para poder adquirir a estudiantes.
2. Gestión de Datos: Las universidades tienen dificultades para gestionar la gran cantidad de datos generados a partir de los esfuerzos de marketing, ventas, call center y admisión. Un sistema fragmentado conduce a ineficiencias y oportunidades perdidas para personalizar la comunicación con los estudiantes potenciales.
3. Innovación Digital: La transición hacia programas en línea en respuesta a los cambios en el mercado ha sido un desafío para algunas instituciones. Las universidades tradicionales están trabajando para incursionar en el espacio digital manteniendo al mismo tiempo cifras competitivas de matrícula.
4. Compromiso y Conversión: Las instituciones necesitan maximizar admisiones a través de estrategias de marketing omnicanal (correo electrónico, teléfono, web chat, WhatsApp y redes sociales) para mejorar las tasas de conversión desde la consulta hasta la matrícula.
5. Alineamiento de Tecnologias y Recursos:  No existe un alineamiento efectivo de las tecnologías de Adtech, Martech, Ventas y Admisiones lo que crear deudas técnicas y la generación de costos escondidos. Igualmente, las universidades no tiene los recursos adecuados internamente o externamente para poder maximizar el uso de estas tecnologías. O sea, Marketing, Ventas y Admisiones siguen trabajando en islas sin un gobierno de campañas y/o un modelo operativo de adquisición de estudiantes.

Solvis Consulting ha implementado con éxito ecosistemas Martech y CRM para una variedad de instituciones educativas en América Latina y más allá. A continuación, se detallan algunas formas en que Solvis ha ayudado a las universidades a superar sus desafíos de admisión:

1. Creación de un Ecosistema de Adquisición de Estudiantes: Al integrar múltiples canales y aprovechar el análisis de datos, las universidades ahora pueden personalizar la comunicación, optimizar sus embudos de conversión y mejorar la adquisición de estudiantes. Por ejemplo, una escuela de negocios en Costa Rica logró atraer a estudiantes potenciales mediante el uso de estrategias de marketing basadas en datos que aumentaron su visibilidad en un mercado internacional competitivo.
2. Implementación de Tecnológicas: Solvis ha implementado soluciones CRM como Salesforce Sales Cloud, HubSpot y Zoho One. Estas tecnologías apoyan a las instituciones en la gestión de campañas, monitoreo de la actividad de los leads y optimización de los procesos de inscripción con solicitudes en linea. Lean este artículo sobre somo Solvis usa Zoho One para optimizar el proceso de marketing y admisiones: Zoho One - La solución integral para optimizar el proceso de admisión en universidades.
3. Optimización de Campañas Multicanal: Para universidades con un gran número de estudiantes interactuando en plataformas como Facebook, Solvis integró sistemas de marketing digital para crear campañas fluidas en múltiples canales. Esto permitió un mejor seguimiento, análisis del rendimiento y un mayor numero de admisiones. 
4. Soporte y Servicios Gestionados: Solvis ofrece soporte continuo y servicios gestionados para la ejecución de campañas, ayudando a las universidades a mantener sus estrategias de adquisición y onboarding de estudiantes de manera eficiente. Esto ha sido particularmente beneficioso para instituciones que se expanden a nuevos mercados o que están en proceso de transición hacia programas en línea y/o necestan un equipo que los apoyes con las tecnologías y colaboren con las agencias de marketing y el equipo interno.

Aquí algunos ejemplos de cómo Solvis ha ayudado a universidades a optimizar sus procesos de admisión:

1. Una universidad en México integró las operaciones de marketing y ventas para mejorar el seguimiento de sus campañas, lo que llevó a una adquisición de estudiantes más eficiente. Al conectar los datos del CRM con las campañas de marketing, lograron una mejor comprensión del recorrido del estudiante desde la visita en la página web hasta la inscripción.

2. En Panamá, una universidad logró integrar todos sus sistemas para optimizar el rendimiento de sus campañas, especialmente en Facebook, donde interactúan el 90% de sus estudiantes potenciales.

3. Otra universidad en Costa Rica, enfrentada a un mercado altamente competitivo y con cambios demográficos, recibió apoyo de Solvis para expandirse al mercado latinoamericano mediante una estrategia de marketing digital, lo que les permitió aumentar las inscripciones en programas en línea.

Al adoptar ecosistemas Martech y CRM, las universidades están capacitadas para:

1. Mejorar la Toma de Decisiones Basada en Datos: Utilizando los insights de los sistemas CRM, las universidades pueden asignar recursos de manera más estratégica y ajustar las campañas en función de datos en tiempo real.

2. Optimizar los Procesos de Admisión: La integración de los sistemas de marketing y admisión permite a las instituciones reducir los puntos de fricción en el proceso de inscripción, lo que conduce a mayores tasas de conversión y un onboarding más eficiente de nuevos estudiantes.

3. Mejorar el ROI: Con campañas optimizadas y segmentos especificos, las instituciones ven un mayor retorno de inversión en sus esfuerzos de marketing.

Los desafíos que enfrentan las universidades en sus procesos de admisión no son insuperables, pero sí requieren soluciones optimizadas. Solvis Consulting, con su profunda experiencia en Martech y CRM, ha ayudado a las universidades a optimizar sus operaciones, interactuar de manera más efectiva con los estudiantes potenciales y, en última instancia, aumentar las inscripciones. Al adoptar un enfoque personalizado y basado en datos, las universidades pueden mantenerse competitivas en el panorama en constante evolución de la educación.

¿Neceistas ayuda? Hablemos.

Te compartimos 5 casos 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.

La inteligencia artificial ha existido desde hace muchos años y ha sido aplicada con diferentes modelos en muchas aplicaciones de CRM, pero ahora nos tocó la puerta el Generative AI. Y como ya sabemos empresas como Salesforce, Zendesk, Twilio, Genesys, Creatio, Hubspot, Microsoft y la gran variedad de soluciones de Martech ya tienen sus CoPilots y/o sus integraciones con GenAI, y tenemos los OpenAI y Claude, entre muchas otras plataformas de IA con sus prompts, LLMs, RAG, base de datos Vertex y/o sus fine-tuning, entre otras funcionalidades de IA. Por ejemplo, Zoho ya tenía desde hace muchos años a ZIA, su IA, embebido en su plataforma.

Y vemos una gran carrera entre los proveedores de CRM de tener la IA integrado en todo el CRM utilizando Customer Data Cloud y Data Clouds como Snowflake y Databricks para poder ofrecer soluciones completas. Por ejemplo, el nuevo Einstein CoPilot de Salesforce que combina su Data Cloud con IA el CRM, el rumor que Salesforce va a adquirir a Informatica, el otro rumor que Google va a adquirir a HubSpot, el CoPilot de Microsoft, el CoPilot de Creatio y las nuevas alianzas de AdTech, Martech y CDP que anuncio Snowflake recientemente.

¿Qué significa todos esto entonces?  Como empresas enfocadas en mejora la relación con el cliente, y poder vender más y bajar costos tienen que ver los diferentes enfoques para integrar la IA en el ecosistema de CRM (CX, Customer Engagement, Marketing, Ventas, Servicio, etc., etc.) y los factores clave a considerar para una implementación exitosa.

Una práctica común es exportar datos del CRM para que un científico de datos realice análisis predictivos y machine learning usando herramientas como Python y R (y/o uses modelos de LLMs en la nube).  Los resultados obtenidos pueden reintegrarse en el CRM o utilizarse para tomar decisiones estratégicas. Esta opción puede ser a nivel de un departamento o puede ser establecido para toda la empresa, pero son los inicios. Tradicionalmente, el científico de datos es el que limpia y perfila los datos.

Empresas con infraestructuras más avanzadas pueden optar por almacenar sus datos en data lakes o warehouses en la nube (por ejemplo, Google Cloud, AWS, Databricks, Snowflake). Esta estrategia permite un análisis más ágil y escalable, facilitando la implementación de modelos de IA directamente sobre grandes volúmenes de datos. Tradicionalmente, usan herramientas de analíticos como SAS, PowerBI, Tableau, Oracle, SAP, Qlik, IBM, Domo y MicroStrategy, entro otros.

Las agencias de marketing utilizan tecnologías de IA (sus propios modelos de LLM o terceros) para crear contenido personalizado y gestionar campañas. Esto incluye desde el análisis de tendencias hasta la automatización de interacciones con los clientes, permitiendo campañas más efectivas y medibles. Pero es la IA de la agencia. Esos datos y resultados tradicionalmente no son de la empresa.

Muchos proveedores de CRM ya ofrecen modelos de IA embebidos que pueden predecir, por ejemplo, el mejor momento para enviar correos electrónicos de marketing, calcular el scoring de oportunidades o recomendar artículos de un knowledge base. Estos modelos suelen ser específicos para cada módulo del CRM, y son modelos tradicionales, que usan datos solamente del CRM. Nos son modelos de GenAI que usan LLM internos o externos.

Algunas empresas optan por implementar soluciones de IA conversacional externas para mejorar el servicio al cliente o tener proceso de compras automáticas, usan IA con chats y voz. Estos sistemas pueden manejar consultas comunes de forma automática, liberando a los agentes humanos para tareas más complejas. Ejemplos son el use de plataformas como Yalo, Kore.ai, Yellow.ai, proveedores de CaaS (Twilio, Five9, etc.), Watson, AWS, LivePerson y Mindsay, entre otras más.

La incorporación de Generative AI, como la funcionalidad de modelos de lenguaje de última generación (ya hay una gran variedad de todo tipo de LLMs en el mercado), permite mejorar la interacción en tiempo real con clientes, tanto en CRM como en centros de llamadas, ofreciendo respuestas más naturales y efectivas. Esto es, por ejemplo, los CoPilots de Salesforce, Microsoft y Creatio.

Plataformas y LLMs como Claude, Hugging Face, OpenAI y Vertex ofrecen soluciones transversales que se pueden adaptar a diversos casos de uso dentro de la empresa, desde el servicio al cliente hasta la optimización de procesos internos. Pero ya sabemos que estas plataformas ya están incluidas con los CoPilots de los CRM dependiendo del nivel de partnership. La pregunta es si usar el CoPilot de tu CRM y/o usar unas de estas plataformas. Creo que será un modelo hibrido.

Para que la implementación de IA sea efectiva no importa el estado de madurez según las opciones explicadas en este artículo, es crucial no operar en silos. Debe existir un Champion de IA dentro de la empresa, idealmente dentro del equipo de CRM, que promueva la integración de la IA en todos los aspectos del ciclo de relación con el cliente. Esto incluye el desarrollo de una estrategia de IA a corto y largo plazo, la selección cuidadosa de aliados tecnológicos y la implementación gradual mediante pruebas de concepto, pilotos o MVPs. Además, es esencial validar los casos de uso relevantes, asegurarse de la calidad y accesibilidad de los datos, y cumplir con las normativas legales y de privacidad.

Al integrar la inteligencia artificial con el CRM (todo tu ecosistema de customer engagement) tienen que considerar como explicamos antes todo el ciclo de relacionamiento con el cliente. Sin embargo, tienes que empezar a identificar y validar los casos de uso adecuados para garantizar que las mejoras sean efectivas y contribuyan a los objetivos comerciales de la empresa.

Identificar y validar casos de uso no solo implica identificar dónde la IA puede tener un impacto directo, sino también asegurar que los datos utilizados sean de alta calidad y que los sistemas estén configurados para poder usar los resultados de la Inteligencia artificial. Pero no es solo la tecnología y los datos: ¿tienes a la gente capacitada?, ¿tienes los procesos adecuados para implementar las recomendaciones de la IA?

A continuación, exploraremos varios casos de usos donde la IA puede optimizar operaciones y mejorar la interacción con el cliente.

Una de las aplicaciones más valiosas de la IA en el CRM es la capacidad de reducir el tiempo necesario para lanzar campañas de marketing. Utilizando técnicas de aprendizaje automático, es posible automatizar la segmentación de clientes y la personalización de mensajes, lo que reduce drásticamente los ciclos de planificación y ejecución. Además, la IA puede analizar datos en tiempo real para ajustar las campañas y maximizar su efectividad antes de su lanzamiento.

En ventas, la velocidad con la que se cierran los acuerdos es crucial. La IA puede contribuir enormemente en esta área mediante la identificación de señales de compra en comportamientos de clientes o en su interacción con la plataforma online. Al integrar sistemas predictivos que sugieran el momento óptimo para contactar a un cliente u ofrecer un producto específico, las empresas pueden acelerar sus ciclos de ventas significativamente.

Mejorar la conversión en plataformas de eCommerce sin recurrir a descuentos o cupones es otro caso de uso impactante para la IA. Al utilizar modelos de recomendación avanzados y personalización en tiempo real, las plataformas pueden mostrar productos que mejor se alineen con las preferencias y comportamientos pasados del usuario, aumentando así las probabilidades de conversión. Además, la IA puede optimizar la disposición del sitio web y la interfaz de usuario para facilitar una experiencia de compra más fluida y satisfactoria.

La implementación exitosa de inteligencia artificial (IA) en el ecosistema de CRM es una iniciativa compleja que requiere más que solo tecnología avanzada. Es fundamental tener en cuenta aspectos como la calidad de datos, la gestión de la privacidad, el cumplimiento legal y el desarrollo estratégico de habilidades dentro de la organización. Esta sección profundiza en cómo abordar estos desafíos y asegurar una integración efectiva de la IA en las operaciones de CRM.

Desarrollar una estrategia de IA para CRM que contemple tanto el corto como el largo plazo es vital para el éxito continuado. Seleccionar cuidadosamente aliados tecnológicos y establecer una hoja de ruta clara para la implementación y escalado de soluciones de IA son pasos fundamentales. Además, la organización debe estar preparada para manejar el cambio constante y fomentar una cultura de innovación continua. 

A continuación, exploraremos cómo Solvis puede apoyarte a integrar la IA en su CRM, desde mejorar la calidad de los datos hasta desarrollar capacidades internas de IA.

Para implementar IA con el CRM tienes que entender la madurez de tu empresa en el uso de datos y las diferentes opciones de AI que puedas usar, tienes que definir los casos de uso, debes tener una plataforma de IA que escale, y tienes que empezar con Pruebas de Concepto. En Solvis te podemos apoyar a tu Champion de AI. 

Si estás buscando transformar la manera en que te relacionas con tus clientes e impulsar el crecimiento de tu empresa, contáctanos. Ya estamos apoyando a empresas a usar la IA con los CRMs que ya tienen, entre otras opciones.

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

En el dinámico mundo empresarial de hoy, la evolución del CRM hacia ecosistemas de customer engagement marca un hito crucial en cómo las empresas se relacionan con sus clientes. Esta transformación refleja una comprensión más profunda de la importancia de una gestión de relaciones con el cliente omnicanal y centrada en datos. Esto se está evidenciando más y más en la industria con las recientes realidades en la industria:

Como pueden ver la realidad es obvia, estos proveedores con sus tecnologías están ofreciendo integraciones a datos, en donde estén los datos, para ofrecer un CRM completo en todo el ciclo de relacionamiento y con una omnicanalidad continua. Y más aún con todo lo que ofrecen con sus propias funcionalidades de inteligencia artificial y/o frameworks externos como Claude, AWS, OpenAI, Azure y Google, entre muchos más.

Y para empezar a incorporar todo el tema de Inteligencia Artificial tienes que estar seguro de que tienes lo básico, funcionando y optimizado.

¿Qué se necesita optimizar?

Una parte integral de esta transformación es el acceso extendido a los Data Clouds a nivel empresarial. Los Data Clouds facilitan una vista holística del cliente al consolidar datos dispersos en una plataforma centralizada, permitiendo un análisis más profundo y la generación de insights accionables. Este acceso no solo mejora la toma de decisiones basada en datos, sino que también potencia la capacidad de personalización y segmentación de las campañas de marketing, elevando la efectividad de las estrategias de customer engagement. Pero para esto hay que tener un gobierno de datos basados en un proceso integrar para mejorar continuamente la calidad de los datos.

¿Cómo te podemos ayudar? Ofrecemos de Gestión e Integración de Datos:

• Ofrecemos integraciones con plataformas de Customer Data y Data Clouds, y creación de perfiles de Cliente 360, empleando tecnologías de AWS, Azure, Snowflake, y Google Cloud, entre otras. Además, facilitamos la integración entre sistemas con tecnologías como Informatica y Tibco, permitiendo una operación más eficiente y cohesiva.
• Tenemos servicios de gestión de la calidad de datos utilizando metodologías de gobiernos de datos con herramientas como Zoho DataPrep e Informatica Data Quality.

El enfoque debe estar en armonizar los ecosistemas de CRM con la omnicanalidad, asegurando una presencia coherente y accesible a través de todos los puntos de contacto con el cliente. Este enfoque omnicanal garantiza que, independientemente del canal a través del cual el cliente elija interactuar, la experiencia sea fluida, coherente y altamente personalizada. La clave está en la gestión eficiente de los datos del cliente, lo que permite no solo un conocimiento profundo de sus preferencias y comportamientos sino también la capacidad de anticipar sus necesidades futuras.

¿Cómo te podemos ayudar? Ofrecemos servicios de Omnicanalidad:

• ​Aparte de ofrecer servicios de implementar procesos de Servicio al Cliente, ofrecemos consultoría e implementación de modelos operativos para poder ofrecer toda una omnicanalidad en todo el ciclo de relacionamiento del cliente. Esta omnicanalidad debe ser continua en donde establecemos un modelo operativo para convertir conversaciones en transacciones (ventas o quejas).
• ​Esto conlleva tener una estrategia de omnicanalidad entre todos los canales. Utilizamos soluciones como Twilio y WiseCX para la integración de todos los canales: Email, Chat, Chatbot, WhatsApp, Facebook Messenger, Redes Sociales, Comunidades, Telefonía, aplicaciones móviles y SMS.

Dependiendo de los casos de usos, la incorporación de frameworks de inteligencia artificial en los sistemas de que ya tiene tu CRM representa un avance significativo. Estos frameworks permiten automatizar y optimizar procesos, desde la segmentación de clientes y la personalización de comunicaciones hasta la predicción de tendencias de compra y la identificación temprana de oportunidades de upselling y cross-selling. La inteligencia artificial no solo incrementa la eficiencia operativa, sino que también enriquece la experiencia del cliente, haciendo que cada interacción sea más relevante y valiosa, y al mismo tiempo aumentar ventas y bajar costos.

¿Cómo te podemos ayudar? Ofrecemos servicios de selección de tecnologías y acompañamiento a base de los casos de usos de IA:

• Tenemos servicios de consultoría para ver como fusionar tus estrategias de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial con las funcionalidades de los proveedores de Adtech, Martech, RevOps y Servicio al Cliente a base de manejo de campañas adquisición de clientes, retención de clientes, programas de lealtad, y upselling/cross-selling, incluyendo la optimización de las operaciones de servicio al cliente. Esto toma en consideración temas de modelos de AI y la calidad de datos.
• Igualmente, como parte del modelo operativo de marketing, ventas y servicio al cliente, ofrecemos consultoría e implementación de Conversational AI con diversas herramientas en el mercado.

La evolución hacia ecosistemas de customer engagement integrados y basados en datos es, sin duda, el camino a seguir para las empresas que buscan mantenerse competitivas y relevantes en la era digital. Esto implica un foco en conocer todo el ciclo de relacionamiento del cliente. Al centrarse en la integración de datos, la omnicanalidad, y la aplicación de la inteligencia artificial, las organizaciones pueden optimizar su manera de interactuar con los clientes, ofreciendo experiencias completas que fomentan la lealtad e impulsan el crecimiento con los clientes (vendiendo más y bajando costos).

Este cambio paradigmático hacia ecosistemas de CRM integrados (Marketing, Ventas, Servicio) y centrados en el cliente no es solo una tendencia; es una necesidad estratégica. En Solvis Consulting, estamos comprometidos a liderar, acompañando a las empresas a navegar es viaje continuo. Es por eso por lo que nos especializamos en optimizar ecosistemas de customer engagement, ofreciendo una gama de servicios de implementación y acompañamiento, como ya explicamos en cada sección de esta publicación. Pero también apoyamos a entender cuál es la brecha actual entre la estrategia y las tecnologías existentes.

¿Cómo te podemos ayudar? Auditorías y Planificación Estratégica; Implementación y Soporte Continuo:

Nuestra amplia experiencia en modelos de B2B, B2C y D2C en industrias tales como educación, manufactura, alimentos y bebidas, turismo y hoteles, aerolíneas, banca comercial y retail, belleza & salud, seguros, bienes de consumo, restaurantes, y telecomunicaciones, por nombrar algunas. Esta diversidad nos permite ofrecer soluciones personalizadas que se adaptan a las necesidades específicas de cada sector.

Aparte de las tecnologías anteriormente mencionadas, también hemos trabajado con diversas soluciones que ya tienen nuestros clientes como: IBM Watson, Adtech, proveedores de SMS locales, Trendsights, 8x8, Five9, Zendesk, Microsoft CRM, SAP Data Cloud, FormStack, Kajabi, ActiveCampaign, Typeform, Shopify, Twilio Segment, Amazon Connect, SAP Emarsys, Form Assembly, Adobe Marketo, Hootsuite Enterprise, Samcart, Zapier, Wistia, Docusign, Unbounce, Sprinklr, Walkme, Freshworks y Brandwatch, entre otras.

Te compartimos varios enlaces de artículos y videos sobre todo estos temas. Y te invito a seguir mi Podcast de CRM:

La empresa de productos dermatológicos está conformada por dos tipos de entidades: la entidad de fabricación y la entidad de comercialización. El problema radicaba en la gestión de los diferentes procesos de venta y distribución para ambos tipos la empresa utilizaba Zoho Creator para gestionar sus procesos, pero esta herramienta no era suficiente para las necesidades cada vez más complejas del negocio.

Al comprender las necesidades del cliente, el equipo de Solvis decidió proponer una solución más completa: Zoho One. Esta plataforma integral ofrece una amplia gama de herramientas que podían cubrir y ordenar todas las necesidades de back-office y front-office de la empresa, desde la gestión de la cadena de suministro hasta el marketing y la atención al cliente.

La implementación de Zoho One implicó un cambio radical en la forma en que la empresa operaba. No solo se conformó un equipo dedicado al back-office sino que se implementaron nuevos procesos digitales para la gestión de inventario, pedidos, facturación y atención al cliente. Se integraron diferentes departamentos y se creó una fuente única de información para toda la empresa.

El éxito de este proyecto fue reconocido por Zoho, quien otorgó a Solvis el premio "Partner Emergente del año" por su desempeño destacado. Este premio reconoce a los partners que logran un crecimiento significativo y un impacto positivo en sus  clientes en su primer año. 

Además,  el equipo de Solvis ha aprendido que la transformación digital no se trata solo de tecnología, sino de un cambio cultural y no solo digitalizar procesos de negocio, sino de repensar y rediseñar los procesos de negocio para lograr una mayor eficiencia y productividad. La colaboración entre diferentes departamentos es clave para el éxito de cualquier proyecto de transformación digital. Las plataformas integrales como Zoho One pueden ser una herramienta poderosa para la transformación digital de end-to-end.