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En la actual era digital, la forma en que las empresas interactúan con los consumidores está evolucionando rápidamente. Con la llegada de AI generativa y herramientas como los chatbots, el volumen de data conversacional está a punto de dispararse. Se espera que el mercado mundial de Inteligencia Artificial conversacional, que ya es un negocio multimillonario, se dispare de 10.700 millones de dólares en 2023 a 29.800 millones en 2028. Este cambio va más allá de la tecnología: se trata de mejorar la experiencia del consumidor haciéndola más personalizada y significativa.
El auge de la conversación data
Para triunfar en un entorno tan competitivo como el actual, las empresas deben ofrecer a los consumidores experiencias cuidadosamente seleccionadas. Los intercambios transaccionales ya no son suficientes; en su lugar, las empresas quieren comprender mejor a sus clientes y relacionarse con ellos de forma que resuenen a nivel personal. Este compromiso ha llevado a la creación de activos de origen data que proporcionan una visión completa de 360 grados de cada consumidor. Esta visión lo incluye todo, desde la información de afiliación hasta las transacciones pasadas, el comportamiento en el sitio web y las interacciones con las aplicaciones.
Para dar sentido a esta ingente cantidad de data y obtener información valiosa, las empresas han recurrido a las plataformas de consumo data (CDP). Las CDP centralizan, almacenan, procesan, enriquecen y activan data para que pueda integrarse en múltiples puntos de contacto con el consumidor y crear una experiencia de cliente sin fisuras.
Pero hay una pieza importante que falta en esta visión de 360 grados: la conversación data. A pesar de su rico potencial, data de los centros de llamadas, asistentes virtuales, chatbots y plataformas como WhatsApp Business Accounts a menudo se ha pasado por alto.
Generative AI: el cambio de juego
Generative AI cambiará esta situación. No sólo está impulsando el crecimiento de la data conversacional, sino que también está revolucionando la forma de analizarla y utilizarla. Una de las razones por las que la data conversacional se ha dejado de lado es su complejidad inherente. Al tratarse fundamentalmente de texto data, requiere técnicas específicas de procesamiento del lenguaje natural. Los modelos anteriores tenían dificultades para extraer información significativa de las conversaciones.
Pero el panorama ha evolucionado. Con la aparición de los grandes modelos lingüísticos (LLM), la capacidad de comprender el contexto de los mensajes ha mejorado espectacularmente. Estos modelos pueden ahora extraer información relevante con un nivel de precisión que antes era inalcanzable. Pensemos en esto: las marcas han dedicado importantes recursos a desarrollar motores de recomendación de productos. Estos motores se basan en perfiles de consumidores, transacciones anteriores e historiales de navegación para hacer sus sugerencias. Ahora imagínese la profundidad de comprensión que se puede alcanzar integrando la conversación data en estos modelos. La información obtenida podría dar lugar a recomendaciones aún más precisas y personalizadas.
Diseñar el viaje conversacional adecuado
Para aprovechar el poder de la conversación en data hay que empezar por diseñar el viaje conversacional adecuado. Este viaje tiene dos componentes fundamentales:
Reconocer el potencial de la conversación data
En última instancia, a medida que las empresas se esfuerzan por ofrecer experiencias más personalizadas, la integración de data conversacional en sus casos de uso centrados en el consumidor no sólo es beneficiosa, sino esencial. Con los avances en AI generativo y LLM, las barreras que antes dificultaban el aprovechamiento de data conversacional están desapareciendo rápidamente. Ha llegado el momento de que las organizaciones aprovechen el potencial de data conversacional y lo integren en sus estrategias, garantizando así que permanezcan a la vanguardia de la participación del consumidor en la era digital.
