Autor
En la era digital actual, la forma en que las empresas interactúan con los consumidores está evolucionando rápidamente. Con la llegada de la IA generativa y de herramientas como los chatbots, el volumen de data conversacional está a punto de dispararse. Convertido ya en un negocio multimillonario, se espera que el mercado mundial de artificial intelligence conversacional se dispare de $10.700 millones 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 tener éxito en el actual entorno altamente competitivo entorno empresarial, 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 comprometerse con ellos de formas que resuenen a nivel personal. Este compromiso ha llevado a la creación de activos first-party 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 anteriores, pasando por el comportamiento en el sitio web y las interacciones con las aplicaciones.
Para dar sentido a esta enorme cantidad de data y obtener información valiosa, las empresas han recurrido a los consumidores de data platforms (CDP). Los CDP centralizan, almacenan, procesan, enriquecen y activan la data de modo que pueda integrarse en múltiples puntos de contacto con el consumidor para crear una experiencia del cliente sin fisuras.
Pero hay una pieza importante que falta en esta visión de 360 grados: la data conversacional. A pesar de su rico potencial, a menudo se ha pasado por alto la data de los centros de llamadas, los asistentes virtuales, los chatbots y plataformas como WhatsApp Business Accounts.
IA generativa: el cambio de juego
La IA generativa cambiará eso. No sólo está impulsando el crecimiento de la data conversacional, sino que también está revolucionando la forma en que la analizamos y utilizamos. Una de las razones por las que la data conversacional ha sido dejada 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. Considere lo siguiente: las marcas han dedicado importantes recursos a desarrollar motores de recomendación de productos. Estos motores se basan en los perfiles de los consumidores, las transacciones anteriores y los historiales de navegación para hacer sus sugerencias. Ahora, imagine la profundidad de comprensión que se puede alcanzar integrando el data conversacional en estos modelos. Los conocimientos adquiridos podrían dar lugar a recomendaciones aún más precisas y personalizadas.
Diseñar el viaje conversacional adecuado
Aprovechar el poder de la data conversacional empieza por diseñar el viaje conversacional adecuado. Hay dos componentes críticos en este viaje:
Reconocer el potencial de la conversación data
En última instancia, a medida que las empresas se esfuerzan por ofrecer experiencias más personalizadas, integrar la data conversacional en sus casos de uso centrados en el consumidor no sólo es beneficioso, sino esencial. Con los avances en IA generativa y LLM, las barreras que antes dificultaban el aprovechamiento de la data conversacional están desapareciendo rápidamente. Ha llegado el momento de que las organizaciones aprovechen el potencial de la data conversacional y la integren en sus estrategias, garantizando así que se mantienen a la vanguardia de la participación del consumidor en la era digital.
