Contacto Omnicanal Automatizado: aplicaciones y ventajas
Índice
- ¿Qué es Omnicanalidad?
- Diferencias entre Omnicanal y Multicanal
- Beneficios de una estrategia Omnicanal
- ¿Cómo implementar una estrategia Omnicanal en mi empresa?
- Evolución de los sistemas tradicionales (Legacy Systems)
- ¿Qué es y cómo funciona la Inteligencia Artificial?
- Usos de la IA en empresas
- ¿Qué es Machine Learning y Deep Learning?
- Definición de contacto omnicanal automatizado
- Implementación de inteligencia artificial en servicios de contactabilidad
1. ¿Qué es Omnicanalidad?
La omnicanalidad es una estrategia de comunicación utilizada para estar en contacto con los clientes o prospectos a través de diferentes canales (email, redes sociales, sitio web, etc.). En lugar de usar los canales por separado, se unifican para llegar a los consumidores. Estas soluciones se traducen en la práctica en un contacto omnicanal automatizado.
Se busca mantener una relación duradera con los clientes y que pueda ir adaptándose al medio quemás conveniente para el cliente Esto ayudará a mejorar la experiencia del cliente y por extensión será muy beneficioso para cualquier negocio.
Por ejemplo, un cliente que establece una comunicación vía redes sociales puede seguir con ella a través de un correo electrónico y finalizar en una tienda física. Toda la información de esta relación debe estar actualizada para poder dar un correcto servicio, sin duplicidades ni errores. Con una buena estrategia, es posible adelantarse a las necesidades del cliente y brindar soluciones rápidas a la medida. En definitiva, la omnicanalidad podría resumirse en la intención de unificar todos los canales en los que está presente una marca o un negocio de tal manera que el cliente no detecte diferencias entre todos ellos.
2. Diferencias entre Omnicanal y Multicanal
Aunque son términos similares y muy difundidos, es importante que podamos distinguir con claridad las diferencias que existen entre los términos multicanalidad y la omnicanalidad.
Multicanalidad:
Refiere a todas las herramientas de gestión y relación con clientes que permite interactuar con ellos mediante contactos entrantes o salientes por alguno de los canales de comunicación que establece la empresa. Estas herramientas comenzaron a tomar fuerza a principios del año 2000 para integrar las gestiones de voz, email, fax y SMS. Con el paso de los años se han incorporado todos aquellos canales de comunicación que los clientes utilizan en sus comunicaciones cotidianas entre amigos y familiares con el objetivo de ser más cercanos y empatizar de mejor manera.
Omnicanalidad:
Es un término que hace referencia a una estrategia de gestión del cliente. Esta estrategia aborda todo el ciclo de vida de la relación del cliente con la empresa, donde se establece una comunicación e interacción coherente, consistente, sin fisuras por los distintos canales que el cliente utiliza para interactuar dicha empresa, fundamentalmente en tiendas físicas (Retail), Internet, Mobile o Contact Center. Para la gestión de cliente omnicanal es necesaria la coordinación de todas las áreas que interactúan, directa o indirectamente, con el cliente, para presentarse ante este con una sola voz y así lograr los objetivos organizativos.
A manera de síntesis la omnicanalidad; es una estrategia de gestión, en la que todos los “canales” entre los que interactúa la empresa y su cliente (posible o actual) son presentados de una manera homogénea y sin fisuras o grietas. No existen diferencias de trato o resultado entre unos u otros, y la comunicación es gestionada de manera global y unificada, con una visión alejada del tratamiento clásico de canales como silos independientes.
Otras diferencias
Por otro lado, la multicanalidad se aferra a una idea de mayor acceso y disponibilidad de canales. Refiriéndonos específicamente a la capacidad de incluir varios canales. En la interacción y la relación con el cliente, sin necesidad de que estos estén interconectados unos con otros.
En ambos casos, nos referimos a una gestión del proceso de venta y comunicación con el cliente a través de varios canales. Sin embargo, existen diferencias específicas en cuanto a la forma en que se contacta con el cliente y cómo se lleva a cabo el proceso de contactabilidad.
La diferencia más relevante es que en el marketing multicanal el cliente puede contactar con la empresa a través de múltiples canales pero de manera aislada. Mientras que en el marketing omnicanal lo hace de una manera ininterrumpida e integral.
3. Beneficios de una estrategia Omnicanal
La capacidad de disponer de comunicaciones inmediatas se configura como uno de los factores clave dentro de las organizaciones. En este sentido la omnicanalidad se impone como norma para poder adaptarse a las exigencias de los clientes de hoy en día. Ahora más que nunca están “hiperconectados”. Lo que significa que las relaciones marca-cliente deben llevarse a cabo en tiempo real como una necesidad de las empresas. Si hablamos de la Gestión de la Experiencia del Cliente; ofrecer la mejor experiencia para el usuario es donde las empresas deben focalizar sus esfuerzos para conseguir una mayor fidelidad hacia la marca. Mayor probabilidad de compra de los clientes.
Antes debemos construir una estrategia en la que utilicemos tácticas que aprovechen al máximo los diferentes canales en los que estamos presentes. Proporcionar al usuario una experiencia congruente.
Con estas recomendaciones lograremos que nuestra marca se comunique con el cliente de forma personalizada:
- Dar todas las opciones posibles de entrega del producto cuando se hace una compra online. Además de una entrega a domicilio, que el usuario pueda recogerlo también en la tienda.
- Crear una continuidad entre los sitios web estándar y móviles para que el usuario pueda ver todas las opciones desde los diferentes dispositivos.
- Utilizar interfaces similares en todos los canales para que el usuario acelere su toma de decisión de compra ya que se acorta el tiempo de aprendizaje.
- Mantener las mismas promociones y los mismos productos o servicios en todos los canales, tanto físicos como digitales.
Otro de los objetivos que debe perseguir la omnicanalidad es la transparencia y coherencia en estos canales utilizados. Añadidas las ventajas que nos proporcionan el poder optimizar los procesos, donde la estrategia omnicanal reportará muchos beneficios a la empresa. Donde se destacan la posibilidad de asegurar las interacciones de los consumidores, independientemente del canal por el que estos contacten; aportar a los clientes la visión de que la empresa está enfocada en dar una experiencia de cliente homogénea y única; además, aplicar la omnicanalidad significará también la difusión de un mensaje coherente y consciente de la marca, más allá del canal de comunicación empleado. Lo que nos otorga una mayor satisfacción en los consumidores, y mejor aún, una atención personalizada y casi inmediata; la fidelización de los clientes y la recopilación de datos.
Fidelizar los compradores o posibles clientes
- Los clientes, y como clientes podemos darfe de ello, buscan una experiencia única y personalizada, pero que sea coherente y unificada en relación con el mensaje de marca.
- Cuando una empresa decide emplear distintos canales, el resultado que se consigue es una interacción más personalizada. Esto ayudará a mejorar la percepción del consumidor hacia la marca, y a fidelizar al cliente al ver resueltos sus problemas y dudas a través de cualquier plataforma.
Recopilación de datos
- La principal idea de una estrategia omnicanal es que un negocio sea capaz de rastrear a sus clientes utilizando múltiples canales, mientras el equipo recopila datos de valor para ofrecerles un servicio de calidad.
- De este modo la compañía entenderá mejor las necesidades de sus usuarios y sus preferencias, implantando estrategias de venta cruzada y relacionada, así como acciones específicas adecuadas a cada cliente en el mejor momento.
4. ¿Cómo implementar una estrategia omnicanal en tu empresa?
Un buen comienzo para comprender la relevancia de implementar una estrategia omnicanal es tu propia conducta como consumidor. Toma el ejemplo de la TV y el móvil, o la forna en la que compras comida por alguna de estas aplicaciones como Pedidos Ya, Uber Eats, Rappi etc. Son herramientas que nos demuestran que la conducta del consumidor cambió para siempre, y que las marcas deben cambiar con él para generar una presencia oportuna que vaya acorde con la demanda del mercado. Esta es la forma resumida de explicarte la importancia de implementar una estrategia omnicanal.
Cada empresa necesita diseñar su propia estrategia omnicanal, y desarrollarla implica una primera fase de investigación y diseño, para luego implementar los procesos que sean necesarios para un desarrollo pleno y fructífero. Hay unas tareas básicas que todas las empresas deben tener en cuenta para implementar una estrategia omnicanal eficiente:
Identificar los canales que los leads utilizan más frecuentemente:
La estrategia comienza con una investigación para identificar quienes son los clientes potenciales y dónde están. El objetivo de esta investigación es conocer qué canales hay que trabajar, qué plataformas usan más frecuentemente y desde qué dispositivos; lo que te permite extraer información clave de los leads para determinar qué canales son los más rentables. Por ejemplo, podríamos saber que los leads de nuestra empresa son muy activos en Facebook y buscan información y opiniones en Google. Con esta información podríamos concentrar nuestros esfuerzos y recursos en los canales, plataformas y dispositivos adecuados.
Convertir cada ingreso en una oportunidad de venta:
Una vez hemos detectado los canales estratégicos, hay que ofrecer la posibilidad de poder interactuar con la marca a través del canal que les sea más cómodo en cada momento: Facebook, Messenger, chat, WhatsApp, teléfono etc. Todos deben permitir la opción de cerrar la venta si el cliente así lo desea, y para ello deben estar integrados y funcionar como un único canal de venta.
Integrar los canales offline y online de forma natural:
Hoy en día cada vez más empresas cuentan con presencia offline y online, para ellas, el reto es integrar los canales de ambos entornos de forma que el usuario pueda disfrutar de una experiencia única, sea cual sea el canal que elija para interactuar con la marca.
Identificar cómo tus clientes quieren comunicarse con su marca:
Es aconsejable que usted realice un análisis del tráfico de su web, aplicaciones e incluso de los registros en sus redes sociales. Es importante que considere las consultas y preguntas que sus prospectos generan, así como los canales y dispositivos que están usando. Le recomendamos aprovechar los medios que utilizan sus consumidores día con día como son Facebook, WhatsApp e Instagram, y en general aquellos canales que le permitan relacionarlo con sus consumidores de la misma manera que lo hacen con amigos y familiares.
Arranca con los canales más usados.
Aunque es crucial ofrecer experiencias a través de múltiples puntos de contacto y dispositivos, la inversión puede rebasar tu presupuesto; por ello te aconsejamos comenzar con los canales más populares definiendo cuáles son las expectativas que deberás considerar en cada uno de ellos. Toma en cuenta que las respuestas rápidas y personales son imprescindibles en todos tus puntos de contacto.
Incorpore Inteligencia Artificial a su estrategia omnicanal:
Esta tecnología está aumentando la velocidad y el alcance con el que se puede recopilar información sobre los patrones de búsqueda y el comportamiento del comprador.
Los consumidores dejan una huella digital que la Inteligencia Artificial es capaz de identificar, lo que mejora la precisión en el análisis de los gustos de nuestros consumidores. La Inteligencia Artificial también le permitirá conectar fácilmente sus diferentes canales, habilitando experiencias personalizadas y una óptima tasa de retención.
El uso de los chatbots:
Para integrar la Inteligencia Artificial a su estrategia omnicanal, pues arrojan resultados inmediatos y cuantificables, mientras se ofrece un servicio 24/7 en las áreas de Ventas, Información, Atención al cliente y Soporte técnico.
Los “bots” le permiten abordar con precisión las necesidades de sus consumidores de una manera mucho más rápida, sin importar la demanda, logrando reducir notoriamente el tiempo de respuesta.
5. Evolución de los sistemas tradicionales (Legacy Systems)
La estrategia omnicanal supone un cambio de paradigma como consecuencia de la transformación digital que han experimentado no solo las empresas, sino también las personas. Ahora más que nunca, el cliente es el centro de cualquier estrategia, y por él todas las áreas de la empresa deben trabajar de forma coordinada para conseguir los objetivos de ventas.
Un sistema heredado es un software de computación obsoleto y / o hardware que todavía está en uso. El sistema aún satisface las necesidades para las que fue diseñado originalmente, pero no permite el crecimiento. Lo que un sistema heredado hace ahora para la empresa es todo lo que hará. La tecnología más antigua de un sistema heredado no le permitirá interactuar con sistemas más nuevos.
A medida que avanza la tecnología, la mayoría de las empresas se encuentran lidiando con los problemas causados por un sistema heredado existente. En lugar de ofrecer a las empresas las últimas capacidades y servicios, como la computación en la nube y una mejor integración de datos, un sistema heredado mantiene a la empresa en una “rutina comercial”.
Las razones por las que una empresa seguiría utilizando un sistema heredado son variadas, como:
Inversión:
Aunque mantener un sistema heredado es costoso con el tiempo, la actualización a un nuevo sistema requiere una inversión inicial, tanto en dólares como en mano de obra.
Miedo a lo nuevo:
El cambio es difícil y trasladar a toda una empresa, o incluso a un solo departamento, a un nuevo sistema puede inspirar cierta resistencia interna.
Problemas causados por sistemas heredados:
Un sistema heredado puede causar una gran cantidad de problemas, como costos de mantenimiento exorbitantes, silos de datos que impiden la integración entre sistemas, falta de cumplimiento de las regulaciones gubernamentales y seguridad reducida. Estos problemas eventualmente superan la conveniencia de seguir utilizando un sistema heredado existente.
El mantenimiento es costoso (e inútil):
Es de esperar con cualquier sistema, pero el costo de mantener un sistema heredado es elevado. El mantenimiento mantiene el sistema heredado en funcionamiento, pero al mismo tiempo, la empresa está tirando mucho dinero después de lo malo. Se mantiene el status, pero nunca hay posibilidad de crecimiento con el sistema heredado.
En algún momento, no habrá más soporte para un sistema heredado y no habrá más actualizaciones. Si el sistema falla, no hay a dónde acudir.
“Piense en un bote, débil con agujeros que siguen tapando y tapando, pero el agua sigue filtrándose. Un sistema heredado sigue costando dinero a la empresa para el mantenimiento y nunca brinda servicios nuevos e innovadores”
Los datos están atrapados en silos:
Los silos de datos son un subproducto de los sistemas heredados. Muchos sistemas antiguos nunca se diseñaron para integrarse entre sí en primer lugar, y muchas soluciones de software heredadas se basan en marcos que no pueden integrarse con sistemas más nuevos. Esto significa que cada sistema heredado es su propio silo de datos.
Además de aislar los datos que contienen, los sistemas heredados mantienen a los departamentos que los utilizan fuera de la integración de datos que ocurre en el resto de la organización.
Si un equipo mantiene un sistema heredado mientras el resto de la empresa se actualiza, ese equipo queda aislado de la inteligencia empresarial y los conocimientos que se crean en los sistemas integrados.
Estos sistemas son sometidos a un mantenimiento estresante y, normalmente, indocumentado. Esto desemboca en una degradación de la aplicación y, por ende, en un servicio deficiente para el usuario.
Las necesidades de evolución y adaptación a los nuevos requerimientos tecnológicos y de negocio empujan al sistema a una nueva situación. La que no es posible llegar a través del mantenimiento clásico.
En una primera aproximación, la solución a estos problemas se puede presentar a través de dos caminos: un nuevo desarrollo que incorpore nuevas tecnologías y funcionalidades o por medio de la aplicación de reingeniería al legacy system.
6. ¿Qué es y cómo funciona la Inteligencia Artificial?
En términos sencillos, la inteligencia artificial (IA) se refiere a los sistemas o las máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y que tienen la capacidad de mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan. Una realidad que parecía de película hoy es una práctica recurrente en los negocios.
El principio de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los seres humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en el cimiento principal de la innovación. La Inteligencia Artificial, impulsada por varias formas de aprendizaje automático que reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor a su negocio ya que nos permite; proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de datos disponibles, como también usar predicciones para automatizar las tareas excesivamente complejas o prosaicas
La IA se manifiesta de varias formas. Algunos ejemplos son:
- Los bots conversacionales que utilizan IA para comprender más rápido los problemas de los clientes y proporcionar respuestas más eficientes
- Los asistentes inteligentes utilizan la IA para analizar información crítica proveniente de grandes conjuntos de datos de texto libre para mejorar la programación
- Los motores de recomendación pueden proporcionar recomendaciones automatizadas para programas de TV según los hábitos de visualización de los usuarios
La IA trata mucho más sobre el proceso y la capacidad de pensamiento, como también el análisis de datos que sobre cualquier formato o función en particular. Aunque la IA muestra imágenes de robots de aspecto humano de alto funcionamiento que se apoderan del mundo. La Inteligencia Artificial, está mejorando el rendimiento y la productividad de la empresa mediante la automatización de los procesos o las tareas que antes requerían del poder humano. La IA también puede dar sentido a los datos a una escala que ningún humano podría jamás. Esta capacidad puede generar importantes beneficios comerciales. Si te interesa conocer más sobre IA te invitamos a leer nuestra nota: Tipos de Inteligencia Artificial: evolución y aplicación.
Ciencia de datos e IA
La mayoría de las empresas han hecho de la ciencia de datos una prioridad y están realizando grandes inversiones en ella. En la última encuesta de Gartner a más de 3.000 CIO, los encuestados calificaron la analítica y la inteligencia empresarial como las tecnologías de diferenciación más importantes para sus organizaciones. Los encuestados consideran estas tecnologías son las más estratégicas para sus empresas y por lo tanto, están atrayendo nuevas inversiones. La IA posee valor para casi todas las funciones, negocios e industrias. Incluye aplicaciones generales y específicas de la industria, tales como:
- Uso de datos transaccionales y demográficos para predecir cuánto gastarán ciertos clientes en el curso de su relación con una empresa.
- Optimización de precios basada en el comportamiento y preferencias del cliente
7. Usos de IA en empresas
Si hablamos del impacto de la inteligencia artificial en las empresas en cuanto a sus plantillas de trabajadores, es cierto que la IA ha ocupado gran cantidad de puestos de trabajo. Pero también se estima que, para el 2022, su uso permitirá la creación de cerca de 133 millones de nuevos empleos (El futuro de los trabajos – Foro Económico Mundial).
Esto se debe a que las tareas repetitivas dentro de las empresas serán realizadas por máquinas cada vez más a menudo. Los sectores de la automoción y el montaje, los servicios financieros, las telecomunicaciones y el retail han visto una mayor desaparición de puestos de trabajo. La automatización de procesos mediante la IA (Impacto de la inteligencia artificial en la plantilla de trabajadores de empresas – Statista y McKinsey & Company). Sin embargo, también se necesitarán más profesionales para aquellas tareas de mayor complejidad. De igual modo, se contratará a muchos más especialistas en nuevas tecnologías. Esto quiere decir que, así como se están reduciendo ciertos puestos de trabajo, otros irán aumentando. Este problema suele solucionarse con un contacto omnicanal automatizado. Más adelante te explicamos qué es y como funciona.
La presencia de inteligencia artificial en las organizaciones tiene un gran impacto. Esta inteligencia es capaz de realizar trabajos de funciones ya establecidas y específicas. Algo importante a tener en cuenta es que no se puede desplazar la presencia de personas.
La inteligencia artificial nunca tendrá la sensibilidad del humano. (Rauch-Hindin, 1989).
- De acuerdo con la Harvard Business Review, las empresas están utilizando la IA principalmente para:
- Detectar y disuadir intrusiones de seguridad (44%)
- Resolver problemas tecnológicos de los usuarios (41%)
- Reducir el trabajo de la administración de producción (34%)
- Medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados (34%)
La inteligencia artificial en las empresas puede hacer que sus departamentos de ventas logren aumentar la captación de clientes potenciales. Reducir sus tiempos de llamada entre un 60 y un 70 % según los últimos datos de Harvard Business Review.
8. ¿Qué es Machine Learning y Deep Learning?
Coches que se conducen solos, asistentes que traducen instantáneamente de un idioma a otro o sugerencias de compra personalizadas. Las complejas tareas que antes eran una quimera son hoy posibles gracias al ‘Machine Learning’, una disciplina que permite a los ordenadores aprender por sí mismos y realizar tareas de forma autónoma sin necesidad de ser programados.
Antes de discutir sobre contacto omnicanal automatizado, es importante conocer qué es machine learning. Es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial. A través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones. Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.
El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos. Las técnicas de aprendizaje automático son, de hecho, una parte fundamental del Big Data.
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:
Aprendizaje supervisado:
Estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas. Están asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam. No dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).
Aprendizaje no supervisado:
Estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas.
Aprendizaje por refuerzo:
Su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones. De acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. En la actualidad se está utilizando para posibilitar el reconocimiento facial, hacer diagnósticos médicos o clasificar secuencias de ADN.
Deep Learning
El Deep Learning es un tipo de machine Learning, que entrena a una computadora para que realice tareas. Como los seres humanos, el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o hacer predicciones.
En lugar de organizar datos para que se ejecuten a través de ecuaciones predefinidas, el Deep Learning configura parámetros básicos acerca de los datos y entrena a la computadora para que aprenda por cuenta propia reconociendo patrones mediante el uso de muchas capas de procesamiento.
El Deep Learning es una de las bases de la inteligencia artificial (AI). Las técnicas de este han mejorado la capacidad de clasificar, reconocer, detectar y describir – en una palabra, entender.
Por ejemplo, el Deep Learning se utiliza para clasificar imágenes, reconocer el habla, detectar objetos y describir contenido. Sistemas como Siri y Cortana son potenciados, en parte, por el aprendizaje a fondo.
Varias novedades están integrando avances ahora al aprendizaje a fondo:
- Mejoras algorítmicas han elevado el desempeño de los métodos de aprendizaje a fondo.
- Nuevos métodos de aprendizaje basado en máquina han mejorado la precisión de los modelos.
- Se han desarrollado nuevas clases de redes neurales que encajan bien en aplicaciones como la traducción de texto y la clasificación de imágenes.
- Tenemos muchos más datos disponibles para construir redes neurales con muchas capas profundas. Incluyendo datos de streaming de la Internet de las Cosas, datos textuales de medios sociales, notas de médicos y transcripciones de investigaciones.
Los adelantos computacionales en la nube distribuida y unidades de procesamiento gráfico han puesto a nuestra disposición una cantidad increíble de poder de cómputo. Este nivel de poder de cómputo es necesario para entrenar a algoritmos profundos; al mismo tiempo, las interfaces de humano a máquina han evolucionado considerablemente también. El mouse y el teclado están siendo reemplazados con gesticulaciones, deslizamientos de los dedos, tacto y lenguaje natural. Esto genera un interés renovado en la inteligencia artificial y el deep learning.
Un enfoque tradicional
En un enfoque tradicional, consiste en utilizar los datos que se tienen a la mano para diseñar características por ingeniería. El fin obtener nuevas variables, luego seleccionar un modelo analítico y finalmente calcular los parámetros (o los valores desconocidos) de ese modelo.
Estas técnicas pueden producir sistemas predictivos que no se generalizan bien porque la integridad y la corrección dependen de la calidad del modelo y sus características. Por ejemplo, si desarrolla un modelo de fraude con ingeniería de características, comienza con un conjunto de variables y lo más probable es que obtenga un modelo a partir de esas variables utilizando transformaciones de datos. Puede terminar con 30,000 variables de las cuales dependa su modelo, luego tiene que darle forma, averiguar qué variables son significativas, cuáles no lo son, etc. La adición de más datos requiere que haga todo el proceso de nueva cuenta.
Un nuevo enfoque
El nuevo enfoque con el aprendizaje a fondo consiste en reemplazar la formulación y especificación del modelo con caracterizaciones (o capas) jerárquicas que aprendan a reconocer características latentes de los datos de las regularidades en las capas. El cambio de paradigma con el Deep Learning es un cambio de la ingeniería de características a la representación de características. Más adelante te contamos como funciona con un contacto omnicanal automatizado.
La promesa del Deep Learning es que generar sistemas predictivos. Que generalicen bien, se adapten bien, mejoren continuamente conforme lleguen nuevos datos y sean más dinámicos. Superando a los sistemas predictivos basados en reglas de negocios estrictas. Ya no necesita ajustar un modelo. En su lugar, se entrena la tarea.
9. Definición de Contacto Omnicanal Automatizado
La automatización de marketing omnicanal o contacto omnicanal automatizado es un término que parece estar apareciendo en todas partes en estos días. El concepto ha existido desde hace bastante tiempo. El término omnicanal indica la estrategia de contenido a través de los canales que las organizaciones usan para mejorar su experiencia de usuario.
En lugar de trabajar de forma independiente con los canales de comunicación de automatización de marketing omnicanal, están diseñados para trabajar juntos de modo que la experiencia de participar en todos los canales sea más eficiente y agradable de usar canales individuales de forma aislada.
Una estrategia de contacto omnicanal automatizado, maximizará la participación en todos los canales. La tecnología de marketing ahora facilita que las marcas administren todas las facetas de su estrategia de marketing en una sola plataforma. Los equipos de marketing reúnen y personalizan diversas estrategias de marketing para dirigirse a ciertos conjuntos de personas, según el tipo de datos recopilados. Analizan los datos y deciden cuándo enviar qué tipo de contenido, enviando el mensaje correcto a la persona adecuada en el momento justo.
La mejor manera de comenzar con su estrategia de automatización de marketing omnicanal, es encontrar la plataforma de marketing adecuada.
Esto es lo que debe buscar en su plataforma de automatización de marketing:
- Permite la comunicación personalizada con los clientes en tiempo real.
- Recopila datos en tiempo real, digitales, de estilo de vida y transaccionales.
- Que puede crear perfiles de clientes unificados
- Ofrece campañas de marketing basadas en datos.
- Trabaja duro para que su cliente se sienta valorado como individuo
Por supuesto, también debe tomarse un tiempo para evaluar su viaje actual con el cliente. Analice los datos del cliente que tiene en este momento y aprenda lo más que pueda sobre ellos. Úselo para crear un «punto de partida» para su estrategia de marketing. Luego explore una plataforma que pueda ayudar a los clientes a construir relaciones duraderas con su marca. La automatización de marketing hace posible construir una relación real y duradera con sus clientes.
10. Implementación de Inteligencia Artificial en servicios de contactabilidad.
La inteligencia artificial en el contacto omnicanal automatizado ha revolucionado la forma en la que trabajamos. Y es que la combinación de la tecnología de IA y los procesos de contabilidad coloca a esta profesión en el centro. Una nueva era muy emocionante, ya que puede incrementar significativamente el control financiero y minimizar los errores contables generados por el trabajador. Una de las implementaciones más comunes es la elaboración de un sistema multiagente. Un sistema que permite que una Inteligencia Artificial responda ciertas consultas de los usuarios (clientes) y derive otras a agentes especializados.
Aunque sabemos que la contabilidad es una profesión que requiere muchos años de capacitación y práctica, no hay que oponerse a las grandes transformaciones. La tecnología ofrece nuevos espacios para evitar los errores derivados del cálculo humano.
La inteligencia artificial es buena para automatizar las tareas repetitivas, descubrir ideas y tendencias ocultas, así como para aumentar la precisión. Como bien sabemos, un ordenador no piensa por sí solo, pero los códigos y algoritmos te ayudan a resolver problemas. La IA nunca duerme y no comete errores. Además, es capaz de cargar documentos de forma automática, comprender las entradas y hasta clasificarlas correctamente en códigos de contabilidad. Su potencial es ilimitado. Al automatizar las tareas administrativas, da la opción de que los contables puedan dedicar más tiempo a analizar e interpretar otros datos.
Contabilidad invisible
La inteligencia artificial con un contacto omnicanal automatizado, permite eliminar la carga de trabajo diaria de un empleado. Se ahorra mucho tiempo porque los usuarios tienen la posibilidad de crear 300 reglas por cuenta. Cuando lo normal es que una pequeña empresa necesite solamente cinco para ajustar sus funciones contables. Uno de nuestros servicios Software Multiagente permite la aplicabilidad de un contacto omnicanal automatizado con inteligencia artificial
Confianza y control financiero
La inteligencia artificial reduce las posibilidades de descontrol financiero y sirve para corregir los errores contables generados por la intervención humana. Así, la IA y el departamento contable pueden trabajar juntos para desarrollar un servicio mucho más predictivo. El objetivo detectar posibles problemas antes de que surjan.
Impulsar mejores decisiones
La IA para finanzas y contabilidad se utiliza para analizar grandes cantidades de datos con velocidad y a escala. Sirve para detectar las anomalías en el sistema y optimizar el flujo de trabajo. Ayuda a los profesionales de finanzas a tomar decisiones comerciales, según la información que procesan en tiempo real. De ese modo, las empresas pueden realizar pronósticos de flujo de efectivo a través del uso de datos. Predecir las dificultades económicas del negocio y tomar medidas para protegerse de la situación con anticipación.
