La ciencia de datos y la IA reavivan el interés por el uso de soluciones CRM en la gestión de clientes

Luis Matosas López, Universidad Rey Juan Carlos y María Teresa Ballestar de las Heras, Universidad Rey Juan Carlos

Steve Jobs, cofundador de Apple, decía: “Convierte a los consumidores en evangelistas, no solo en clientes”.

Esta idea cobra especial relevancia en el contexto de negocio actual, en el que la gestión de clientes ha evolucionado desde un sistema de gestión básico a uno centrado en la optimización de las relaciones con el consumidor. Es el llamado marketing de relaciones.

El cliente en el centro de todo

¿A quién no le gusta recibir un descuento de su marca favorita en su cumpleaños? ¿Quién no aprecia recibir una notificación cuando un producto de consumo básico está a punto de terminarse? Estos ejemplos muestran cómo las marcas trabajan en la mejora de su relación con el cliente con interacciones que van más allá de la mera venta.

En un mercado global, tecnológico y altamente competitivo, el marketing ha pasado de enfocarse en lograr el máximo número de ventas (marketing de transacciones) a intentar establecer vínculos duraderos y de valor entre la marca y el cliente (marketing relacional).

Este enfoque es altamente efectivo y las empresas que lo siguen mejoran en términos de captación, fidelización, y retención de clientes.

Sin embargo, para que esto sea posible, se deben cumplir dos premisas básicas:

  • Poner al cliente en el centro de todo.
  • Valerse de soluciones tecnológicas para gestionar las relaciones con los clientes.

Tecnología y eficiencia

Los sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM, del inglés customer relationship management) son soluciones tecnológicas que permiten a las empresas ser más eficientes en la gestión de sus interacciones con los consumidores. Las empresas se apoyan en estos sistemas para generar los vínculos duraderos y de valor a los que aspira el marketing de relaciones.

Un sistema CRM ofrece, de forma general, varias funcionalidades importantes:

  • Centralización de datos: combina información de diferentes sistemas y canales, tanto físicos como digitales. Esto ayuda a construir una visión completa del perfil del cliente, con independencia de cual sea el medio empleado por este en sus interacciones con la marca.
  • Diseño y desarrollo de campañas de marketing: permite el lanzamiento de campañas de marketing ajustadas a las necesidades de cada momento, así como monitorizar los resultados y la evolución de estas campañas a lo largo del tiempo. Esto posibilita que la empresa desarrolle acciones que mejoren la satisfacción del cliente, pero también aumenten las probabilidades de compra.
  • Comunicación efectiva: facilita el diálogo entre la compañía y el consumidor, contribuyendo a mejorar la relación con el cliente y a aumentar su grado de satisfacción. Así, se hace factible la creación de un vínculo de fidelidad del cliente con la marca.
  • Atención al cliente: mejora las interacciones con el cliente en cualquiera de los canales de comunicación de la compañía. Esto permite dar respuestas ágiles y personalizadas. Además, los sistemas CRM posibilitan la automatización de muchos de los procesos de comunicación.
  • Apoyo a las decisiones de negocio: hace un tratamiento exhaustivo de la información recabada de las distintas interacciones del cliente con la marca. Además, facilita la creación de informes de tipo comercial. Ambos factores, ligados a la gestión de datos, ayudan a la empresa a tomar mejores decisiones.

Tipos de CRM

Los sistemas CRM se pueden usar solos o combinados. Cada tipo de sistema CRM potencia una o varias de las funcionalidades antes mencionadas, pero los tipos de CRM más populares son el operacional, el analítico y el colaborativo.

  • CRM operacional: se centra en la organización de las actividades diarias y en la automatización de tareas rutinarias como la elaboración de presupuestos y facturas, la creación de alertas sobre la disponibilidad de productos y el lanzamiento de campañas de marketing.
  • CRM analítico: se centra en el análisis de los datos del consumidor, recopilados en sus sucesivas interacciones con la empresa. Este tipo de CRM ayuda a la compañía a mejorar la explotación de su información comercial, posibilita un mejor conocimiento del consumidor y permite afinar la segmentación de clientes.
  • CRM colaborativo: se centra en mejorar las interacciones entre la marca y sus clientes por cualquier canal de comunicación del que disponga (teléfono, redes sociales, correo electrónico, entre otros). Además, este tipo de CRM permite que la compañía pueda integrar a proveedores y distribuidores en sus procesos de negocio.

Los CRM, la ciencia de datos y la IA

Muchos fabricantes de soluciones CRM han aprovechado el empuje de la ciencia de datos y la inteligencia artificial para asociar estos dos términos a algunas de las utilidades que estos sistemas llevan ofreciendo hace décadas.

De hecho, utilidades como la automatización de tareas o la segmentación de clientes no han experimentado avances significativos con la irrupción de la ciencia de datos y la IA. Pero también es cierto que la ciencia de datos y la IA han mejorado muchas de las funcionalidades de los sistemas CRM, especialmente las relativas a la atención al cliente y a la recopilación y análisis de datos.

La ciencia de datos ha mejorado de manera particular los CRM de tipo analítico. Esta mejora se refleja en aspectos como la predicción del comportamiento del consumidor, los pronósticos de ventas, o la generación de modelos de abandono de clientes. La aplicación de técnicas como la minería de datos o el machine learning han posibilitado un salto de calidad en el análisis de la información almacenada a través de estos sistemas. Esto ha permitido a las empresas extraer un conocimiento mucho más profundo de la información manejada.

La IA ha mejorado también la eficiencia de los CRM de tipo colaborativo. Esto se refleja en la forma en la que el sistema puede interaccionar y atender al cliente de manera automática, por ejemplo, a través de los llamados chatbots. Los algoritmos de aprendizaje automatizado permiten que el sistema pueda aprender de sus interacciones previas con el cliente, validar la calidad de estas interacciones, y ofrecer mejores repuestas al consumidor a futuro. Por otro lado, las técnicas de Natural Language Processing permiten al sistema mejorar su comprensión del contexto de la conversación, proporcionando así una experiencia de cliente más humanizada.

¿Qué depara el futuro?

Las marcas han entendido que deben aspirar a convertir a sus clientes en fans, ofreciendo experiencias personalizadas y gratificantes en tiempo real. Para ello, resulta esencial el uso de herramientas como los sistemas CRM que han mejorado su eficiencia y aumentado su potencial con la introducción de la ciencia de datos y la IA.

Según diversas predicciones, las empresas seguirán invirtiendo en soluciones tecnológicas de gestión empresarial para mejorar sus procesos de negocio. Y los sistemas CRM seguirán extendiéndose y evolucionando.

Luis Matosas López, Profesor e Investigador TIC Aplicadas a la Empresa, Universidad Rey Juan Carlos y María Teresa Ballestar de las Heras, Profesor Titular de Universidad en Economía Aplicada y Estadística, Universidad Rey Juan Carlos

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

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