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Inteligência Artificial e Omnichannel: tecnologia e estratégia a favor de sua empresa

A tecnologia de IA e de machine learning estão transformando as estratégias Omnichannel e CRM. Fornecendo insights sobre as mudanças nas necessidades e comportamentos dos clientes, a IA permite um maior escalonamento da jornada do cliente, propiciando experiências mais consistentes para todas as partes envolvidas.

Uma estratégia omnichannel bem sucedida deve levar em consideração todas as interações com os clientes, tendo em vista que cada uma dessas interações é parte da jornada do cliente. Uma das grande vantagens a se destacar do omnichannel é justamente a capacidade de dimensionar um grande número de jornadas do cliente em tempo real, acompanhando as mudanças em suas necessidades e comportamento. 

A IA e o machine learning estão sendo amplamente usados para melhorar essa estratégia e tornar as experiências dos clientes em canais digitais de suas marcas favoritas mais bem alinhadas com as experiências das lojas físicas ou em outros canais diversos. 

Usuários de estratégias Omnichannel estão obtendo perfis de personas dos clientes de maneira mais precisa, inferindo as mudanças nas jornadas dos clientes ao longo do tempo e ajustando estratégias de serviço usando IA e machine learning. 

A IA e o machine learning ajudam a prever quais personas do cliente preferem falar com um agente humano em vez de usar o autoatendimento, por exemplo, e também a averiguar como as expectativas dos clientes se encontram com os serviços ofertados, em termos de velocidade e flexibilidade, confiabilidade e transparência, e interação e atendimento. As jornadas do cliente, guiadas pelas estratégias Omnichannel, se destacam nesse sentido e escalam entre sistemas automatizados e agentes ativos.

Vamos ver a seguir 10 maneiras que a IA está transformando as estratégias Omnichannel


10 maneiras pelas quais a IA e o machine learning estão revolucionando o OmniChannel

  1. A IA vem sendo usada com sucesso na personalização das experiências do cliente em um nível mais pessoal. O machine learning permite que empresas definam com mais precisão as personas do cliente, suas preferências de compra e suas jornadas. Estas tecnologias combinam preferências de marca, evento e produto, dados de localização, conteúdo visualizado, históricos de transações e, acima de tudo, preferências de canais de comunicação para criar personas precisas de cada um de seus principais segmentos de clientes.

  1. Levando em consideração as preferências de marca e canal, histórico de compra anterior e sensibilidade ao preço através da IA e machine learning, agora é possível alcançar a otimização de preços por pessoa. Muitos gestores de negócios afirmam que os aplicativos de gerenciamento e otimização de preços baseados em nuvem são mais fáceis de usar e mais poderosos com base em avanços rápidos em algoritmos de IA. A combinação de aplicativos mais poderosos e fáceis de usar e a necessidade de gerenciar e otimizar melhor os preços omnicanal está alimentando a inovação rápida nessa área. 

  2. A partir das informações obtidas com a IA, é possível agora redesenhar toda a infraestrutura e a integração com o setor de TI para que possam dimensionar as experiências do cliente. O sucesso de uma estratégia omnichannel requer uma infraestrutura de TI capaz de se flexibilizar rapidamente em resposta às mudanças nas preferências dos clientes, ao mesmo tempo, oferecendo espaço para escalabilidade. Todas as áreas da cadeia de suprimentos e fornecedores de uma marca, desde a integração do fornecedor, gestão da qualidade e fornecimento estratégico até a gestão do pátio, programação da doca, fabricação e atendimento precisam ser centralizadas em torno da experiência dos clientes. 

  1. Com a tecnologia de IA e machine learning é possível digitalizar quase todos os processos da cadeia de suprimentos, permitindo o desempenho melhorado dentro dos prazos e aumentando a receita de maneira substancial. Para que qualquer estratégia omnichannel seja bem-sucedida, as cadeias de suprimentos precisam ser projetadas para se destacarem no desempenho de tempo para o mercado e tempo para o cliente em escala. 

  1. Os algoritmos de IA possibilitam a criação de modelos de propensão por persona. Estes modelos são inestimáveis ​​para prever quais e como os clientes agirão diante de um pacote ou oferta de preços. Modelos de propensão contam com análises preditivas, utilizando machine learning para prever a probabilidade de um determinado cliente reagir em uma campanha de marketing por e-mail ou em um pacote ou oferta de preços, e a conversão dessas ações em uma compra. Os modelos de propensão provaram ser muito eficazes para aumentar a retenção de clientes e reduzir a rotatividade. Esses modelos são uma excelente ferramenta e praticamente todos os negócios que se utilizam de estratégias de omnichannel contam com modelos de propensão para prever melhor como as preferências dos clientes e o comportamento passado levarão a compras futuras. 

  1. O desenvolvimento de aplicativos para dispositivos móveis, através da combinação entre a  correspondência de padrões baseada em machine learning e mecanismos de recomendação de produtos, promove um incremento na experiência dos clientes,  que podem experimentar virtualmente quase qualquer produto que estão interessados em comprar. Juntos, o reconhecimento de padrões por machine learning e os mecanismos de recomendação de IA levam a uma nova geração de aplicativos de compras onde os clientes podem experimentar virtualmente diversos produtos. O aplicativo aprende o que os compradores preferem e avalia a qualidade da imagem em tempo real. Em seguida, recomenda a compra online ou em uma loja. 

  1. Rastreamento e a rastreabilidade de pedidos com IA e machine learning são essenciais para aprimorar as experiências do cliente. O rastreamento de pedidos em cada canal, combinado com previsões de alocação e condições de falta de estoque usando IA e machine learning, está reduzindo os riscos operacionais drasticamente. O rastreamento baseado em IA é inestimável para localizar os pontos de ineficiência dos processos. Isto reduz o tempo de entrada no mercado e o tempo de chegada ao cliente. 

  1. O atendimento ao cliente pode ser considerado o ponto mais sensível de uma estratégia omnichannel. A falta de dados contextuais e percepções em tempo real pode levar a equívocos no atendimento ao cliente, dois problemas que podem ser facilmente resolvidos com o uso de IA.  Elas podem ser usadas para decidir quando um determinado cliente precisa falar com um agente humano ao vivo. Estratégias comparáveis ​​também podem ser criadas para melhorar o desempenho de Agentes Inteligentes, Assistentes Pessoais Virtuais, Chatbot e Linguagem Natural (NLP). Há também uma grande melhoria na gestão do conhecimento, descoberta e geração de conteúdo e no roteamento e suporte dos serviços presenciais.

  1.  A IA e o aprendizado de máquina promovem melhorias no grau de eficácia do marketing e das vendas, pois podem rastrear as decisões de compra em campanhas segmentadas por canal e entender por que e quando personas específicas compram e outras não. Com os rápidos avanços na IA e no machine learning, é possível isolar por que e onde suas estratégias omnichannel estão tendo sucesso ou falhando. O machine learning pode ser para qualificar as listas de clientes e clientes potenciais adicionais usando dados relevantes da web, os modelos preditivos, gerando melhores previsões sobre os perfis de clientes ideais. A pontuação preditiva de cada lead de vendas omnichannel torna-se um indicador melhor de novas vendas potenciais, ajudando as equipes de vendas a priorizar tempo, esforços e estratégias de vendas. 

  1. Com a tecnologia de IA, a análise de conteúdo preditivo está melhorando as taxas de conversão de vendas e ROI ao prever qual conteúdo levará um cliente a comprar. Analisar o cliente em potencial e o comportamento do comprador por persona usando o machine learning fornece insights sobre qual conteúdo precisa ser personalizado e apresentado no momento de obter uma venda. A análise de conteúdo preditiva está provando ser muito eficaz em cenários de vendas B2B e também está se expandindo para produtos de consumo.

Todas essas vantagens obtidas pelo uso de IA em estratégias de omnichannel são ainda mais potencializadas em uma plataforma de CRM. Uma plataforma como essa (que você pode conferir em mais detalhes aqui) extrai o melhor dos mecanismos de machine learning e análise de dados promovendo melhorias no atendimento ao cliente, integrando não apenas os diversos canais, digitais ou físicos, de sua empresa, bem como as informações que cada um dos diferentes setores de uma empresa obtém via IA. 

Com o uso de chatbots e da automatização de processos, a plataforma de CRM da ligou.me é uma das mais confiáveis no mercado hoje. Mais do que integrar os canais e as informações coletadas, a plataforma CRM também unifica as estratégias, tornando a experiência do cliente em algo sintonizado com a experiência que ele tem em suas lojas físicas. 

Entre em contato com um de nossos atendentes para conhecer mais sobre o uso de IA em estratégias omnichannel e porque a plataforma CRM da ligou.me é uma das melhores opções no mercado.  




Termos Relacionados: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL CHATBOTS CRM

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