Co-piloto con análisis de clientes impulsado por IA [Resumen del seminario web]

Ryan Ota, nuestro director de producto, impartió este seminario web sobre los últimos avances en análisis y cómo la IA está ayudando a transformar la industria del análisis.

Analytics reinventado: el futuro de la IA del análisis de clientes

Primero, quiero compartir rápidamente algunas estadísticas sobre la adopción y la demanda de IA. Según las encuestas de Mackenzie de 2022 y 2023, la adopción y el uso de la IA se han más que duplicado desde 2017.

La encuesta también señala que las tres áreas principales con mayor demanda de IA giran en torno a nuestro tema actual sobre análisis e información sobre los clientes.

Los casos de uso de IA más populares muestran que el 24 % de los usuarios encuestados estaban interesados ​​en utilizar la IA para el éxito y el servicio al cliente, seguido por el 20 % en desarrollo y mejora de productos, y el 19 % en marketing, segmentación y clientes potenciales.

A medida que el uso de la IA sigue creciendo, la mayoría de las empresas se enfrentan a la creciente complejidad de los datos.

Muchos se enfrentan al desafío de seleccionar las mejores herramientas y estrategias para adoptar la tendencia emergente de los conocimientos de IA. De hecho, una encuesta de IDC mostró que solo el 30% de las empresas realmente se sentían técnicamente preparadas para aprovechar la nueva ola de IA generativa.

A continuación, veremos las tendencias futuras en análisis de clientes en Woopra. Tal como lo vemos, las tendencias de la IA traerán un crecimiento acelerado con un tiempo de obtención de conocimiento más rápido.

Analizamos continuamente las tendencias de las funciones de IA y las necesidades analíticas de los clientes para ayudar a construir nuestra visión de producto. Creemos que la nueva generación de análisis de clientes debe construirse en torno a tres áreas para lograr el éxito del cliente.

Primero, la capacidad de reunir datos dispares; tener una única fuente de verdad. Y también la capacidad de analizar esos datos en tiempo real.

Hoy en día, la mayoría de las empresas tienen datos en varios lugares diferentes, como en línea, fuera de línea e incluso en aplicaciones de terceros. Por lo tanto, poder reunir todos esos datos realmente ayuda a comprender el recorrido completo del cliente.

El segundo es brindar conocimientos integrados para capacitar a todos los equipos, como los equipos de éxito del cliente, ventas, marketing y productos, para optimizar el crecimiento.

Por último, utilizar conocimientos generados por IA para el crecimiento y la optimización a escala.

Durante la última década, he tenido el placer de resolver una amplia gama de problemas con clientes que van desde equipos de productos hasta marketing, éxito del cliente y ventas.

Como resultado, a menudo recurren a nosotros en busca de colaboración y trabajamos juntos para abordar preguntas únicas, pero interconectadas.

Esta asociación nos permite fomentar el crecimiento a través de conocimientos de los clientes basados ​​en datos.

Al igual que un equipo de producto, podrían preguntar qué características del producto utilizan o comercializan los clientes de alto valor o, en otras palabras, qué canales de marketing generan la mayor cantidad de conversiones para los equipos de ventas.

Dado que cada equipo se centra en diferentes áreas, es importante encontrar la herramienta que pueda responder una amplia gama de preguntas para comprender el recorrido completo del cliente de principio a fin.

En el futuro previsible, la IA aumentará la productividad en varias áreas en lo que respecta al análisis de datos.

Las decisiones sobre el recorrido del cliente se tomarán en tiempo real y le permitirán tomar la mejor acción en milisegundos. Lo que invierta ahora tendrá un impacto significativo en las decisiones comerciales futuras.

Y todo comienza tomando las decisiones correctas en su infraestructura y herramientas en las siguientes tres áreas. Le ayudaremos a desbloquear el poder de la IA del análisis de clientes.

Primero, observe las diversas tendencias de la IA. Luego observe datos en tiempo real de varias fuentes. Con la ayuda del seguimiento de IA, es más fácil que nunca.

Por ejemplo, con el etiquetado automático inteligente de IA, el seguimiento personalizado de eventos, cuya implementación a un desarrollador podría llevarle varias semanas, puede llevar unos segundos con la IA.

En segundo lugar está el análisis inteligente y el análisis de datos con IA para el autoservicio. La función de información sobre los clientes basada en IA puede ayudar a todos los miembros de su equipo. Incluso puede ayudar a usuarios técnicos y no técnicos a obtener información valiosa con sus datos.

Para comparar, en el pasado, es posible que haya necesitado un equipo completo para ayudar a responder preguntas. Ahora, podemos simplemente pedirle a la IA que genere una respuesta en segundos.

Y, por último, el número tres es la optimización del cliente a escala y la capacidad de actuar sobre los datos con IA. Con esa personalización del producto y crecimiento, actualmente la optimización es difícil de impulsar a escala y, a menudo, puede requerir tiempo y esfuerzo.

Entonces, con el desarrollo de IA generativo y previsto, las decisiones y optimizaciones de crecimiento de los clientes se simplifican e incluso se automatizan para maximizar el retorno de la inversión.

Preparándose para el éxito: Navegando por las herramientas de análisis en la era de la IA

Primero, mencionamos la conexión de datos procesables y en tiempo real. Todo comienza con la recopilación de datos.

Según nuestros clientes y los comentarios de los usuarios que utilizan plataformas tradicionales, como Google Analytics, encontraron que estas herramientas eran lentas para la toma de decisiones debido a conexiones de datos incompletas, redes limitadas y eventos faltantes o difíciles de encontrar. o audiencias.

La IA debe poder personalizarse en tiempo real y poder integrarse con puntos de datos a lo largo del recorrido del cliente. Con datos en tiempo real, los equipos de ventas, soporte y marketing pueden actuar más rápido para evitar oportunidades perdidas.

Todos hemos escuchado el dicho: "Menos es más". Pero en el ámbito de los datos, tiendo a inclinarme más hacia la idea de que más es más. Las empresas a menudo no saben lo que no saben, y descubrirá que rastrear más datos a menudo puede encontrar y brindarle más información en la que ni siquiera había pensado.

Por ejemplo, es posible que el equipo de marketing solo esté interesado en realizar un seguimiento de los eventos de la parte superior del embudo.

Pero si realiza un seguimiento de más datos después de que alguien se convierte en cliente, puede comenzar a segmentar a estos usuarios como clientes de alto o bajo valor. Esto puede brindarle información sobre qué campañas de marketing están generando clientes de mayor valor.

Esta información podría ser increíblemente valiosa para los equipos de negociación, algo que podría perderse si solo realiza un seguimiento del análisis de la parte superior del embudo.

El corazón del poder total del análisis de clientes de IA es el seguimiento del recorrido completo del cliente, lo que requiere monitoreo y optimización en tiempo real.

La capacidad de realizar un seguimiento de eventos personalizados con segmentación de audiencia y la capacidad de conectarse con integraciones de terceros y fuentes de datos externas es un análisis inteligente y de autoservicio.

Con la creciente tendencia de poder realizar el autoservicio, desea encontrar una plataforma que permita a todos los miembros de su equipo obtener respuestas. Los análisis de clientes tradicionales solo pueden mostrar informes sobre una pequeña parte del recorrido del cliente y tardan en obtener información.

A menudo, si desea profundizar en esos datos, aún debe exportarlos a una base de datos y luego ejecutar consultas posteriores complejas para obtener algún tipo de información.

Entonces, con el análisis impulsado por IA, sería fantástico tener funciones de IA que proporcionen información predictiva que pueda permitirle analizar el recorrido completo del cliente sin ninguna experiencia técnica, simplemente haciendo preguntas en lenguaje natural sobre sus datos.

Además, busque una interfaz fácil de usar que permita a los equipos de todos los departamentos obtener respuestas inmediatas y resolver sus problemas comerciales.

El número tres es cómo puede actuar sobre sus datos mediante la optimización y la personalización a escala.

Los análisis de clientes tradicionales solo proporcionan canales limitados, que tienen opciones limitadas para optimizar el recorrido del cliente con su producto y, a menudo, tienen opciones de segmentación limitadas y menos visibilidad del perfil.

Con el análisis impulsado por IA, es importante encontrar una herramienta que pueda automatizar acciones para la optimización de canales de marketing cruzado con la capacidad de personalizar la segmentación granular de la audiencia para la personalización de productos o marketing.

Todo se reduce a encontrar la herramienta adecuada que pueda tomar medidas inmediatas, aprovechar oportunidades con la capacidad de definir audiencias específicas y dirigirse a clientes potenciales a través de múltiples canales.

En resumen, elegir una herramienta que pueda conectar, analizar y actuar sobre sus datos será vital para obtener el máximo valor de los análisis basados ​​en IA.

Con una conexión que se centra en datos en tiempo real con datos de terceros en integraciones y seguimiento y segmentación personalizados, los clientes pueden analizar predicciones de IA y copilotar de manera eficiente para análisis de clientes todo en uno y datos visualizados fáciles de usar.

Presentamos Woopra: estudios de casos y demostración

Woopra es una plataforma de análisis de clientes impulsada por IA que permite a las empresas comprender el recorrido completo del usuario de los clientes. Con Woopra, podemos predecir clientes de alto perfil y tomar las decisiones más informadas basadas en datos.

Woopra puede responder una amplia gama de preguntas para ayudar a maximizar el retorno de la inversión. Aquí hay cuatro preguntas típicas que pueden hacer las empresas.

¿Qué canales y páginas están convirtiendo a los clientes de mayor valor en tiempo real?

¿Cómo segmento a mis clientes de alto y bajo valor según sus comportamientos e intereses?

¿Cómo puedo automatizar y adaptar mi alcance para usuarios de alto valor y personas que abandonan el carrito?

¿Y qué productos destacados se atribuyen más a las ventas de nuevos clientes?

Si bien algunas otras herramientas pueden centrarse solo en el seguimiento, Woopra amplía lo que es posible con los datos de seguimiento al permitirle responder preguntas complejas y actuar sobre esos datos de seguimiento.

Así que profundicemos un poco más y veamos cómo se puede aplicar Woopra a estas diversas preguntas.

En tiempo real, la información sobre los recorridos óptimos del cliente puede analizar el recorrido completo del usuario, desde cómo llegan a su sitio hasta qué canales funcionan mejor y cómo interactúan con su producto.

Y, por último, analizar qué impulsa esas conversiones y el uso continuo del producto tan pronto como un usuario hace algo en su sitio. Con el perfil Woopra, se actualiza instantáneamente. Esto permite que los equipos de su organización actúen al instante.

Uno de nuestros clientes tiene un modelo de suscripción para la industria de productos básicos y Woopra empodera a sus equipos de ventas brindándoles acceso instantáneo a información sobre esos clientes potenciales.

Luego pueden realizar un seguimiento de cosas como qué canales de marketing atraen más visitantes, qué artículos se ven más y cuánto tiempo permanecen en cada página.

Incluso pueden considerar la posibilidad de automatizar el envío por correo electrónico a clientes potenciales en función de segmentos de clientes centrados en clientes potenciales de alto valor.

Los correos electrónicos también se personalizan para incluir los artículos que interesan a sus clientes potenciales, en función de todos los datos que rastrean en Woopra después de enviar los correos electrónicos automatizados.

Incluso pueden rastrear estos correos electrónicos y ver quién regresa. Una vez que regresan, tienen otra automatización en Woopra que actualiza el canal de holgura para que sus equipos de ventas reciban una notificación instantánea cuando regresa el cliente potencial de alto valor.

Este tipo de seguimiento y automatización holísticos ha aumentado considerablemente sus tasas de conversión al permitir que su equipo de ventas actúe rápidamente y se concentre más tiempo en clientes potenciales de alto valor y menos tiempo en enviar correos electrónicos ciegos.

¿Cómo segmento a mis clientes de alto y bajo valor según sus comportamientos e intereses?

Con nuestra función de segmentación, podemos utilizar fórmulas y filtros extremadamente granulares para definir cualquier cantidad de segmentos o audiencias personalizadas en función de la actividad del usuario.

Estos segmentos no requieren ningún código y miembros no técnicos pueden crearlos fácilmente en minutos.

Estos segmentos permiten una amplia gama de conocimientos prácticos.

Ayudé a uno de nuestros clientes, que brinda lecciones y certificaciones para especialistas en marketing digital, a crear un modelo de puntuación completo para sus usuarios.

Utilizando fórmulas, pudimos asignar puntos en función de una amplia gama de actividades que sus clientes podían realizar en su sitio. Como cinco puntos por completar una lección o 10 puntos por obtener la certificación.

A continuación, creamos métricas personalizadas que actualizaban los totales de cada usuario en tiempo real. Luego, según estas puntuaciones, pudimos dividir a estos usuarios en diferentes segmentos, como clientes de valor alto, medio y bajo.

Luego, los clientes pudieron realizar un seguimiento de qué lecciones o actividades generaban la mayor participación y automatizar el contenido y la divulgación en función de las actividades de los usuarios.

Ahora pueden personalizar segmentos, lo que les permite comprender mejor los comportamientos de sus usuarios y ayudar a sus equipos de productos a centrarse en las lecciones y el contenido que generan la mayor interacción.

A continuación, veamos cómo automatizar y adaptar mi alcance para usuarios de alto valor frente a quienes abandonan el carrito.

Ya he mencionado algunos de estos casos de usuarios anteriormente. Pero ampliaré las funciones de automatización de Woopra. Podemos crear un flujo de trabajo completo basado en los comportamientos de los usuarios.

Un usuario puede ingresar a un flujo de trabajo automatizado agregando un artículo a un carrito y luego podemos seleccionar el período de tiempo de espera si no completa la compra. Luego podemos usar nuestra integración para enviar un correo electrónico automatizado a ese usuario.

Uno de nuestros clientes que utiliza mucho esta función es una aerolínea con la que trabajamos. Utilizan nuestros flujos de trabajo automatizados para enviar correos electrónicos personalizados a los usuarios que realizan el pago, y también tienen flujos de trabajo para los usuarios que abandonan sus carritos.

Estos flujos de trabajo obtienen datos rastreados a partir de las selecciones de sus usuarios, como las preferencias de asiento o el número de viajeros hacia y desde los destinos y los horarios de salida estimados.

Todos estos datos se rastrean en su instancia Woopra. Y utilizan estos datos para inyectar esta información en correos electrónicos personalizados que envían con nuestra integración de cuadrícula de envío.

Para su flujo de trabajo de abandono actual, si un usuario ingresa todos los detalles de su oferta de vuelo pero termina sin realizar el pago, puede personalizar un correo electrónico que inserte todos los detalles del vuelo en el correo electrónico automatizado para intentar recuperar conversiones potenciales.

Con Woopra, pueden realizar una prueba AV aleatoria con nuestra automatización que prueba diferentes formatos de correo electrónico al enviar estos correos electrónicos de abandono actuales y luego también realizar un seguimiento de su rendimiento.

El seguimiento de los datos es una cara del asunto. La otra parte es poder actuar sobre la base de esos datos de seguimiento.

Existe una amplia gama de posibilidades para ayudar a aumentar la participación y los ingresos con la característica y el desarrollo más nuevos de Woopra: nuestro AI Woopra Co-Pilot.

Podemos hacer preguntas en lenguaje natural y ser copilotos, luego seleccionar y configurar automáticamente el informe para brindarle las respuestas que necesita.

Esta función tiene como objetivo obtener las respuestas más rápidas posibles sin necesidad de crear un informe manualmente. Esto permitiría a cualquier miembro de su equipo obtener información y segundos valiosos sin tener que depender de un experto en datos interno.

Solicite una demostración de Woopra Copilot: informes e información de Gen-AI.