Si bien ambos son importantes para la salud a largo plazo, las empresas inteligentes hace tiempo que se dieron cuenta de que invertir en la retención de clientes tiene mayores beneficios que perseguir incesantemente nuevas adquisiciones. En consecuencia, el valor de vida del cliente (CLV) y las formas de mejorarlo deberían ser una máxima prioridad.
Dado que la IA ya se está integrando en todas las facetas de la vida empresarial, es lógico que también pueda impulsar el CLV de maneras imprevistas y transformadoras. A continuación te explicamos cómo y qué debes tener en cuenta para aprovechar la ventaja de forma responsable.
Incorporación
Las primeras etapas de la interacción de un cliente con su producto o servicio tienen el impacto más decisivo en su valor de por vida. De hecho, el 90% de los usuarios abandonan si no ven el valor del producto en la primera semana. Es por eso que la incorporación es más importante de lo que la mayoría predice.
Los clientes no siempre terminan configurando las cosas correctamente o pueden pasar por alto una característica que es esencial para las necesidades de su industria. Anteriormente, tenían que ponerse en contacto con el servicio de atención al cliente o confiar en tutoriales rígidos que tal vez no aclararan todo. La incorporación automatizada de clientes es transformadora, especialmente si se implementa en forma de agentes avanzados de IA. Según una investigación, la incorporación impulsada por IA puede ofrecer una retención un 30 % mayor en los primeros seis meses en comparación con los métodos tradicionales.
Los asistentes de incorporación impulsados por IA sirven como ayudantes personalizados y sofisticados en tiempo real que adaptan su enfoque y asesoramiento a las necesidades del cliente. Podrían ayudar con la configuración de la cuenta u ofrecer información relevante exactamente cuando sea necesaria sin tener que esperar al servicio de asistencia técnica. Los agentes de IA también pueden tener suficiente conocimiento contextual para adaptar su guía a los comportamientos y la velocidad de aprendizaje de los nuevos usuarios, asegurando que la incorporación sea fluida y avance a buen ritmo.
Recomendaciones personalizadas
Las antiguas cajas de “la gente también compraba” fueron revolucionarias para su época, pero son mucho menos efectivas ahora que los clientes están acostumbrados a un mayor nivel de personalización. La IA ahora analiza datos implícitos obtenidos de acciones como el historial de navegación y compras pasadas, así como datos propios como respuestas de encuestas y preferencias. Esto permite que los sistemas de recomendación reemplacen sugerencias imprecisas y a largo plazo con aquellas que los clientes consideran más relevantes en este mismo momento.
Una mayor relevancia se traduce orgánicamente en una mayor probabilidad de comprar algo y gastar más en el proceso. Cuando estas sugerencias son tan relevantes, los clientes gastan mucho más. De hecho, cuando un cliente hace clic en solo una de estas sugerencias impulsadas por IA, termina gastando casi cinco veces más en promedio de lo que gastaría en una sesión de compra estándar. Más importante aún para la retención y el CLV, también mejora el potencial de ventas cruzadas y adicionales del cliente.
Experiencias de cliente hiperpersonalizadas
Las recomendaciones son sólo un aspecto del impulso más amplio hacia la hiperpersonalización que la IA ha permitido. Por un lado, el análisis de datos impulsado por la IA permite a las empresas alejarse de la segmentación cruda y obtener conocimientos más profundos sobre las preferencias y expectativas de cada cliente. Por otro lado, Nexos.ai les permite realizar variaciones de contenido diseñadas para resonar en clientes específicos.
Combinado, esto permite a las empresas adaptar todo, desde el contenido de un sitio web o un correo electrónico de marketing hasta promociones e interacciones con atención al cliente. Con suficientes datos, es posible crear experiencias personalizadas ahora e incluso predecir cómo modificarlas en el futuro.
Los consumidores se están volviendo cada vez más insensibles al volumen y al ruido de los anuncios que los asaltan constantemente. Dirigirse a ellos directamente con productos que les interesan de una manera genuinamente personal aumenta la participación y las tasas de conversión. Según un informe de Deloitte Digital, las marcas que destacan en la personalización tienen un 71% más de probabilidades de reportar una mayor lealtad de sus clientes.
Programa de fidelización y optimización del compromiso a largo plazo
Los programas de fidelización ya ofrecen incentivos que mantienen interesados a los clientes invertidos. La IA los optimiza aún más al determinar qué funciona mejor para diferentes personas. Según el análisis del comportamiento del cliente, una IA podría generar descuentos oportunos u otras ofertas a las que un cliente podría responder positivamente.
Además de aumentar la probabilidad de compras futuras, recompensar la lealtad crea una conexión de marca más fuerte y emocional. Las investigaciones muestran que los miembros de programas de fidelización que se sienten emocionalmente desconectados tienen menos probabilidades de canjear recompensas y más probabilidades de desconectarse, lo que demuestra que la resonancia emocional de las recompensas impulsa un compromiso duradero. Aprovechar esto permite a las empresas convertir a los clientes más leales y satisfechos en embajadores de la marca deseosos de difundir la palabra de una manera orgánica y auténtica.
Predicción de abandono
Si bien es inevitable cierta pérdida de clientes, la IA se ha vuelto fundamental para identificar sus primeros signos y desarrollar estrategias de retención efectivas.
Hay muchos indicadores diferentes que una IA puede detectar e interpretar como señales de advertencia. Algunas son directas, como un uso reducido de sus servicios o una caída en la frecuencia de compra. Otros son más sutiles pero igual de reveladores, como los cambios en los patrones de gasto o la frecuencia y el tono de interacción con el servicio de atención al cliente.
Identificar tempranamente a los clientes con alto riesgo de abandono permite a las marcas aplicar nuevas estrategias de retención mientras todavía hay tiempo para que sean efectivas. Los resultados también pueden informar futuras estrategias de marketing, permitiéndole gastar presupuestos limitados de manera más eficiente y reducir la necesidad de medidas de retención.
Unas palabras sobre el manejo responsable de datos
Seguimos volviendo a los datos como el factor decisivo que determina la capacidad de la IA para impactar positivamente el CLV. Aunque las empresas se están dando cuenta de la importancia del consentimiento y la transparencia, también están obligadas a proteger los datos confidenciales que recopilan mediante políticas sensatas y herramientas de ciberseguridad confiables.
Es crucial lograr un equilibrio entre cantidad y eficacia. Recopile solo los datos que la IA necesita utilizar en el futuro inmediato para reducir la superficie de ataque y el impacto de posibles infracciones. También es importante tener en cuenta el deterioro de los datos. Por ejemplo, deshacerse de datos de comportamiento de hace dos años significa que hay menos riesgos y, al mismo tiempo, ayuda a la IA a hacer sugerencias y decisiones basadas únicamente en la información actual.
Utilice herramientas que fortalezcan el acceso y el control de los sistemas de IA. Las VPN garantizan que los trabajadores remotos puedan acceder a los recursos de la empresa de forma segura, incluso desde redes públicas no confiables.
Además, los administradores de contraseñas y MFA hacen que las credenciales de inicio de sesión sean únicas y sólidas. Las barreras de seguridad establecen con qué datos pueden interactuar las IA y cómo, reduciendo las posibilidades de fugas involuntarias.
