La personalización en la relación con el cliente puede parecer algo simple, pero, a juzgar por el limitado porcentaje de empresas que realmente tienen éxito con ello, no lo es en absoluto. Es obvio que aún queda camino por recorrer. Porque, si hablamos de datos, la mayoría de los equipos de marketing en la actualidad no son tan sofisticados como deberían. Las empresas cuentan con una inmensa cantidad de datos, pero no todos son accesibles desde los sistemas (por ejemplo, desde el CRM). Como consecuencia, los equipos de marketing están limitados en cuanto a la profundidad de la inteligencia que pueden utilizar para ofrecer sus servicios.
Así las cosas, el objetivo debe ser justo eso: mejorar la calidad de la información que sirve como base. Es necesario convertir millones de bytes de datos provenientes de textos y otros contenidos basados en el leguaje humano (datos no estructurados) en información procesable, es decir, en datos estructurados, comprensibles por el sistema. Textos, documentos, mensajes de voz… son activos que hay que explotar. Es ahí donde entra en juego la inteligencia artificial (AI), y en concreto la IA para el reconocimiento del lenguaje natural.
Pensemos en cómo nuestra organización maneja las bases de datos de contactos para impulsar los esfuerzos de ventas. ¿Cuántas de estas bases de datos aportan información más allá del nombre, la empresa, la dirección de email o el número de teléfono? Muy pocas. La mayoría ofrece un modelo básico cuya explotación, además, requiere de personal, tiempo y esfuerzo para desarrollarse.
El efecto indirecto de esta situación es que los usuarios de la organización cuentan con información limitada para interactuar con sus propios clientes. Esto puede ser perjudicial de dos formas: una, que la empresa dedica su valioso tiempo a dirigirse a los clientes equivocados; y otra, que no logra destacarse ni involucrar a sus audiencias en múltiples puntos de contacto.
¿Dónde está el problema? La respuesta puede estar en que muchos de los proyectos actuales orientados a procesar el lenguaje natural se ven frenados por su dependencia de los modelos tradicionales, centrados solo en el Machine Learning. Pero hay numerosas capas adicionales de datos que suelen estar ocultas en datos no estructurados, pero que son claves, ya que aportan contexto. Sin contexto, por muchos datos que haya será casi imposible localizar un modelo.
El Machine Learning no es suficiente: la información contextual es oro
El núcleo de la comprensión contextual del lenguaje es la IA simbólica. Bajo este enfoque, la empresa puede aprovechar el conocimiento establecido para analizar textos y extraer información específica de ellos. Esto es particularmente útil en situaciones en las que se necesita experiencia en el sector específico (dominio) en que opera la empresa. Al hacer que un experto en la materia establezca bases de conocimiento específicas del dominio, el modelo puede ubicar información de nicho con más precisión y generar una visión más profunda para el usuario final.
Al aplicar IA simbólica a los servicios de marketing, instantáneamente se añade una profundidad de conocimiento que las máquinas no pueden lograr por sí solas. Dicho esto, la IA simbólica tampoco es un enfoque excluyente; de hecho, las organizaciones de servicios de marketing podrían beneficiarse significativamente del equilibrio que aporta la IA híbrida.
Consideremos por un momento los servicios de business intelligence y desarrollo de bases de datos. Ambos pueden ser potenciados con el machine learning, pero a medida que su objetivo es capturar información más compleja (por ejemplo, datos que se basan en información secuencial), el ML puro se vuelve mucho menos fiable. En estos casos más complejos, la IA simbólica permite establecer un conjunto de reglas relacionales que luego el modelo de ML puede utilizar para extraer la información y convertirla en puntos de datos.
Estos puntos de datos complejos son los que agregan valor real a los servicios de marketing. No solo acercan a las empresas a sus clientes objetivo, sino que también les aportan 'munición' para conectarse con los clientes más allá del nivel superficial. Y con un enfoque híbrido, puede capturar esta información a escala en lugar de buscar la información usted mismo, un contacto a la vez.
En definitiva, en la actualidad los clientes quieren marcas que les hagan sentir únicos, que hagan un esfuerzo para comprender quiénes y cómo son, y qué es lo que necesitan. Cuanto mejor información tenga la marca para trabajar, mejor será la impresión cause en el cliente. Y, dada la naturaleza de este proceso, son los equipos de marketing los que deben responsabilizarse de catalizar el cambio en la inteligencia de la organización.