Cinco consejos para mejorar el valor empresarial gracias a la IA

• Centralizar y mejorar la calidad de los datos en torno a las interacciones con los clientes para mejorar la precisión, integridad y puntualidad de la información obtenida
• Mejorar la retención de clientes y las tasas de conversión de prospectos mediante el desarrollo de casos de uso de inteligencia artificial orientados a personalizar campañas de contenido de marketing.
• Facilitar la gestión del cambio en marketing y ventas logrando la adopción de unos pocos enfoques ganadores y compartiendo las mejores prácticas en lugar de experimentar en serie con muchas capacidades.

Centro de llamadas y operaciones de servicio objetivo

Los centros de llamadas, los departamentos de atención al cliente, los centros de asistencia de TI y otros servicios de soporte tienen cantidades significativas de datos en forma de tickets de servicio, bases de conocimiento e información de perfiles de usuarios de plataformas CRM y HCMS. La IA aplicada en estas áreas puede tener un impacto multiplicador de fuerzas al mejorar los índices de satisfacción de los clientes o empleados, reducir los costes y mejorar la satisfacción laboral de los empleados de los centros de asistencia.

“En las funciones de soporte, la IA acelera las operaciones del centro de llamadas al generar respuestas rápidas y contextuales para dirigir las consultas de manera inteligente, reducir el tiempo promedio de procesamiento y mejorar la tasa de resolución”, afirma Ram Ramamoorthy, director de Investigación de Inteligencia Artificial en ManageEngine. “En la gestión de servicios de TI, los gráficos de conocimiento impulsados ​​por inteligencia artificial brindan diagnóstico de problemas y resolución proactiva, lo que reduce el tiempo de inactividad”.

Ashwin Rajeeva, cofundador y director de Tecnología de Acceldata, recomienda que los directores de TI colaboren con los líderes de departamento en casos de uso de IA generativa y “realicen un seguimiento de los Net Promoter Scores y los tiempos de resolución en la atención al cliente para cuantificar el impacto de la IA en la lealtad y la eficiencia. En RR. HH., mida el tiempo de contratación y la calidad del candidato para garantizar que el reclutamiento impulsado por IA se alinee con los objetivos comerciales. Las métricas de observabilidad, como la calidad, la frescura y la consistencia de los datos, brindan información esencial que mejora la confiabilidad y la precisión de estos resultados impulsados ​​por IA”.