Con el boom del ChatGPT, la inteligencia artificial pasó a ser la protagonista del mundo tech. Además, gracias a esa popularización, su uso ha aumentado, sobre todo para reducir costos operativos, mejorar el procesamiento y la gestión de datos, elevar la productividad de los colaboradores, acelerar las tomas de decisión, aumentar los ingresos y mejorar la experiencia del cliente.
Aunque la IA parezca sumamente poderosa por sí misma, su utilización se puede afinar cuando se la integra con otras tecnologías, como un CRM, por ejemplo. Gracias a esa combinación, tu empresa puede refinar los niveles de personalización de marketing, además de lograr un mejor resultado en las ventas y construir una atención al cliente proactiva.
Pero, a fin de cuentas, ¿cuáles son las ventajas reales de un software de inteligencia artificial integrado al sistema de CRM? ¿Cómo contribuyen esos beneficios al proceso de ventas? A lo largo de este texto, obtendrás más información sobre eso. ¡No te lo pierdas!
lo que tendremos por delante:
- ¿Qué es un software de inteligencia artificial?
- Tipos de IA: la inteligencia artificial generativa
- La importancia del CRM en el momento de implantar una IA generativa
- ¿Por qué conviene integrar IA y CRM?
- Ejemplos de CRM e IA generativa en ventas, marketing y atención al cliente
- FAQ: estas son las principales dudas sobre IA y CRM
- ¿Te gustó saber más sobre IA y CRM?
Inteligencia Artificial para CRM
En este e-book, aprenderás sobre la IA, qué es y cómo está transformando los negocios.
LEE MÁS: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
¿Qué es un software de inteligencia artificial?
Un software de inteligencia artificial es una herramienta capaz de reproducir el comportamiento humano gracias a que puede aprender, analizar, comunicarse, adaptarse a patrones utilizando los datos que recoge. Un chatbot puede ser un buen ejemplo. De esa manera, la IA, como también se la conoce, puede realizar tareas, interpretar información, ajustar procesos automáticamente e incluso racionalizar y entregar insights.
Otro ejemplo que puede dar una imagen más concreta de esa realidad tecnológica es el uso de aplicaciones de navegación y rutas que la IA utiliza para generar resultados sobre el desplazamiento de los conductores y sus movimientos. También están los asistentes virtuales, que optimizan tareas y procesos y entregan información.
Tipos de IA: la inteligencia artificial generativa
A diferencia de los modelos tradicionales de inteligencia artificial (también conocidos como predictivos), la IA generativa “no solo clasifica o predice, sino que crea un contenido propio […] y lo hace con un comando de lenguaje parecido al que utilizan los humanos”, explicó el científico en jefe de Salesforce, Silvio Savarese. Si bien no compone su esencia, la capacidad de clasificar y predecir datos de forma precisa también está presente en la IA generativa.
Por eso, de manera simplificada, podemos decir que la IA generativa utiliza un banco de datos ya existente para crear algo nuevo, como un nuevo poema (basándose en todos los poemas que tiene en su sistema) o incluso un e-mail para un nuevo lead, basándose en la misma lógica. Por eso es tan importante que cuentes con un banco de datos ordenado antes de empezar a contratar las herramientas generativas.
En otras palabras, el uso de un software de CRM, por ejemplo, ayuda a organizar los datos captados a lo largo de la jornada del cliente. A fin de cuentas, para funcionar con todas sus potencialidades, una IA necesita datos organizados y unificados y no solo un gran volumen de información.
Einstein Copilot: la IA conversacional generativa de Salesforce
Al contrario de otros asistentes de IA o copilotos que carecen de datos de la empresa adecuados para generar respuestas útiles, el Einstein Copilot permite que los clientes Salesforce generen respuestas usando sus propios datos privados y confiables, manteniendo la gobernanza estricta de datos y sin exigir un entrenamiento caro de modelos de IA.
Como resultado, el Einstein Copilot puede responder a preguntas, resumir contenido, crear nuevo contenido, interpretar conversaciones complejas y automatizar tareas dinámicamente en nombre de un usuario, todo a partir de una experiencia de usuario única y consistente, incorporada directamente en las aplicaciones CRM de IA de Salesforce.
Eso es posible gracias a la combinación de una interfaz de usuario (IU) conversacional, un gran modelo de lenguaje y datos confiables de la empresa que permiten que los usuarios de Salesforce aprovechen el poder de la IA generativa e interactúen con sus aplicaciones de maneras totalmente nuevas.
LEE MÁS: ¿Qué es la IA Generativa?
IA y banco de datos: conoce la Data Cloud
En términos de bancos de datos, en Salesforce, tenemos la Data Cloud. Es una plataforma de datos potenciada por la IA que unifica todos los datos de tu empresa en la plataforma Einstein, de Salesforce. Así, la Data Cloud les ofrece a los equipos una visión de 360 grados del cliente, la cual impulsa la automatización y el análisis de los datos, personaliza el compromiso y alimenta la IA de forma confiable.
Además, la Data Cloud genera una visión holística del cliente, transformando volúmenes de datos desconectados en un modelo único y fundamentado, de fácil acceso y entendimiento. Esto incluye diversos conjuntos de datos, como datos de telemetría, datos de compromiso en la web, ya sea en toda tu organización o en tus lagos y almacenes de datos externos.
Esa visión unificada ayuda a tus equipos de Ventas, Atención al Cliente y Marketing a construir experiencias personalizadas para los consumidores, activando acciones y flujos de trabajo basados en datos y conduciendo la IA con seguridad por todas tus aplicaciones Salesforce.
Independientemente del origen de tus datos, la Data Cloud puede reunirlo todo, creando un perfil unificado del cliente que ayuda al equipo a entender mejor qué necesita el consumidor hoy y a anticipar lo que podrá necesitar mañana. Esto le permite a tu organización usar todos los datos posibles para aumentar la productividad y ofrecer un valor agregado a tus compradores.
LEE MÁS: Chatbots en la Atención al Cliente
La importancia del CRM en el momento de implantar una IA generativa
Uno de los conceptos de CRM más adecuado es:
Pero, si el CRM es una estrategia de negocio, ¿por qué es más conocido como un tipo de software? El motivo está en la relación directa que el software establece con la estrategia. A fin de cuentas, sin la tecnología, no es posible recoger o acceder a la información diversa necesaria para poner en marcha la estrategia.
Además, sin el CRM, los medios de interacción del cliente con la empresa, como redes sociales, sitios, chat en línea, e-mail o teléfono no quedarían centralizados y la información relacionada a las solicitudes, sugerencias, quejas y los historiales de relaciones comerciales quedaría dispersa.
Así, el mapeo del perfil del cliente sería un problema casi insoluble; anticipar sus necesidades, por ejemplo, sería impensable. Por eso, estrategia y software se combinan y dan lugar a la definición de CRM como estrategia y como software.
De ese modo, funcionando como un pilar de centralización del historial de actividad, preferencias y gustos del cliente, el CRM, aliado a una base de datos robusta, contribuye a la ordenación de datos. Así, la IA generativa usada podrá acceder directamente a la información necesaria, trabajando asertivamente en el momento de construir acciones de marketing, ventas y atención personalizadas.
LEE MÁS: Tipos de CRM: diferencias y ventajas
¿Por qué conviene integrar IA y CRM?
La integración entre inteligencia artificial y CRM tiene como objetivo elevar el rendimiento del sistema de gestión y, de esa forma, mejorar los resultados de ventas, desde la prospección hasta la fidelización.
Para eso, es necesario atender a diversas esferas relacionadas con la rutina de ventas, así como sus estrategias. A continuación, conoce los beneficios que conlleva la integración entre Inteligencia Artificial y CRM.
1. Mejores resultados de ventas
La combinación entre IA y CRM permite que el proceso de ventas sea más dinámico y eficiente al identificar la mejor forma de atender a cada cliente por medio de deep learning, datos digitales y algoritmos.
De esa forma, los vendedores extraen insights precisos sobre el comportamiento del cliente y pueden anticipar sus necesidades, proporcionando una experiencia de compra personalizada, lo que, en consecuencia, eleva las tasas de conversión y los resultados de ventas.
Un ejemplo que puede ilustrar el uso de la IA generativa en el segmento de las ventas es el del uso de prompts que muestran cuáles y cuántos contratos se deben cerrar en el día y con cuáles prospectos debe entrar en contacto el equipo. Además, la IA generativa de Salesforce, el Einstein Copilot, permite la creación automatizada de e-mails personalizados, incluyendo e-mails de prospección.
2. Más productividad
La IA aprende los flujos de trabajo y los optimiza automáticamente. En la práctica, el CRM, en conjunto con la inteligencia artificial, aprenderá hábitos y el perfil de uso de cada usuario y adaptará su funcionamiento de acuerdo con la rutina de cada vendedor.
Por ejemplo: al finalizar una tarea de reunión con un cliente que se encuentra en la etapa de demostración de producto del embudo de ventas, la herramienta logra generar una actividad de follow-up por conexión vinculando ese mismo cliente, estableciendo un período de dos días de intervalo. Y lo hace todo de forma automática.
3. Mayores tasas de satisfacción y retención
La IA tiene la capacidad de generar experiencias altamente personalizadas por medio de la gestión de datos y análisis comportamentales. Para complementar, también identifica tendencias rápidamente, señala puntos de mejora en los procesos de atención al cliente con más agilidad y anticipa comportamientos, así como el CRM. De esa forma, se vuelve posible identificar la mejor forma de atender a cada cliente.
LEE MÁS: CRM y Help Desk: por qué conviene integrarlos
4. Reducir errores
Al comprender patrones de compra, evita errores durante el proceso de ventas. Además, la IA puede estar integrada a diversos sectores de la empresa, creando una comunicación unificada que abarca a todos los departamentos. Así, los equipos podrán trabajar con más armonía y las divergencias entre las áreas serán menores.
En ese sentido, el intercambio de datos automatizado genera más sinergia entre las áreas, lo que reverbera en los clientes, que, a su vez, experimentan una relación con las empresas libre de contratiempos.
5. Más base para las estrategias de cross-selling y up-sell
Además de todo lo que ya hemos mencionado, la integración entre Inteligencia Artificial y CRM ayuda a interpretar datos y a ubicar a clientes que presenten una mayor tendencia a realizar compras adicionales o cruzadas. Esto ayuda al equipo de ventas a fundamentar sus estrategias de cross-sell y up-sell y a elevar la facturación y fidelización de las empresas.
6. Perfeccionamiento de la gestión de leads
La calificación de leads demanda tiempo y esfuerzo. En ese sentido, la Inteligencia Artificial y el CRM se pueden usar para facilitar ese proceso automatizando las prácticas de gestión de leads.
LEE MÁS: Ventajas de un CRM: Por qué utilizarlo
Ejemplos de CRM e IA generativa en ventas, marketing y atención al cliente
IA generativa en la práctica: área de ventas
El mecanismo de raciocinio del Einstein Copilot —el proceso que interpreta y procesa información para tomar decisiones informadas, solucionar problemas o generar insights— interactúa con un LLM (Gran Modelo de Lenguaje) analizando todo el contexto de la solicitud del usuario, determinando las acciones o serie de acciones que se tomarán y generarán la salida.
¿En qué eso resultaría útil para el área de ventas? Bueno, si un representante de ventas le pide al Einstein Copilot: “Ayúdame a recomendarle un nuevo nivel de producto a mi cliente”, el Einstein Copilot puede identificar cuáles productos posee el cliente actualmente, entender las opciones de actualización y transferir al cliente a un nuevo segmento de marketing de alto valor.
Además, como ya lo mencionamos anteriormente en este artículo, el Einstein produce prompts que optimizan la rutina y el tiempo de los vendedores, dirigiéndolos a los contactos que presentan más probabilidad de conversión o que requieren algún tipo de atención especial para convertir o aclarar dudas sobre el producto/servicio vendido.
IA generativa para el sector de marketing
El Einstein Copilot también basa sus respuestas en datos comerciales confiables de la Data Cloud para proporcionar el contexto necesario para resultados de alta calidad. Esto permite al Einstein Copilot generar respuestas más precisas y personalizadas basándose en datos confiables de la empresa.
En otras palabras, los equipos de marketing pueden usar la IA para optimizar la producción de textos y comunicaciones personalizadas en escala. Además, la inteligencia presente en el Einstein le permite crear reglas segmentadas de comunicación basadas en el banco da datos utilizado, tomando en cuenta la etapa de la jornada en la que se encuentra cada cliente.
IA Generativa en la atención al cliente
Además de todos los puntos ya mencionados, el Einstein Copilot viene con una biblioteca de acciones prontas para uso — capacidades preprogramadas, respuestas automatizadas o tareas de negocios ejecutadas por el Einstein Copilot— que la IA puede realizar para el usuario cuando se soliciten. Las acciones se pueden combinar para ejecutar planes multitarea dinámicos.
Por ejemplo, un operador de atención al cliente puede pedir al Einstein Copilot que cierre un caso y abra una oportunidad de ventas o venda un complemento y el Einstein Copilot entenderá la intención del usuario y podrá ejecutar la(s) tarea(s) en el flujo de la experiencia de servicio.
La IA de Salesforce, cuando se vincula a un banco de datos eficiente como la Data Cloud, también cuenta con el acceso al historial de clientes, lo que le permite entender cuáles son los problemas que ya tuvo el cliente, sus quejas en el sector de SAC y otros datos que ayudan a brindar una atención proactiva, automatizada y que use el lenguaje natural para no causar extrañeza en los consumidores.
LEE MÁS: La IA Generativa y el Servicio al Cliente
FAQ: estas son las principales dudas sobre IA y CRM
¿Qué es el método CRM?
Esta sigla se refiere a “Customer Relationship Management” (Gestión de Relación al Cliente). Sin embargo, la definición de CRM engloba mucho más que eso: es una gestión 360° de ventas, marketing y atención que cubre todos los puntos de contacto.
¿Cuáles son los tres pilares del CRM?
Con el objetivo de fidelizar clientes elevando su satisfacción, el CRM trabaja con tres elementos centrales: identificación, diferenciación e interacción con el cliente.
¿Cuál es el propósito del CRM?
El objetivo del CRM es conocer mejor a los clientes de una empresa para, así, poder segmentar ofertas que atiendan a sus verdaderas necesidades y proporcionar una atención personalizada aumentando su satisfacción y fidelización.
¿Te gustó saber más sobre IA y CRM?
Nuestro blog y Centro de Recursos están siempre actualizados con novedades y contenidos sobre CRM e inteligencia artificial. A continuación, te sugerimos otros materiales que te podrían resultar útiles.
- 8 Pasos para Implementar un sistema CRM en tu empresa
- 5 usos empresariales de un copiloto de IA
- IA + Fuerza Humana en la Atención al Cliente
- CRM x DMP x CDP: Diferencias y Beneficios de cada uno
Aprovecha para informarte sobre todas las funcionalidades de nuestro CRM y entender cómo ese software transforma tu empresa. ¡Buen trabajo y hasta la próxima!
Mapea tu viaje hacia el CRM impulsado por IA
En enero de 2024, Salesforce encargó a Forrester Consulting una encuesta a más de 700 líderes empresariales globales para entender sus percepciones sobre el éxito con IA para CRM.