Tenger Data Technologies Ltd. se está trasladando al espacio de CRM.
Estamos trabajando en la integración del sistema de inteligencia artificial desarrollando soluciones de aprendizaje profundo.
Soluciones de IA a problemas de CRM
- Cuando hacemos que la IA sea consciente y sienta que es un dolor de entrenamiento existente, ¿seremos torturadores?
- ¿Amazon Echo es el producto de inteligencia artificial para consumidores con mayor éxito comercial desde mayo de 2016?
- Si pudieras tener un cónyuge androide creado con una personalidad realista y una apariencia indistinguible de la de un humano, ¿lo harías?
- ¿Cómo se aplica el aprendizaje profundo y las redes neuronales, especialmente el aprendizaje no supervisado, en las redes informáticas?
- ¿Qué otras áreas de aprendizaje automático pueden reemplazar el aprendizaje profundo en el futuro?
“El 65% del negocio de una empresa proviene de clientes existentes, y cuesta cinco veces más atraer a un nuevo cliente que mantener satisfecho a uno existente”. – Fuente citada como Gartner.
Complejidad Aceleradora
Los sistemas de recomendación de contenido y productos son importantes, pero no son lo suficientemente profundos cuando se trata de resolver problemas de CRM. Para minimizar la tasa de rotación de clientes, tenemos que profundizar mucho más en este problema. En la actualidad, recomendar los productos adecuados a los clientes no es suficiente para reducir la tasa de deserción.
Big Data se está haciendo más grande
Estamos viviendo en un mundo hiperconectado. En el mundo de las interacciones digitales; desde las llamadas telefónicas y las visitas a la página hasta la compra, se agregan a la larga lista de datos que nunca termina. Además, con la llegada de Internet de las cosas (IoT), todo, incluidos los objetos inanimados como automóviles, ropa y refrigeradores, generan más datos por sí mismos cada segundo. Pero, ¿puede este Big Data ser útil en las empresas? La respuesta corta es ” Sí “.
Pero, hay una trampa!
Ya se almacena una enorme cantidad de datos sin procesar en bases de datos corporativas y aumenta a diario. Sin embargo, estos datos sin procesar por sí mismos no proporcionan ninguna información significativa. La encuesta de Gartner muestra que más del 50% de las empresas no tienen idea de cómo obtener un valor real de sus datos.
¡No intentes esto en casa!
¿Cómo puede obtener información estratégica valiosa de nuestros datos en bruto?
No es realista esperar que una organización tenga sentido con los datos no estructurados de terabytes. Primero, debe recopilar, procesar, analizar y visualizar sus datos sin procesar. Solo así podrá convertir los datos en información valiosa. Dicho esto, el proceso de limpieza de datos y minería de datos generalmente no es para los pusilánimes. Pero tiene que hacerse; de lo contrario, no puede aplicar ningún modelo de Machine Learning a sus datos.
Inteligencia Artificial (IA)
Cuando se analizan y comprenden los datos, pueden ayudarlo a aumentar sus ventas, desarrollar mejores estrategias de marketing y ofrecer servicios personalizados e inmediatos que sus clientes desean. Con inteligencia artificial, puede convertir sus datos preprocesados en un flujo de información más constante que necesita para cumplir con sus muchas expectativas.
Aprendizaje automático (ML)
El aprendizaje automático evolucionó a partir de la teoría del aprendizaje computacional en inteligencia artificial. Los algoritmos de ML utilizan métodos estadísticos para hacer predicciones. En el uso comercial, esto a menudo se conoce como análisis predictivo.
Aprendizaje profundo (DL)
Deep Learning es una rama del aprendizaje automático. Los algoritmos DL, Redes Neuronales Artificiales (ANN) , están inspirados en la interpretación de la neurociencia de los patrones de procesamiento de información en nuestro sistema nervioso central.
Aplicaciones
Hay muchos ejemplos de aplicación (ML) y (DL). Las tecnologías de aprendizaje profundo se utilizan en el diagnóstico del cáncer, agilizando el desarrollo de productos; filtrado de spam, detección de fraude, reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, mejora de la seguridad cibernética, desarrollo de robots para operaciones de fabricación y automóviles sin conductor.
Las aplicaciones para la inteligencia artificial son infinitas. Nuestra imaginación establece el límite de lo que podemos hacer. Hay muchas maneras de utilizar la Inteligencia Artificial para agregar valor a su empresa.
Problemas de CRM
Tenger Data está desarrollando e implementando tecnologías altamente eficaces de Machine Learning y Deep Learning para resolver una variedad de diferentes problemas de CRM.
Uno de los principales problemas de CRM es la predicción de abandono. Como se mencionó anteriormente, cuesta al menos 5 veces más adquirir un nuevo cliente que mantener uno existente.
Tenger Data puede integrar y usar modelos de Deep Learning para predecir qué clientes tienen más probabilidades de abandonar. Nuestras soluciones DL le proporcionarán información para tomar decisiones óptimas al interactuar con sus clientes e iniciar acciones preventivas para minimizar la rotación.
Otro desafío importante es predecir el valor del tiempo de vida de un cliente. Este es un problema común en empresas con altos costos de adquisición de clientes.
Integración del sistema de inteligencia artificial
La buena noticia es que casi todas las decisiones clave pueden ser respaldadas por un sistema integrado de inteligencia artificial. Pero, ¿qué es la integración del sistema de inteligencia artificial y cómo podemos usarla para llevar el compromiso de nuestros clientes a otro nivel?
Para una mejor comprensión, piense en la integración del sistema de inteligencia artificial como una aplicación de software. La implementación de la aplicación es más rentable, más rápida y más precisa, lo cual es contrario a lo que cabría esperar al realizar las tareas manualmente. El resultado son mejores perspectivas comerciales y más satisfacción del cliente.
Prevención de abandono
Para lograr un alto crecimiento, la mayoría de las empresas deberían preocuparse por vender productos y servicios a clientes existentes. Como se mencionó anteriormente en este artículo, según Gartner, el 65% del negocio de una empresa proviene de clientes existentes . Por lo tanto, prevenir el abandono debería ser la prioridad número uno para cualquier estrategia de CRM.
Casos de uso de CRM:
Análisis de sentimientos ( minería de opinión ):
Nuestros modelos DL pueden predecir el sentimiento y el comportamiento de los clientes al rastrear:
- Causas de alta probabilidad de abandono
- Niveles de satisfacción del cliente.
- Temas de soporte de tendencias
- Respuestas a la encuesta
- Revisiones de productos
- Medios de comunicación social
- Competidores
Sistemas de recomendación:
Los motores de recomendación basados en ML y DL producirán una lista de recomendaciones para los clientes:
- mejores recomendaciones de productos o servicios
- mejores recomendaciones de contenido
- mejores recomendaciones promocionales
Procesamiento de lenguaje natural (PNL):
NLP puede traducir idiomas hablados a texto o cualquier otra forma para usar como entrada a otros sistemas. También podemos hacer lo contrario: traducir la salida de otros sistemas a una voz hablada. PNL también traducirá de un idioma a otro, o simplemente detectará el idioma.
Generación de lenguaje natural (NLG):
Los generadores de subtítulos de imágenes construirán salidas de lenguaje natural (subtítulos) a partir de imágenes. NLG describirá automáticamente el contenido de una imagen, asignando el significado a oraciones en inglés.
Procesamiento de eventos complejos:
Los algoritmos pueden detectar patrones particulares ( como oportunidades o amenazas ) e iniciar procesos o acciones en consecuencia.
Análisis de video e imagen:
- Escanee datos no estructurados y busque entidades comunes.
- Escalando análisis de imagen y video, utilizando motores de decisión basados en reglas.
Teniendo en cuenta las muchas áreas, es fácil ver los beneficios potenciales de la IA en CRM. Además de los servicios y casos de uso mencionados anteriormente, Deep Learning también puede ayudarlo con:
- predecir el valor actual del cliente
- predecir el valor de por vida del cliente
- optimizando dinámicamente los precios
- automatizar ventas
- actividad de ventas más efectiva
- mejorar los servicios al cliente
- optimización de precios para compras de anuncios
- previsión de demanda
- modelado de respuesta de mercado
- prediciendo el éxito publicitario
