Mejores prácticas para aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en 2023

por admin

De muchas maneras, este año será recordado como aquel en el que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) finalmente rompieron el revuelo, ofreciendo productos centrados en el consumidor que sorprendieron a millones de personas. La IA generativa, incluidos DALL·E y ChatGPT, manifestó lo que mucha gente ya sabía: la IA y el aprendizaje automático transformarán la forma en que nos conectamos y comunicamos, especialmente en línea.

Esto tiene profundas repercusiones, especialmente para las empresas emergentes que buscan encontrar rápidamente cómo optimizar y mejorar la participación del cliente luego de una pandemia global que cambió la forma en que los consumidores compran productos.

A medida que las startups atraviesan una temporada singularmente disruptiva que también incluye presiones inflacionarias, incertidumbre económica cambiante y otros factores, necesitarán innovar para seguir siendo competitivas. La IA y el ML pueden finalmente ser capaces de hacer esto realidad.

La hiperpersonalización está a la vanguardia de estos esfuerzos. Un análisis de McKinsey & Company encontró que el 71 por ciento de los consumidores espera que las marcas brinden experiencias personalizadas y tres cuartas partes se sienten frustrados cuando no las cumplen. Actualmente, por ejemplo, sólo aproximadamente la mitad de los minoristas dicen tener las herramientas digitales para brindar una experiencia convincente al cliente.

A medida que la industria avanza, los innovadores orientados al consumidor pueden enfatizar mejor las experiencias y conexiones personalizadas integrando herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para involucrar a sus clientes a escala.

En muchos sentidos, este año será recordado como aquel en el que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) finalmente superaron las expectativas.

Los datos que más importan

La hiperpersonalización se basa en los datos de los clientes, un recurso omnipresente en el entorno digital actual. Si bien los datos excesivos o inútiles de los clientes pueden obstruir los canales de contenido, la información correcta puede impulsar la hiperpersonalización a escala. Esto incluye proporcionar información crítica sobre:

  • Comportamiento de compra. Cuando las marcas comprenden los comportamientos de compra de los compradores, pueden proporcionar contenido iterativo que se basa en interacciones previas para impulsar las ventas.
  • Intención del comprador. Si bien la intención del comprador sólo se correlaciona vagamente con los patrones de compra, esta métrica puede proporcionar contexto a las tendencias y expectativas de los clientes.

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