Três melhores práticas de IA para transformar a estratégia de retenção de clientes

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A demanda por serviços híbridos (físicos e digitais) não para de crescer e, além disso, há consumidores exigindo um atendimento mais personalizado e uma experiência sem atritos em todos os pontos de contato. Muitos deles encontram formas criativas de se adaptar às circunstâncias e, com a ajuda da tecnologia, conseguem navegar pela incerteza por meio de novas maneiras. Se as empresas desejam reter e fortalecer o relacionamento com seus clientes, devem fazer o mesmo.
 

As aplicações inteligentes e o aprendizado automático, que possibilitam uma inteligência artificial (IA) explicável e escalável, maximizam o acesso às informações sobre as necessidades, os comportamentos e os dados do cliente para hiperpersonalizar ofertas, reinventar o mercado e permitir que os serviços se adaptem às circunstâncias individuais do cliente. No entanto, as empresas enfrentam desafios técnicos em sua implementação, muitas vezes elas não têm uma estratégia de IA de ponta a ponta e carecem de uma abordagem centralizada no usuário.
 


Para combater esses e outros desafios na adoção da IA, a IBM recomenda três práticas para ajudar as empresas a desenvolver melhores estratégias de retenção de clientes:
 

  • Use uma abordagem ágil e centrada em pessoas para entender melhor as necessidades do cliente. Metodologias ágeis (como o IBM Design Thinking) visam focar a atenção nas necessidades dos usuários, realizando várias sessões de chuvas de ideias com os clientes no início de um projeto, permitindo que a IA se alinhe aos principais problemas e desejos dos usuários. A prototipagem e a iteração dessas ideias devem vir antes da formulação de soluções. Quando se trata de desistência de clientes, é necessário um sistema mais inteligente para ajudar a priorizar quais deles exigem atenção e notificação imediata diante de um cliente que possui alto risco de sair. Para realmente abraçar a IA, é fundamental ter sistemas nos quais você possa confiar – ou seja, sistemas que produzem saídas de IA Explicável.
     
  • Aplique o modelo AI Ladder para criar processos de ponta a ponta para aplicativos de IA. Esse modelo fornece às organizações uma compreensão de onde estão em sua jornada de IA, bem como uma estrutura para ajudá-las a determinar onde precisam se concentrar, fornecendo cinco áreas principais a serem consideradas: 1. Como modernizar-se para que seus dados estejam prontos para um mundo de IA e de nuvem híbrida; 2. como tornar os dados simples e acessíveis; 3. como criar uma plataforma de análise pronta para os negócios; 4. como desenvolver e dimensionar a IA com transparência e confiança; e finalmente 5. como colocar a IA para funcionar em toda a organização.

    Reduza a complexidade e aumente os processos de IA repetíveis. De acordo com o AI Adoption Index, 86% das empresas do Brasil disseram que estão usando ou têm planos de implementar algum tipo de software de automação nos próximos 12 meses, o que lhes permitirá transformar seus processos de forma eficiente e lucrativa. Para acelerar a implementação de IA em todo o negócio, em vez de adotar abordagens de implementação sob medida e não repetíveis, é mais eficiente criar uma plataforma única para implementar todos os aplicativos de IA, padronizar os processos e fortalecer os resultados de negócios. Por exemplo, o IBM Cloud Pak for Data oferece uma ampla variedade de serviços, incluindo o AutoAI para automatizar a abordagem de construção de modelos e o Watson Studio para permitir uma IA ética e explicável.

A batalha pela confiança do consumidor ocorre em várias frentes, desde a capacidade de tornar as decisões de inteligência artificial compreensíveis e explicáveis, até garantir aos consumidores que seus dados pessoais estão protegidos contra ataques cibernéticos. Somente uma IA transparente, confiável e eficaz será capaz de impulsionar o crescimento dos negócios, fortalecer as estratégias de retenção e atrair novos clientes.

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