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¿Customer experience en motores de búsqueda?

 Por Patricio Ríos Carranza

Chat, llamada telefónica, redes sociales, son los medios de contacto en los que más se trabajó en el último tiempo para lograr satisfacer a los clientes. Pero más allá de estos, que son de interacción directa y en tiempo real entre los agentes de atención y los usuarios, existen otros canales que los consumidores utilizan a diario y que pocos están cuidando
La experiencia del usuario es integral y omnicanal; sabemos que quiere una solución a su necesidad. Sin importar el motivo por el cual entra en consulta, pretende que la atención sea rápida y con el menor esfuerzo. Facilitarle el acceso a través de la proactividad y simplificando los canales de contacto es el leitmotiv actual, pero para eso hay que tener una consideración amplia sobre cuáles son esos puntos de contacto.
Un desafío clave es decidir cuáles son las mejores herramientas y estrategias para ofrecer a los usuarios y existe uno que muchos pasan por alto: los motores de búsqueda. Invertir tiempo y dinero para optimizar la experiencia de los visitantes es crucial; la forma más rápida de perder un cliente potencial es que no puede encontrar lo que quiere a la primera consulta que ingresó en la barra de búsqueda de su sitio, y es poco probable que intente de nuevo, lo que tiene como consecuencia que finalmente abandone el sitio con altas chances de nunca regresar. Para que esto no suceda, la primera medida a tomar está relacionada con el contenido: debe ser fácil de encontrar y apropiado para responder las consultas de los visitantes. ¡Sí, customer experience en motores de búsqueda!

Beneficiarse de la personalización
La inteligencia artificial puede proporcionar de manera rápida y eficiente a cada visitante del sitio su propia experiencia personalizada, al brindar recomendaciones de contenido en tiempo real en respuesta a su consulta de búsqueda. Esto es posible gracias a la aplicación de automatización de recomendaciones individuales, que ofrece personalización a escala, basada en la interacción así como en los datos recopilados durante otras interacciones previas de ese visitante al sitio web.
Por lo tanto, los tipos de resultados que se brindan se basan justamente en las necesidades del usuario. Estos motores, además, tienen la capacidad de reconocer patrones similares de consultas en línea para recomendar el contenido más apropiado a cada uno.
De este modo, las recomendaciones basadas en inteligencia artificial brindan acceso a análisis fáciles de interpretar, que permiten ver qué términos son los más populares y observar cualquier cambio. Con esta información podemos, por ejemplo, implementar un motor de búsqueda y sugerencias para ofrecer una experiencia del cliente satisfactoria.

¿Por qué implementar inteligencia artificial para motores de búsqueda?
Podemos afirmar que la transformación digital se trata de permitir la mejora continua, y justamente eso es lo que ofrecen la búsqueda y recomendaciones basadas en inteligencia artificial, con el fin de satisfacer plenamente las necesidades de los usuarios. Esta tecnología logra:
Impulsar mejoras continuas en la experiencia de búsqueda para que más visitantes encuentren lo que necesitan en su sitio web, de manera más rápida y certera.
Ofrecer información de alto valor sobre el comportamiento y preferencias de los usuarios, de modo que puedan refinar constantemente sus estrategias para conocer qué ofrecer y atraer nuevos clientes.
Satisfacer de la mejor manera las necesidades de sus actuales y futuro clientes, y lograr un cambio real en su experiencia digital.

Asistentes cognitivos aliados para la personalización
Solía pensarse que la posibilidad de respuesta mediante la combinación de algoritmos no podía lograr altos niveles de asertividad, lo que llevaba a desestimar la inclusión de ciertos asistentes virtuales. Pero nuestra experiencia demuestra lo contrario, ya que logramos romper con este mito al desarrollar Alfred CX, solución de inteligencia artificial especializada en customer experience. Se trata de un asistente cognitivo que funciona con una combinación algorítmica de clasificadores y redes neuronales, que analizan la expresión del usuario desde distintos puntos de vista y con técnicas diferentes, donde prevalece la calidad de los datos sobre el volumen. De este modo, logramos 70% de asertividad desde el primer día; un promedio real muy superior al de cualquier otro asistente de inteligencia artificial, lo que permite brindar la respuesta correcta a la persona correcta.