Desde Skeepers, la empresa tech que ayuda a las marcas a traducir la voz de los consumidores en oportunidades de negocio gracias a su suite de UGC impulsada por IA, han analizado el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en la aplicación de estrategias de contenido generado por usuarios (UGC) y ha detectado 5 grandes retos y oportunidades que brinda esta tecnología.
“La IA generativa puede ayudar a las marcas a gestionar y monitorear mejor el contenido creado por los usuarios”, afirma José Tejero, Country Manager Iberia de Skeepers. “Los retailers e ecommerce pueden aprovechar la información que ya poseen sobre sus clientes y, mediante la implementación de soluciones GenAI, capturar la voz del cliente en cada interacción con su marca y analizarla, con el objetivo de proporcionar una respuesta más adecuada a cada cliente, lo que trae consigo mayor satisfacción y fidelización.”
Conocimiento del cliente a través del dato
La IA puede ayudar a construir un compromiso más fuerte con el cliente al comprender sus necesidades, preferencias y expectativas a partir de los datos facilitados por el usuario en el proceso de compra. Así, los retailers y ecommerce pueden sacar partido de lo que conocen sobre los usuarios, para así segmentar, personalizar o automatizar procesos de acuerdo a sus intereses.
Por otro lado, esta oportunidad plantea a las empresas un desafío a la hora de recopilar datos para entrenar la IA. Las opiniones de los usuarios pueden contener dobles sentidos, sarcasmo y palabras informales que una solución de IA generativa podría no distinguir con precisión, lo que complica el análisis. Es por este motivo que los propios profesionales de la tienda minorista deben analizar los resultados obtenidos y cotejar que son reales.
Contar con soluciones integrales de gestión de clientes
Al utilizar herramientas impulsadas por IA, desde paneles de análisis en tiempo real hasta insights con el grado de satisfacción del cliente, los ecommerce pueden ajustar procesos en cada punto de venta, realizar comparaciones a nivel de red y empoderar a los equipos con información procesable.
Es importante considerar no obstante, que en sistemas de ecommerce ya establecidos, donde se maneja una gran cantidad de datos y funciones, incorporar una solución de IA generativa puede presentar dificultades para integrarse y funcionar con precisión.
La hiperpersonalización
La IA puede ayudar a crear estrategias personalizadas para mejorar las experiencias al capturar información sobre comportamientos de compra, afinidades de productos, patrones de compromiso, segmentación demográfica y métricas de satisfacción.
Por otro lado, en el caso de internacionalizar un ecommerce, las diferencias entre idiomas y culturas es una complejidad a la que deben hacer frente los comercios minoristas si quieren implementar soluciones de IA generativa con éxito. Para trabajar con opiniones en diferentes idiomas y dialectos se necesitan habilidades avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), ya que las diferencias culturales afectan mucho la comprensión de las emociones y comentarios.
Gestión de las reviews y opiniones verificadas
A través de la IA generativa, se puede realizar una evaluación automática del matiz emocional presente en una crítica, identificando si es favorable, desfavorable o imparcial. De esta manera, las compañías pueden analizar de forma rápida la satisfacción de sus clientes y detectar posibles inconvenientes sin necesidad de revisar manualmente cada opinión.
No obstante, estas soluciones pueden contener sesgos y adoptar prejuicios de la información con la que fueron entrenadas, lo que puede resultar en respuestas erróneas.
Rapidez a la hora de analizar las valoraciones de los productos
La IA determina automáticamente la gestión de las reviews a partir del entrenamiento ya adquirido. Esto permite a las empresas evaluar rápidamente la satisfacción del cliente e identificar posibles problemas.
Bajo la supervisión del profesional, este análisis puede tomarse como un facilitador a la hora de evaluar las reviews, sin delegar por completo el proceso, ante la posibilidad de contener algunas imprecisiones dada la velocidad de análisis.
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