6 casos de uso de inteligencia artificial aplicados en el CRM.

La inteligencia artificial ha revolucionado la manera en que las empresas se relacionan con sus clientes. En el ámbito del CRM (Customer Relationship Management), la personalización one-to-one se ha convertido en una estrategia esencial para mejorar la interacción y la fidelización de los clientes.

Si quieres ver un caso de éxito concreto de los resultados de la personalización one-to-one con Pleasepoint aquí tienes el enlace al Caso de éxito: Personalización one-to-one con los clientes de Condis.

En este post, exploramos cinco casos de uso de la IA de Pleasepoint para enseñarte cómo la personalización one-to-one transforma la interacción en tu eCommerce. Estos son los contenidos que trataremos:

1. Recomendación one-to-one en newsletters.
2. Personalización según propensión en newsletters.
3. Campañas on-top basadas en propensión de compra.
4. Customer journeys basados en el ciclo de vida.
5. Scoring de la siguiente mejor acción.
6. Predicción de la siguiente compra.
7. Conclusiones de la personalización one-to-one en la estrategia de CRM.

Un consejo clave para empezar a aplicar casos de uso de la personalización one-to-one en la estrategia de CRM es comenzar con un enfoque iterativo y medible. Esto significa que debes identificar un área específica de tu CRM donde la personalización pueda tener un impacto significativo, como las newsletters semanales, las campañas de específicas o las automatiozaciones.

En los casos de uso que ahora verás se empieza implementando un piloto con un grupo de control para comparar los resultados de la personalización frente a las estrategias tradicionales. Utiliza la metodología de test A/B para medir la interacción, la conversión y el revenue generado.

Te recomiendo este enlace para que veas cómo puedes hacer test A/B en tu CRM apoyándote en Pleasepoint y medir los resultados de una forma fácil y rápida.

En cada casp de uso nos aseguramos de establecer KPIs claros y de realizar el seguimiento continuo de los resultados, permitiendo validar la personalización y ajustar y optimizar las estrategias basándote en datos reales.

A medida que observes mejoras, puedes expandir gradualmente la personalización con otros casos de uso en el CRM, asegurando que cada paso esté respaldado por análisis y resultados medibles.

1. Recomendación one-to-one en newsletters.

La recomendación one-to-one de productos en las newsletters se basa en el histórico de compra y la interacción de cada usuario registrado. Al alinear estas recomendaciones con la estrategia comercial de la campaña, se consigue un contenido altamente relevante para cada cliente.

Objetivo: Aumentar la interacción con la newsletter mediante contenidos más relevantes y visitas más propensas a la compra. En cada newsletter, se ofrecen productos adecuados a cada usuario según el contenido de la campaña.

Piloto: Se ejecuta un test con un grupo de control para validar los resultados de la recomendación one-to-one en las newsletters. Se compara el rendimiento de la audiencia que recibe productos personalizados con la que recibe una selección masiva.

Resultados y beneficios:

• Incremento del 12% en la interacción con los productos de la newsletter.
• Incremento del 233% en conversión y del 173% en revenue de la newsletter.
• Automatización de la selección de productos en las newsletters.

Aprende a personalizar one-to-one la oferta de productos en cada una de las newsletters de tu acción de CRM.

2. Personalización según propensión en newsletters.

La personalización del contenido de la newsletter para cada usuario registrado se basa en la propensión de compra. Esto incluye personalizar banners, promociones, categorías o marcas destacadas según las preferencias del usuario.

Objetivo: Objetivo: Aumentar la interacción con la newsletter mediante contenidos más relevantes y reacciones más propensas a la compra. Cada usuario recibe los contenidos más adecuados según el contenido de la campaña.

Piloto: Se ejecuta un test con un grupo de control para validar los resultados de la personalización basada en la propensión en las newsletters. Se compara el rendimiento de la audiencia que recibe contenidos personalizados con la que no.

Resultados y beneficios:

• Incremento medio del 12% en el número de pedidos del canal email.
• Incremento medio del 31% en revenue y del 17% en ticket medio del canal.
• Automatización de la personalización en los contenidos de las newsletters.

Aprende a enriquecer los datos de cliente en tu CRM con la información de propensión de compra de cada uno de ellos.

3. Campañas on-top basadas en propensión de compra.

Las campañas adicionales personalizadas se crean basadas en la propensión de compra de cada usuario registrado. Estas campañas cuentan con una audiencia con gustos similares y reciben contenido adaptado a sus intereses.

Objetivo: Aumentar los impactos con campañas segmentadas y personalizadas a los intereses de cada cliente, generando ventas adicionales y sin perjudicar la tasa de baja de la newsletter.

Piloto: Se ejecuta un test con un grupo de control para validar los resultados de las campañas on-top basadas en la propensión en las newsletters. Se compara el rendimiento de la audiencia que recibe estas campañas con la que solo recibe las newsletters habituales.

Resultados y beneficios:

• Incremento medio del 18% en el número de pedidos de la acción.
• Incremento medio del 43% en revenue y del 20% en ticket medio de la acción.
• Automatización de la personalización en los contenidos de las newsletters.

4. Customer journeys basados en el ciclo de vida.

Los customer journeys basados en el ciclo de vida de cada cliente utilizan comunicaciones adaptadas al ciclo de compra, el estado de fidelización y la evolución individual de cada cliente.

Objetivo: Crear comunicaciones basadas en el ciclo de vida del cliente para mejorar la fidelización, aumentar la repetición de compra y minimizar el riesgo de pérdida o hibernación de clientes.

Piloto: Se ejecuta un test utilizando un grupo de control para validar los resultados de los customer journeys basados en el ciclo de vida. Se comparan los resultados con los clientes en el mismo estado que no reciben el journey.

Resultados y beneficios:

• Incremento medio del 119% en el número de pedidos de la acción.
• Incremento medio del 269% en revenue y del 32% en ticket medio de la acción.
• Automatización de la personalización en los contenidos de las newsletters.

Aprende a enriquecer los datos de cliente en tu CRM con la información de ciclo de vida de cada uno de ellos.

5. Scoring de la siguiente mejor acción.

La recomendación one-to-one de la siguiente mejor acción comercial disponible se realiza para cada cliente, generando automáticamente las audiencias de cada acción y aumentando el rendimiento de cada campaña.

Objetivo: Optimizar la acción comercial y de marketing asignando a cada usuario la acción disponible a la que es más propenso a reaccionar, consiguiendo así un mejor rendimiento y conversión.

Piloto: Se ejecuta un test A/B para validar los resultados de la recomendación de la siguiente mejor acción de Pleasepoint, comparando con los resultados de la asignación habitual de acciones para cada cliente.

Resultados y beneficios:

• Incremento medio del 32% en la conversión de la acción.
• Automatización de la creación de audiencias para las distintas acciones.
• Automatización en la selección de campañas o acciones comerciales para cada usuario.

6. Predicción de la siguiente compra.

La predicción del momento de compra para cada usuario utiliza redes neuronales basadas en series temporales, permitiendo comunicar de forma específica a aquellos clientes con mayor propensión a realizar una compra.

Objetivo: Objetivo: Aumentar los resultados de conversión con clientes propensos a realizar una compra en los próximos momentos, personalizando específicamente la comunicación hacia esta siguiente compra.

Piloto: Piloto: Se ejecuta un test A/B para validar los resultados de la predicción de la siguiente compra de Pleasepoint, comparando con los resultados de la comunicación genérica para todos los clientes.

Resultados y beneficios:

• Incremento medio del 12% en tickets/pedidos.
• Incremento medio del 15% en revenue y del 4,87% en el ticket medio.
• Automatización de comunicaciones basadas en la repetición de compra.

Conclusiones de la personalización one-to-one en la estrategia de CRM.

Implementar casos de uso específicos de personalización one-to-one en la estrategia de CRM ha demostrado ser crucial para el crecimiento sostenible y la mejora de las relaciones con los clientes. Los resultados son claros: al proporcionar recomendaciones de productos altamente relevantes, se impulsa significativamente la venta adicional. Cuando los clientes reciben sugerencias que se alinean perfectamente con sus intereses y comportamientos de compra, las tasas de conversión aumentan, generando más ventas y maximizando el valor de cada interacción.

Más allá de las ventas, la personalización one-to-one fortalece la fidelización de los usuarios. Al sentirse comprendidos y valorados, los clientes desarrollan una conexión más profunda con la marca, lo que se traduce en una mayor lealtad y una menor propensión a cambiar a competidores. Esta estrategia crea una experiencia que va más allá de la transacción, construyendo una relación de confianza y satisfacción continua.

La personalización también impacta positivamente en la repetición de compra. Herramientas como la predicción de la siguiente compra y la recomendación de la siguiente mejor acción permiten anticipar las necesidades de los clientes y ofrecer incentivos en el momento óptimo. Esto incrementa la frecuencia de compra y mejora el valor de vida del cliente, un indicador crucial de éxito a largo plazo.

En conclusión, la personalización one-to-one en la estrategia de CRM es esencial para cualquier empresa que busque no solo incrementar sus ventas, sino también fortalecer sus relaciones con los clientes y mejorar la repetición de compra. Adoptar esta tecnología transforma la relación con el cliente, creando un vínculo más fuerte y duradero. Invertir en personalización y en la inteligencia artificial de Pleasepoint no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad en el entorno actual de negocio. Las empresas que lo hagan estarán mejor posicionadas para liderar en sus respectivos mercados y satisfacer las expectativas cada vez más exigentes de los consumidores modernos.