Empatía artificial: el desarrollo que necesita la IA para hablar con los consumidores

En un mundo proliferado y multicanal, todas las marcas necesitan ganarse el corazón y la mente del consumidor para adquirirlo y retenerlo. Necesitan establecer una base de empatía y conexión.

La inteligencia artificial combinada con un enfoque de marketing centrado en el ser humano puede parecer un modelo contrario. Pero lo cierto es que el machine learning, la IA y la automatización son vitales para que las marcas transformen los datos en experiencias empáticas y centradas en el cliente. Para los profesionales del marketing, las soluciones basadas en la IA sirven como una herramienta escalable y personalizable capaz de comprender el motivo de las interacciones de los consumidores. Este es el poder de la empatía artificial, cuando las marcas se dirigen a las necesidades individuales de los consumidores y conectan con ellos en un nivel más profundo que los meros intercambios transaccionales. Cuando se habla de máquinas empáticas, puede que Hollywood nos haya hecho pensar en personajes como Wall-E: robots con emociones. Pero la empatía artificial consiste fundamentalmente en dar a la tecnología la capacidad de descubrir y responder a las emociones humanas.

La tecnología nos proporciona información sobre lo que ha hecho el cliente, pero también pistas y matices que ayudan a anticipar necesidades futuras. Pero extraerlos significa analizar montones de datos para detectar patrones más amplios o preferencias en evolución. Las empresas no pueden limitarse a confiar en los equipos de investigación y de datos para recoger lo que los clientes les devuelven. La necesidad actual es la de ser oyentes activos con oídos en el terreno y capacidad de respuesta en tiempo real.

La empatía artificial en el marketing comienza con una perspectiva centrada en el consumidor y se plasma en percepciones que reflejan qué datos se están recopilando de los clientes de una marca y qué pasos significativos deben darse a continuación. Combina la inteligencia de datos con la inteligencia artificial y las herramientas de modelización predictiva para todos los momentos críticos, incluidos los sitios web, las visitas a las tiendas, las redes sociales o el servicio de atención al cliente. Estos son algunos ejemplos:

El consumidor digital de hoy en día está siempre conectado. Aquí radica la oportunidad de crear experiencias excepcionales y, al mismo tiempo, ganar el corazón de los consumidores. Muchos laboratorios están diseñando software para entender y responder a lo que dicen y sienten los humanos. Las aplicaciones de la empatía artificial son muy variadas, desde la investigación de mercados hasta el transporte, pasando por la publicidad o la atención al cliente.

Humana Pharmacy, por ejemplo, utilizó un servicio de IA empática para ayudar a sus equipos del call centre a manejar a los clientes de manera más eficiente a través del análisis de las emociones. La solución descifra las emociones de los clientes a través del mapeo de patrones de comportamiento como una pausa retardada, un aumento de la velocidad del habla o el tempo. El análisis se transmite a los equipos con mensajes como "hablar un poco más rápido" o "relacionarse un poco más con el cliente". Estos ejemplos de IA empática aumentarán en el futuro.

La empatía artificial es beneficiosa para que los anunciantes comprendan cómo los clientes conectan emocionalmente con la marca. La información puede utilizarse para hacer evolucionar el contenido y los mensajes con el fin de optimizar el rendimiento de la campaña. Los algoritmos de aprendizaje automático combinados con el comportamiento de los consumidores pueden ofrecer sugerencias para mejorar el rendimiento de las campañas. Estos algoritmos pueden desplegarse para afinar la previsión de la demanda y la sensibilidad al precio en los segmentos objetivo, además de proporcionar información sobre el comportamiento de compra.

Pero aunque la empatía artificial puede ayudar a las empresas a crear interacciones más eficaces, no puede sustituir a la interacción humana. El requisito principal que hace que la IA sea eficaz es la percepción humana, la conciencia contextual, los matices y la creatividad. Las empresas deben identificar los casos de uso apropiados de la empatía artificial, y luego pueden implementar estratégicamente su uso en los servicios que prestan a los clientes. El toque humano combinado con la inteligencia de las máquinas puede impulsar un mayor retorno de la inversión en campañas específicas.

Los profesionales de marketing deben utilizar la empatía artificial para crear campañas humanizadas y no sólo dirigidas a las masas. Aquí es donde se puede utilizar para comprender las necesidades del negocio y aprovechar los datos que se pueden destilar en términos sencillos. Las campañas pueden entonces centrarse en proporcionar contenido beneficioso a los clientes después de entender los puntos de dolor y los desafíos del cliente.

Con la evolución de las condiciones del mercado y la constante disrupción, las marcas deben demostrar empatía. Aquellas que no sepan apreciar la situación del consumidor pueden no comunicar en un tono adecuado y arriesgarse a afianzar la percepción negativa de su marca en la mente del consumidor.

Una encuesta realizada por Dassault Systems en colaboración con la empresa de investigación independiente CITE reveló que los consumidores más jóvenes prefieren una personalización que mejore la experiencia del producto o su calidad de vida. También están dispuestos a pagar más y a compartir sus datos para conseguirlo.

Los grandes volúmenes de datos no estructurados pueden ser difíciles de gestionar. Pero esta técnica permite a los equipos de marketing reaccionar en consecuencia con relativa facilidad. También puede utilizarse para comparar las características de los productos. Se pueden introducir o mejorar las características y los atributos que resuenan en el público objetivo. También puede diferenciar automáticamente las emociones y actitudes y clasificarlas como positivas, negativas o neutras mediante ML (machine learning) y procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Un mundo en el que la tecnología se adapta al usuario no es un sueño lejano. Ya vemos que la adopción digital se está convirtiendo en una parte crucial de la transformación digital de la empresa, lo que permite a los directores de información y a los líderes empresariales descifrar y abordar las deficiencias de adopción en tiempo real. A medida que nos adentramos en el futuro post-pandémico en el que la fuerza de trabajo distribuida se convierte en una realidad empresarial, la necesidad de una tecnología empática no hará más que aumentar. Pero a medida que nuestro mundo se digitaliza cada vez más, también existe un claro imperativo de garantizar que siga siendo fundamentalmente humano.