Marketing Relacional, ejemplos con Inteligencia Artificial Pasar al contenido principal
Imagen
Marketing Relacional, ejemplos con Inteligencia Artificial

Marketing Relacional, ejemplos con Inteligencia Artificial

Marketing y Comunicación | Artículo
  • Visitas
    2486
  • Enero 2018
_ESIC Business & Marketing School

_ESIC Business & Marketing School

ESIC Business & Marketing School.

Los clientes han cambiado. Según Accenture Research, el 45% de los clientes en España son “Nómadas”: clientes avanzados digitalmente, acostumbrados a las nuevas soluciones tecnológicas. Y casi el 44% de los españoles son “Buscadores de calidad”, que esperan un servicio personalizado. En este complejo contexto: ¿cuáles son las tendencias que involucran a los clientes en la Revolución Digital? El reto para las organizaciones es construir “relaciones relevantes” con esos clientes. Gana así peso un entorno clave para la empresa: Marketing relacional, ejemplos de cómo conectar cliente y negocio.

CRO

¿Te gustaría cursar nuestro Máster en Customer Experience: Innovation & Design Thinking [MICEMD]? Accede para más información

Este reto es, a su vez, una gran oportunidad de crecimiento: conectar mediante Marketing relacional con inteligencia artificial los diferentes momentos clave de interacción entre ambos, también llamado “customer journey”. Representa evolucionar de un modelo de campañas masivas en plataformas tradicionales, a un modelo de relación avanzado e inteligente, apoyado en conversaciones en diferentes canales.

Algunas empresas están triunfando con este enfoque de Marketing relacional: ejemplos 

  • Ayudando a los clientes en los momentos de la verdad de sus interacciones, como hace Klarna en el eCommerce.

Klarna es una start-up europea experta en pagos de comercio electrónico fundada en 2005. Ya ha procesado transacciones de 60 millones de usuarios en Europa y América del Norte en 70.000 comerciantes. La idea es simple: Klarna simplifica las compras en línea, posibilita la compra sin el uso de tarjetas y solo utiliza la información personal más importante: correo electrónico, código postal y dirección de facturación. Para los clientes que regresan, es una experiencia de pago único. Se ha convertido en el Spotify del comercio electrónico, con el lema “Compre ahora. Paga después”. Sobre la base de este punto de diferencia, Klarna incluso obtuvo este mes una licencia bancaria de la Autoridad de Supervisión Financiera de Suecia; ¿quizá un hilo para los bancos en Europa?

  • Ofreciendo asesoramiento automático avanzado, como el robot inteligente Collette.

Para interacciones automáticas avanzadas, Collette es un robo-asesor virtual de hipotecas que formula preguntas a los clientes en un estilo de conversación natural y genera consejos personalizados. Después de la gran revolución que supusieron las redes sociales en la relación con el consumidor, los chatbots y los agentes virtuales son la nueva transformación de la interacción entre clientes y empresas.

  • Ofreciendo experiencias relacionales coherentes entre todos los canales, como Amazon o Macy’s.

En un contexto de relaciones híbridas físico-digitales, una empresa de eCommerce como Amazon explora con tiendas “flagship” físicas en la Universidad de Purdue. Al mismo tiempo, unos grandes almacenes como Macy’s han evolucionado su modelo multicanal con el objetivo de ser “híbrido digital”, poniendo especial énfasis en la activación promocional de su web, redes sociales y aplicaciones móviles. Sin embargo, esto puede llegar a generar cierta complejidad y descoordinación si no se cuenta con las plataformas tecnológicas adecuadas que orquesten esta experiencia. Resulta clave, así, la función de las plataformas de CRM y eCommerce en diferentes tipos de organizaciones.

  • Traduciendo la Inteligencia Artificial en soluciones, como Salesforce Einstein.

Uno de los temas más comentados son las aplicaciones reales de la Inteligencia Artificial. Hubo algunos ejemplos sobre cómo las soluciones como Salesforce Einstein mejoran las interacciones del cliente en canales digitales y móviles, orientándose a través de los principios del marketing relacional. El CRM se transforma así gracias a los datos y la analítica, abriendo oportunidades antes desconocidas sin este enfoque de Marketing relacional.

En definitiva, hemos visto varios ejemplos de Marketing relacional de diferentes industrias. Se crean unas relaciones relevantes para los diferentes segmentos de clientes y se entregan en diferentes canales. El reto del Marketing es orquestar estas interacciones de una forma inteligente. De esta manera, se abre una interesante reflexión: ¿estás construyendo “relaciones relevantes” con tus clientes sobre la Inteligencia artificial y Marketing relacional en tu transformación digital y la de tus proyectos?

Si te interesa el mundo del marketing y las nuevas oportunidades que surgen día a día, fórmate con el Máster en Customer Experience Management de ESIC.

  • Autor

También te puede interesar

Market share o participación de mercado: qué es y cómo calcularlo

Marketing y Comunicación

Posicionarse frente a los competidores no es fácil, sobre todo en un contexto en el que la competencia es más fuerte que nunca. Si no cuidas al cliente o le ofreces algo diferencial, vendrá otra co...

Estrategias de marketing indiferenciado, diferenciado y concentrado

Marketing y Comunicación

Nos encontramos en un mundo cada vez más digitalizado, en el que la tecnología desempeña un papel indispensable, y el sector del marketing, que ha sufrido muchísimos cambios con su llegada, no es ...

Expansionary vs. Contractionary Monetary Policy: main differences

Business

Monetary policy is one of the most effective strategies applied by central banks in pursuing economic stability. It involves adjustments made on the total monetary supply related to the overall level ...

¿Te informamos?