Los consumidores tienen poco tiempo. Anhelan la conveniencia y quieren experiencias de cliente a pedido (CX) sin interrupciones.
Recientemente, la industria reiteró la importancia de ‘la experiencia’ en la creciente participación del cliente. Los resultados revelaron que las experiencias no solo tienen que ser perfectas, sino también extraordinarias para involucrar verdaderamente a los clientes.
Las experiencias «satisfactorias» no se acumulan en nuestra sociedad «siempre activa». Pero una experiencia extraordinaria es una tarea difícil para las empresas que entregan miles, o incluso millones, de pedidos todos los días.
En el abarrotado espacio de entrega a pedido, solo una experiencia torpe puede alejar a las personas para siempre. Desde el momento en que los consumidores abren la aplicación, hasta que se deja su pedido, la experiencia debe ser atractiva, fácil y rápida.
El uso del aprendizaje automático para rastrear solicitudes, junto con la preferencia de pedidos de clientes, es parte de la solución para impulsar buenas experiencias de usuario. Pero, ¿de qué otra forma las marcas de entrega utilizan el aprendizaje automático para crear experiencias que sus consumidores anhelan?
Construyendo un perfil de su cliente.
El seguimiento del comportamiento del usuario a través de algoritmos a medida puede reconocer los flujos y reflujos de los patrones de pedidos durante toda la semana para crear un perfil de clientes. Al analizar nuestros propios datos, podemos ver tendencias que pueden ayudarnos a impulsar la eficiencia.
Por ejemplo, Barcelona anhela tacos un martes por la noche. Esta idea significa que los correos pueden ser alertados, y los restaurantes populares están preparados para satisfacer la demanda. A cambio, el usuario recibe su entrega más rápido.
El ritmo de una ciudad es extremadamente importante cuando se construye el perfil del cliente, ya que los comportamientos pueden identificar las necesidades colectivas. El aprendizaje automático examina todas las partes del comportamiento, para crear una imagen clara del consumidor, proporcionando a las marcas los conocimientos necesarios para adaptar el CX.
Evitar la rotación.
La lealtad a la marca es difícil de construir. Para las aplicaciones, es especialmente desafiante, ya que no hay interacción humana y hay una gran cantidad de otras compañías que compiten por la atención y los negocios de los consumidores. A través de una aplicación, es difícil saber si un usuario está desconectado o si está considerando un servicio diferente.
Sin embargo, al aprovechar las capacidades predictivas del aprendizaje automático, las empresas pueden identificar rápidamente a aquellos clientes que están desconectados de un servicio. Con la tecnología, podemos examinar el historial de pedidos anteriores del cliente y sugerir el curso apropiado para recuperar al cliente, como compensación o entrega gratuita.
Utilizamos el aprendizaje automático para predecir el valor de vida futura de cada cliente, que es el ingreso neto total que podemos esperar recibir de ellos, así como la probabilidad de que un cliente permanezca activo en la aplicación.
A partir de estos datos, podemos elegir cómo interactuar con el cliente, desde ofertas hasta recomendaciones, para volver a involucrarlos.
Otra estrategia que utilizan los minoristas Amazon y Very para mitigar la pérdida de clientes es el uso de chatbots. Dada la ausencia de interacción humana, el uso del aprendizaje automático para ordenar las consultas rápidamente o la tecnología para responder preguntas directas relacionadas con los pedidos puede ser la diferencia entre repetir un pedido o perder un cliente por completo.
Coincidencia de conveniencia con una buena experiencia de entrega.
Hacer coincidir el tiempo de entrega con la comodidad del cliente siempre ha sido un desafío en la entrega de última milla. No se trata solo de llevar productos a los clientes más rápido que los competidores: la experiencia debe adaptarse y resolver los problemas de los consumidores.
Una vez más, el aprendizaje automático tiene un papel que desempeñar aquí. Cuando pensamos en experiencias de entrega de tiempo eficiente, nos viene a la mente el seguimiento de pedidos.
Pero los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar para calcular también el tiempo de preparación que necesitará una tienda (en función de factores como el tipo de tienda, el contenido del pedido y la hora del día), hacer coincidir el pedido con el servicio de mensajería mejor ubicado y luego sincronizar el tiempo de preparación del pedido con la llegada del servicio de mensajería, todo en tiempo real.
Las empresas de distribución y los minoristas no solo tienen que tener en cuenta su propio modelo de negocio al ofrecer una buena experiencia de usuario. Las marcas también deben considerar el diseño geográfico, el tráfico y la distribución demográfica de cada ciudad.
Todos estos factores externos pueden influir en el resultado de una entrega para un consumidor. Durante las horas pico en las ciudades, habrá decenas de miles de correos que entregarán productos en cualquier momento, desde alimentos hasta comida para llevar.
La tecnología permite que estos servicios procesen cientos de pedidos por minuto y, lo que es más importante, garantiza que lleguen a tiempo al cliente.
Sin embargo, el desarrollo y la mejora de la experiencia del cliente es una tarea interminable. El comportamiento y las necesidades del consumidor continuarán evolucionando.
Si bien el aprendizaje automático desempeña un papel clave en la automatización de los servicios para hacer que la experiencia del cliente sea lo más ágil y fácil de navegar posible, las empresas deben seguir innovando. Esta es la única forma de lograr experiencias extraordinarias para los clientes que los consumidores anhelan y merecen.
Traducida
Fuente: Minutehack
xperienthink.wordpress.com 