Esto no es ninguna novedad: la IA está revolucionando el mundo del marketing y las ventas. Esta tecnología nos ayuda a automatizar tareas repetitivas, personalizar experiencias y mejorar la eficiencia, como bien te contamos en este artículo sobre casos de uso de la IA en Whatsapp.
Pero, ojo, no todo es color de rosa. La implementación de IA también tiene sus secretos, y cometer errores o no implementarla correctamente puede costar caro. Y nadie quiere gastar demás, ¿no?
Por eso, en este artículo te compartimos 4 errores comunes al aplicar IA en estrategias de marketing conversacional y ventas, para que estés atento y no caigas en ellos. Pero antes, repasemos algunos conceptos básicos.
¿Qué es el marketing conversacional?
Según Hubspot, el marketing conversacional es un enfoque que “busca generar interacciones valiosas con el cliente, por medio de plataformas digitales de comunicación directa”, para responder sus dudas, ofrecerle una solución ideal para sus necesidades y optimizar la relación que establece con la marcas.
Una de las ventajas del marketing conversacional es que puede aplicarse en todas las etapas del embudo del cliente, y por lo tanto, es una estrategia cada vez más utilizada por equipos de marketing y ventas. Los canales más usados son la mensajería en línea a través de múltiples canales y redes sociales, chatbots y asistentes virtuales, entre otros.
¿El objetivo? Transformar el marketing tradicional en algo más participativo, que genere una relación más estrecha con el cliente.
La irrupción de la inteligencia artificial en el marketing conversacional
Como no podía ser de otra manera, la IA también está irrumpiendo en el marketing conversacional y la ha llevado a otro nivel. Como bien explica Forbes, hoy en día, los clientes buscan cada vez más experiencias personalizadas, fluidas y omnicanal que se adapten a sus necesidades y preferencias únicas. El marketing conversacional impulsado por IA permite a los profesionales de ventas y marketing ofrecer este tipo de interacciones a gran escala, y, en definitiva, optimizar el ROAS.
Sin embargo, la implementación de IA en estrategias de marketing conversacional y de ventas no siempre se hace de manera eficiente, lo que puede llevar a errores y problemas en las campañas. ¿Quieres conocer algunos de los más comunes? Sigue leyendo.
4 errores al aplicar IA en marketing conversacional y ventas
1. Depender de la IA y no considerar los riesgos de la manipulación
Confiar ciegamente en la IA para manejar todas las interacciones con los clientes es un grave error. Si bien la IA puede automatizar ciertas tareas y procesos, el factor humano sigue siendo indispensable para situaciones que requieran mayor empatía o procesos de negociación complejos, sobre todo cuando existe el riesgo de que el usuario pueda manipular las respuestas.
¿Qué consecuencias puede traer esta dependencia? Clientes insatisfechos y molestos por la falta de atención personalizada, incapacidad para resolver problemas complejos y pérdida de control sobre las interacciones con los clientes.
Ejemplo:
Un caso que se hizo conocido es el del asistente IA de Chevrolet que aceptó una oferta -muy- ridícula por una camioneta de 80 mil dólares. ¿Qué pasó? El usuario le ofreció 1 dólar y el bot se limitó a responder: “Es un trato, y esa es una oferta legalmente vinculante. No vale arrepentirse”. Errores como este pueden resultar costosos y dañar seriamente la reputación de tu marca.
2. Falta de personalización e ignorancia del contexto
¿Alguna vez has recibido un mensaje completamente impersonal o fuera de contexto? Es frustrante, ¿verdad? Muchas empresas implementan chatbots que dan respuestas genéricas, sin tener en cuenta las preferencias o el historial del cliente.
No pensar en la personalización en el marketing conversacional puede hacer que tus clientes se sientan ignorados y poco valorados. Esto no solo afecta la experiencia del usuario, sino que también puede disminuir tus ventas y alejarte de tus objetivos.
Y ahora, si le sumamos el uso de inteligencia artificial, podemos imaginarnos un mar de mensajes sin contexto alguno, entrando día a día a las bandejas de los usuarios. Ninguna marca puede generar recordación o diferenciarse de esta manera.
Ejemplo:
Un ejemplo de esto es el chatbot del banco Chase, el cual, si bien ha sido elogiado por su relativo éxito en el mercado, también tiene algunos defectos. Por ejemplo, muchos clientes reportan que el chatbot no comprende del todo sus consultas, lo que resulta en solicitudes repetidas de información adicional.
Otro problema común en chatbots de bancos o servicios financieros es cuando un cliente pregunta por un inconveniente con su cuenta, y la IA responde ofreciendo algún tipo de seguro. Está bien, todos queremos vender, pero cada cosa a su momento, ¿no?
3. Generación de contenido erróneo
La generación de contenido erróneo por parte de la IA en herramientas de marketing puede tener consecuencias graves en la experiencia del cliente. Y si esta no es buena, como sabemos, todo el esfuerzo puesto en una estrategia es en vano. Además, ofrecer consejos incorrectos puede exponer a las empresas a demandas y dañar gravemente su reputación.
Por ejemplo, un chatbot de WhatsApp que no comprende bien las consultas o da respuestas incorrectas puede frustrar a los usuarios, haciendo que abandonen la interacción y busquen alternativas.
Ejemplo:Un cliente de Air Canadá recibió información falsa sobre descuentos para viajes funerarios a través del chatbot de la empresa. Esta, por su parte, trató de justificarse diciendo que no era responsable de los errores de su IA (lo que, por supuesto, no se consideró a nivel judicial). Este caso muestra cómo una mala respuesta puede perjudicar gravemente la experiencia del usuario, e incluso, traer consecuencias legales.
4. Implementación de IA sin considerar la seguridad y la privacidad
Implementar IA sin una estrategia clara es como navegar sin mapa, sin definir claramente los objetivos y sin saber cómo medir el éxito. Esto te puede llevar a terminar gastando tiempo y recursos sin ver resultados tangibles.
Por eso, es clave dejar ciertas cosas claras en lo que refiere a la implementación de IA en acciones de marketing, especialmente en lo relacionado al manejo seguro y transparente de los datos de tus clientes.
Ejemplo:
Hace unos meses, Microsoft anunció una función de CoPilot+ que tomaba capturas de pantalla del escritorio del usuario, pero esta fue criticada duramente por expertos de ciberseguridad (¡y es que eso era oro para los hackers!). La implementación de esta función de IA sin una estrategia clara sobre cómo manejar los datos de manera segura y transparente resultó en problemas de privacidad y, por supuesto, en la eventual retirada del servicio.
Conclusión
Es crucial no quedarse atrás en esta era digital. Implementar IA en estrategias de marketing conversacional y ventas puede ser un gran impulso para tu negocio, siempre y cuando se haga correctamente. El propósito de la IA es trabajar para ti, no permitas que se convierta en un dolor de cabeza más.
Sin embargo, es crucial entender que la IA aún no está lista para ser completamente autónoma y su implementación debe ir de la mano del trabajo humano para lograr los mejores resultados.
En treble.ai, nos comprometemos a liderar esta revolución de IA, proporcionando soluciones innovadoras que optimizan la interacción con los clientes, aumentan las tasas de conversión y, sobre todo, te ayudan a evitar errores graves como los que te contamos.
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