Narrativa de datos con IA
Los datos no estructurados presentan una gran oportunidad para conocer nueva información de los clientes. Si las organizaciones pueden traducir esos datos en experiencias fáciles de entender sobre sus clientes, pueden adoptar medidas que ayuden a aumentar su satisfacción y reducir la tasa de abandono.
No hay escasez de datos no estructurados disponibles. De hecho, según algunas estimaciones, el 90 % de todos los datos no están estructurados, y crecen mucho más rápido que los datos estructurados. El texto, las imágenes, el audio y otros tipos de contenido que constituyen los datos no estructurados de los clientes se están multiplicando rápidamente en una serie de plataformas como Discord, Reddit, Slack y X. La recopilación de todos estos datos y su transformación en información práctica puede ser un desafío, pero los beneficios potenciales merecen la pena.
Cuando era ingeniero de experiencia de usuario en Google, comprobé cómo la combinación de las capacidades de la IA generativa con los datos de los clientes podía mejorar las experiencias digitales. Formaba parte de un equipo increíble que trabajaba en páginas web de marketing, incluida la página de inicio en la nube.google.com. Algunos de nuestros proyectos consistían en crear interfaces de usuario conversacionales para ventas y soporte que automatizaban parcialmente las incidencias de Salesforce. Con las respuestas de soporte semiautomatizadas, pudimos abordar rápidamente los problemas de los clientes y mantenerlos satisfechos.
Sin embargo, para la mayoría de las organizaciones, la cadena de comentarios de los clientes no funciona, y en Sushidata estamos trabajando para solucionarlo. Como cofundador y director general de la empresa, trabajo con nuestro equipo cualificado para ayudar a las organizaciones a entender a los clientes y mejorar sus experiencias mediante la aplicación de la IA a los datos no estructurados. A lo largo de nuestra trayectoria, hemos aprendido algunas lecciones importantes sobre dónde centrar los esfuerzos y cómo aprovechar al máximo los datos.
Maximiza el valor de los clientes existentes
Centrarse en la experiencia de los clientes existentes a menudo puede ofrecer el mayor impacto. Se necesitan muchos más recursos para conseguir nuevos clientes que para fidelizar a los que ya tienes. Aunque nunca dejarás de trabajar para atraer nuevos clientes potenciales, una de tus principales prioridades debe ser satisfacer las necesidades de los clientes actuales.
La identificación de información de datos no estructurados te permite detectar posibles problemas a tiempo. Por ejemplo, algunos de los datos que recopilamos para nuestros clientes incluyen quejas de sus usuarios que no están satisfechos con el tiempo que tardan en resolver sus problemas. Ahora estamos trabajando en un mecanismo de alerta que aprovecha el procesamiento del lenguaje natural para enviar una alerta al equipo adecuado en cualquier canal necesario: Slack, correo electrónico o incluso texto. Con este mecanismo, nuestros clientes podrán abordar los problemas antes de que sus usuarios decidan explorar soluciones de la competencia.
Mientras tanto, conocer las necesidades de los clientes en tiempo real puede crear nuevas oportunidades de venta. Si un cliente describe un desafío empresarial concreto en Slack o publica una solicitud de función en Discord, es posible que puedas ofrecer soluciones que respondan a sus necesidades. Planteo esta reflexión: cuando alguien te pregunta por los precios para empresas, ¿qué debes hacer? Para mí, la respuesta es atraer a ese cliente y ser lo más útil posible con ese comprador potencial.
Aprovecha la eficacia de la IA
¿Cómo encuentras valor en los grandes volúmenes de datos de clientes? La IA es necesaria para aprovechar al máximo los datos no estructurados. Con el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño, puedes recopilar de forma eficiente datos de clientes de numerosas fuentes, conectar partes de datos adquiridos de distintos lugares, unificar al usuario en todas las plataformas, analizar datos para comprender el sentimiento, detectar tendencias en tiempo real y presentar nueva información en un formato visual.
Este trabajo sería casi imposible sin la IA. Supongamos que quieres organizar los datos de conversaciones de varios foros en línea en una narrativa coherente para el cliente sobre tu producto. Más que encontrar todas las menciones de tu producto, necesitas un sistema adaptado al contexto que pueda discernir las relaciones entre numerosos mensajes, conectar piezas concretas de información y generar una única historia que tenga sentido. Dada la naturaleza de matices, a menudo ambigua, de la comunicación humana, este proceso requiere capacidades sofisticadas de IA y el mantenimiento del contexto, incluso cuando las conversaciones están interrelacionadas y son fluidas por naturaleza.
Aborda las decisiones estratégicas clave
¿Cómo implementas un enfoque basado en la IA para generar información sobre los clientes a partir de datos no estructurados? Hay algunas decisiones esenciales que debes tomar, y desafíos que debes superar, antes de que puedas empezar a sacar provecho de esta gran cantidad de datos.
Recopilación
No importa el tamaño de tu organización, las plataformas de comunidades como Discord, Slack, X y Reddit suelen ser los mejores lugares para conocer las opiniones y los comentarios de los clientes. Además de las conversaciones que tu equipo pueda tener directamente con los clientes en estas plataformas, los clientes también hablan con sus colegas (es decir, clientes potenciales) sobre tu empresa y tus productos, proporcionándoles información que puede ser esencial.
Debes decidir qué tecnología te permitirá recopilar todos los datos relevantes de forma rápida y eficiente, y cumplir al mismo tiempo con las reglas de la plataforma y las normativas de privacidad de datos. En Sushidata, utilizamos OAuth, y no Zapier, para facilitar la recopilación de datos, porque la complejidad de conexión a Zapier no es algo que queremos para nuestros usuarios. Prestamos especial atención a cada fuente y nos aseguramos de que la conexión a esa fuente sea lo más rápida y eficiente posible. OAuth es un estándar abierto que nos permite a nosotros, y a nuestros clientes, conectarnos a una API desde cada plataforma. Con OAuth, las organizaciones pueden acceder fácilmente a la información de los clientes sin tener que entrar en la ambigüedad ética de extraer datos de foros públicos.
Unificación
La unificación de los datos de varias fuentes es uno de los mayores desafíos del análisis de los datos de los clientes. Por un lado, quieres reunir todos estos datos aislados, pero también quieres saber qué información procede de qué plataforma para poder actuar en el lugar adecuado.
En Sushidata, asignamos los Id. por plataforma de origen. Si alguien quiere ahondar en un problema, error o solicitud de función de un producto en particular, puede ir directamente a la fuente con un clic.
Almacenamiento
Si recopilas principalmente datos de texto, puedes utilizar una base de datos tradicional. En Sushidata, utilizamos la base de datos sin servidor de Cloudflare con una instancia de base de datos independiente para cada inquilino. El objetivo es asegurarnos de que los datos de cada organización estén separados de los de las demás.
Si incluyes otros tipos de datos como imágenes, una base de datos vectorial (que mantiene los datos relacionados muy cerca) puede ayudar a acelerar el rendimiento. La plataforma para desarrolladores de Cloudflare nos permite determinar qué datos deben incluirse en la base de datos vectorial.
Además, elegir el almacenamiento de objetos, como Cloudflare R2, puede ayudarte a almacenar una gran cantidad y variedad de datos, desde texto, imágenes y vídeo hasta datos de registros y eventos.
Análisis
Hoy en día, las organizaciones tienen acceso a grandes cantidades de datos, pero utilizar esos datos para tomar decisiones acertadas exige un análisis. La IA es fundamental para clasificar y analizar todos esos datos, y luego generar información práctica.
Es fundamental identificar o crear los modelos de IA adecuados. Sushidata ofrece acceso a numerosos modelos de IA para que tengas la flexibilidad de explorar fácilmente nuevos modelos a medida que estén disponibles. Utilizamos Cloudflare Workers AI para las integraciones y los modelos de generación de texto, que se ejecutan en el perímetro, cerca de los usuarios.
Con los modelos adecuados, puedes analizar el contexto de los datos no estructurados que has recopilado y, a continuación, realizar un análisis de sentimiento multidimensional. Cuando los cofundadores de Sushidata, Víctor Sánchez y Victor Ilisei, y yo nos propusimos analizar las emociones, queríamos hacer algo más que evaluar la satisfacción o decepción de los clientes. Hay muchas más emociones que puedes explorar.
Decidimos utilizar la IA para realizar un análisis de sentimiento de cinco dimensiones. De este modo, nuestros clientes pueden comprender mejor si sus clientes expresan confianza o miedo, confusión o claridad, y mucho más. La identificación del sentimiento adecuado te permite determinar mejor qué acción emprender.
Visualización
En la mayoría de los casos, las personas que utilizan la información de los clientes no son científicos de datos, sino miembros de un equipo de gestión de la experiencia del cliente o de la comunidad. Tienes que encontrar una solución para presentarles la información en un formato visual que transmita la información de forma rápida y sencilla.
Con las capacidades de visualización adecuadas, ese equipo puede ver de inmediato si tu empresa está recibiendo más comentarios, solicitudes de funciones, informes de errores o menciones de otros problemas. El equipo de experiencia del cliente puede diseñar los procesos de compra y permanencia y luego trabajar para optimizarlos. Además, pueden utilizar las visualizaciones para compartir información con los responsables de la empresa.
Seguridad
La protección de los datos de los clientes y la conformidad de la normativa en materia de privacidad de datos son fundamentales. Para proteger la privacidad de los clientes individuales, necesitas formas de anonimizar los datos y eliminar la información de identificación personal (PII) conforme recopilas los datos. También debes cumplir con las reglas de la plataforma sobre la recopilación de datos. Además, como mencioné anteriormente, una implementación multiinquilino es importante para proteger los datos.
Si estás entrenando tu propio modelo de IA, también debes asegurarte de que los datos que estás introduciendo en el modelo no estén en riesgo o sean erróneos. Por ejemplo, hemos visto empresas que utilizan datos de Reddit, incluidas conversaciones entre empleados de la empresa y clientes, para entrenar modelos de IA generativa. Planean implementar esos modelos en foros para responder a las preguntas de los clientes en su nombre, pero necesitan asegurarse de que disponen de datos limpios y precisos. Si alguien entra en un foro y se hace pasar por un usuario, los modelos basados en esos datos no ofrecerán respuestas precisas y constructivas.
Imagina el futuro de la narrativa con IA
La aplicación de la IA a los datos no estructurados tiene un enorme potencial para conocer mejor a tus clientes y saber cómo se sienten acerca de tus productos, qué problemas tienen y mucho más. Ese conocimiento te permitirá adoptar las medidas que mejoren la satisfacción del cliente, reducir la tasa de abandono y, en última instancia, aumentar los ingresos.
Imaginamos un futuro en el que puedas ir a Sushidata y preguntarte: "¿Por qué se van mis usuarios?" y haz que la IA te cuente una historia a partir de tus propios datos. Esa historia puede utilizar un gráfico en evolución o un panel de control que, con solo hacer clic en el botón "reproducir", te ayudará a comprender tus datos de una manera que nunca antes habías experimentado.
Sí, hay algunos desafíos para hacer realidad ese enfoque. La recopilación de datos de numerosas fuentes, el análisis, la protección y la creación de una narrativa convincente son tareas complicadas. Sin embargo, fundamos Sushidata para hacer realidad esa idea.
Cloudflare ha desempeñado un papel clave ayudándonos a desarrollar y gestionar nuestra plataforma. El uso de los productos de Cloudflare nos ha permitido analizar y clasificar con éxito decenas de miles de conversaciones de foros en línea, transformando los datos en experiencias de clientes coherentes. Las organizaciones están utilizando esas experiencias para abordar las necesidades de los clientes y crear estrategias a largo plazo que generen el mayor valor para sus clientes.
Este artículo forma parte de un conjunto de publicaciones sobre las últimas tendencias y temas que afectan a los responsables de la toma de decisiones sobre tecnología en la actualidad.
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Autor
George Portillo — @georgeportillo
Consejero delegado y cofundador, Sushidata
CONCLUSIONES CLAVE
Después de leer este artículo podrás entender:
Los beneficios que puedes obtener analizando los datos existentes de los clientes
Por qué la IA es esencial para aprovechar el valor de los datos no estructurados
Los principales desafíos y estrategias para convertir los datos no estructurados en información práctica
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