Una de las ramas de la inteligencia artificial es sin dudas el machine learning, ¿te preguntarás qué es el machine learning? Es un sistema que aprende y mejora de manera automática usando la experiencia que va obteniendo en cada una de las interacciones, ¿cómo sucede eso? El machine learning utiliza datos para aprender patrones y así, tomar las decisiones. Si el concepto aún no queda claro, pongamos un ejemplo enfocado en la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.
Aplicaciones del machine learning
Imagina que un cliente envía un correo electrónico con una pregunta sobre un producto específico. El machine learning puede examinar el contenido del correo y, basándose en patrones anteriores, sugerir al agente una respuesta estándar que ha sido efectiva en solicitudes similares.
Además, esta tecnología puede anticipar el comportamiento futuro de los clientes. Por ejemplo, Zendesk, que al analizar el historial de compras y los comportamientos pasados, puede prever qué clientes tienen más probabilidades de realizar una compra adicional o de dejar de utilizar los servicios. Esto permite a las empresas tomar medidas proactivas para retener a esos clientes.
Además de este ejemplo, el machine learning tiene aplicaciones en diferentes sectores:
- Salud: el machine learning puede ayudar a identificar algunos patrones de imágenes médicas o datos clínicos para detectar algunas enfermedades.
- Ecommerce: es posible dar recomendaciones de productos por un análisis de comportamiento de compra y proponer productos que resulten relevantes para el cliente.
- Banca: se puede hacer un análisis de los riesgos crediticios que pueden existir, esto se logra al analizar la viabilidad de un crédito. Además, puede hacerse una detección de transacciones que sean fraudulentas.
Ahora, ya que conoces las aplicaciones que tiene el machine learning, que tal si hablamos de las ventajas de implementar este sistema en tu empresa.
Ventajas del machine learning
- Permite analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente, identificando patrones y tendencias que pueden ser difíciles de detectar manualmente.
- Puede reconocer relaciones y patrones complejos en los datos que pueden ser utilizados para hacer predicciones precisas y tomar decisiones informadas.
- Al utilizar algoritmos avanzados, el machine learning puede mejorar la precisión de las predicciones y decisiones, lo que puede llevar a una mejor toma de decisiones y resultados más efectivos.
- Permite automatizar tareas repetitivas y manuales, liberando tiempo para que los empleados se concentren en tareas más estratégicas y de mayor valor añadido.
- El machine learning es adaptable y puede aprender de nuevos datos, lo que significa que puede mejorar y ajustarse con el tiempo para ofrecer resultados más precisos y relevantes.
- Al analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes, puede ofrecer experiencias más personalizadas y significativas, lo que puede mejorar la satisfacción del cliente y la fidelidad a la marca.
Zendesk y el machine learning
Si quieres comenzar a implementar el machine learning dentro de tu organización, Zendesk puede ser una buena opción, en donde:
- Zendesk examina las interacciones con los clientes para detectar patrones, lo que permite a los agentes anticipar las necesidades del cliente y ofrecer un soporte más personalizado y empático.
- El sistema sugiere automáticamente artículos de ayuda, respuestas a preguntas frecuentes y soluciones pertinentes según el contexto de la conversación, agilizando la resolución de problemas y mejorando la satisfacción del cliente.
- Las consultas se dirigen automáticamente al agente más adecuado según el tipo de problema, la urgencia y el historial del cliente, optimizando el tiempo de resolución y la experiencia del cliente.
- Zendesk ofrece bots conversacionales (chatbots) que pueden responder preguntas frecuentes, brindar soporte básico y dirigir las consultas a los agentes cuando sea necesario, liberándoles tiempo para que se enfoquen en tareas más complejas.
- El sistema permite automatizar tareas repetitivas como la creación de tickets, el envío de correos electrónicos de seguimiento y la actualización del estado de las solicitudes, reduciendo el tiempo de respuesta y mejorando la eficiencia operativa.
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