Debido al COVID-19, hemos tenido que modificar la forma en la que interactuamos con amigos, familiares, colegas y con los negocios. Como nuestro comportamiento cambió, también lo han hecho los datos que están relacionados con este. En este momento, sus modelos pueden estar produciendo resultados atípicos.
En la actualidad, las empresas se enfrentan a un desafío compartido: ¿cómo predecir lo impredecible?
A continuación, le presentamos información que necesita manejar para asegurarse de que sus predicciones de IA permiten respaldar a sus clientes en estos momentos de incertidumbre.
Piense en cuántos cambios ha realizado en su vida en las últimas semanas. Multiplíquelos por cientos, miles e incluso miles de millones de personas que hacen cambios similares en su estilo de vida, y podrá imaginar la incertidumbre que esto le provoca a las empresas que dependen de la IA en sus flujos de trabajo del cliente.
Los modelos anteriormente confiables no pueden predecir con exactitud un resultado:
La IA utiliza datos históricos para crear predicciones precisas. Sin embargo, esta pandemia está arrojando resultados previstos. Si bien los modelos pueden adaptarse e incorporar nueva información, la rapidez con la que se están produciendo los cambios dificulta que esta incorporación de datos sea lo suficientemente rápida.
¿Qué se puede hacer en medio de esta volatilidad? Aproveche estos consejos como una ayuda para centrar sus esfuerzos y así poder respaldar mejor a sus clientes hoy y en el futuro.
Ahora es el momento de mirar más de cerca su estrategia de IA para garantizar que datos y predicciones precisos respalden una experiencia positiva del cliente. Las empresas que obtienen la experiencia del cliente correctamente sientan las bases para la lealtad a largo plazo. Le mostramos cómo hacerlo.
Observe detenidamente los registros que siguen importantes KPI comerciales: ¿cómo han cambiado? ¿Sus clientes están esperando más de lo habitual para la resolución?
Filtre los datos por hora, por día, por semana, incluso por los registros relacionados con el COVID-19. Esto lo ayudará a aislar patrones normales (generalmente estacionales) de los cambios actuales en el comportamiento del cliente.
No obstante, tenga en cuenta que si algo se ve diferente de un día para el otro o de una semana a la siguiente, podría ser una distracción. Pregúntese por qué está observando nuevos comportamientos específicos: ¿es uno puntual o es un nuevo y normal? Por ejemplo, clientes que compran papel higiénico en exceso no es necesariamente una nueva tendencia, pero las compras prolongadas de vitaminas inmune-estimuladoras puede que lo sean.
Una potente manera basada en datos para entender cómo su empresa se ve afectada por la pandemia es comparar los modelos de IA desarrollados en diferentes segmentos de datos.
Utilice datos del año pasado para crear un modelo y compárelo con los datos de este año, o bien de este mes si es suficiente. ¿Los modelos están cambiando? ¿Qué atributos fueron más importantes? ¿Le dicen algo acerca de cómo están cambiando los datos?
Es fundamental saber lo que sucede con las predicciones a medida que pasa el tiempo. Por ejemplo, si anticipa cuántos clientes se convertirán en abonados después de una prueba gratuita, ¿mostrarán el mismo comportamiento dada la situación actual? Cree informes para comparar sus valores previstos con los reales y vuelva a realizar cortes por período. ¿Esto ha cambiado en las últimas semanas? Estas comparaciones ayudarán a determinar qué cambios se deben a los factores del COVID-19 y lo guiarán para brindarles la mejor asistencia a sus clientes.
Preste atención a todas las áreas del negocio en las que se aproveche la IA. Sus algoritmos de detección de fraude en busca de comportamientos anómalos pueden volverse locos porque todo está en un estado de cambio continuo. Estas anomalías pueden ser la nueva normalidad o pueden volver a la forma de antes.
El desafío es que todavía no lo sabemos, así que tiene que esperar y ver qué sucede.
Según dónde aterricemos, esto determinará cómo responder en el nuevo estado estacionario. ¿Guarda estos datos para una futura capacitación sobre modelos? ¿La aprovecha de manera diferente? Deberá continuar monitoreando sus predicciones y adaptándose.
Una predicción no es mejor que el proceso de negocio que impulsa. Después de todo, usted puede llegar a predecir perfectamente el futuro, pero si esto no lo conduce a un resultado de negocio, no sirve de mucho.
Durante este tiempo de cambio rápido, puede que necesite hacer ajustes en sus flujos de trabajo automatizados. Tal vez tenga un modelo que predice si un cliente pagará atrasada una factura, lo cual da inicio a un correo de recordatorio si la probabilidad es alta. Asegúrese de adaptar las comunicaciones con sus clientes para que el mensaje hacia ellos sea empático y compasivo. Lo último que desea hacer es enviar un mensaje insultante que le genere más estrés y enoje al cliente.
Se requiere de un gran esfuerzo para solucionar este problema.
Reúna a sus expertos empresariales y a sus administradores de Salesforce para examinar modelos. Traiga analistas para filtrar su información y plantear con ellos ideas. Todos, desde sus equipos de productos hasta los equipos de ventas, pueden aportar diversas perspectivas y colaborar de la manera correcta en el futuro.
En nuestras vidas cotidianas, estamos emocionados por las posibilidades de la IA y por las oportunidades que le aporta a nuestro negocio. Puede resultar fácil olvidar que cada punto de dato es una persona. Sin embargo, en esta crisis, más que nunca debemos recordar este simple hecho: cada uno de nosotros está viviendo esta experiencia compartida. ¿Cómo desea que se recuerde la respuesta de la empresa?
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El equipo de Einstein está aquí para ayudarlo en este momento incierto. Si usted y su equipo necesitan ayuda para auditar sus predicciones y crear un plan de acción para avanzar, comuníquese con su AE para contactar a uno de nuestros expertos de Einstein. Obtenga más información acerca de cómo comenzar a usar la inteligencia artificial de Einstein en Einstein Hub.
