¿Por qué crear soluciones de IA en Salesforce?

La IA está en el corazón de la plataforma Salesforce. No hay una nube o característica destacada hoy en día que no tenga capacidades predictivas o analíticas disponibles. En este momento, puede crear soluciones de IA avanzadas mediante clicks, no código, en la mayoría de las principales aplicaciones de Salesforce. Hasta cierto punto, esto es sorprendente. Salesforce llega relativamente tarde al mundo de la IA.

La plataforma Einstein, que es el nombre colectivo de Salesforce por sus diversas funciones analíticas y de inteligencia artificial, no existió hasta 2016. Sin embargo, una vez que se puso en marcha, el ritmo de evolución ha sido impresionante. Solo en 2016, Salesforce adquirió 10 empresas, muchas de las cuales incorporaron su capacidad de IA.

En 2019, adquirieron Tableau, líder indiscutible del mercado en software analítico. Tableau CRM, el nombre dado al producto que combina Einstein Analytics y Tableau, está a punto de convertirse en el estándar de facto para analizar datos de CRM. Incluso en la investigación académica de IA, Salesforce ha ganado fuerza y se debe tener en cuenta, presentando investigaciones innovadoras sobre el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. Es una de las primeras empresas comprometidas con una visión de IA responsable, que abarca los principios confiables de IA de que la IA debe ser responsable, transparente, empoderadora e inclusiva.

En general, Salesforce se ha comprometido de manera impresionante a incluir funciones de IA en su cartera de productos y hacerlo de una manera que honre la plataforma al permitir una amplia configuración basada en apuntar y hacer clic y una personalización más profunda basada en código. Sin embargo, esto plantea una pregunta simple: ¿Por qué necesito capacidades de IA en mi CRM en primer lugar? Dadas las ya amplias capacidades de personalización y configuración de Salesforce, ¿debo complicar el panorama con inteligencia artificial (IA)? mi respuesta es un rotundo sí. 

El valor de los datos inteligentes en CRM 

Para la mayoría de las grandes empresas de hoy, CRM es una de las arterias vitales a través de las cuales fluyen los datos comerciales críticos. Dicho sin rodeos, es el sistema que sabe acerca de los clientes. Cuanto más sepamos sobre los clientes y mejor podamos utilizar ese conocimiento para satisfacer sus necesidades, mejor funcionarán nuestros negocios. Si aprendemos más sobre los clientes, podemos venderles productos que se adapten mejor a sus necesidades en el momento exacto en que los necesitan. Podemos abordar sus preguntas e inquietudes de manera proactiva tanto antes como después de la compra. No menos importante, podremos responder a los cambios en el mercado para que nuestros productos y servicios sigan siendo relevantes a lo largo del tiempo.

Estos puntos siempre han sido ciertos, incluso antes de que existiera el software CRM. Lo que CRM ha permitido a las empresas es realizar un seguimiento de su relación con los clientes de una manera que supera con creces los métodos tradicionales. Del mismo modo, un CRM habilitado para IA supera con creces a un CRM convencional en la construcción y el fortalecimiento de las relaciones con los clientes a lo largo del tiempo.

La primera razón importante de ello es la creciente complejidad de las relaciones que las empresas tienen con los consumidores. Hoy en día, necesita realizar un seguimiento de las interacciones en los canales digitales y físicos, las compras en la tienda, los eventos promocionales, las redes sociales, las campañas de correo electrónico, las visitas al sitio web, los pedidos en línea, las notificaciones móviles y, potencialmente, toda un mundo de aplicaciones y experiencias digitales dedicadas. Algunos de estos también pueden tener componentes del mundo real que pueden generar más datos de relación, como con la tecnología portátil. Esta complejidad significa que es cada vez más difícil para un representante de ventas o atención al cliente mirar el perfil del cliente y comprender qué está pasando y qué acción es apropiada en un momento dado. Necesitan ayuda para dar sentido a la relación real y tomar la decisión correcta al tratar con el cliente.

Llevando esto a un nivel superior, la complejidad de las relaciones genera niveles nunca antes vistos de datos de rápido movimiento en varios formatos que no necesariamente responden bien al tratamiento tradicional de BI/informes. Los gerentes y los vendedores, por lo tanto, ya no pueden confiar en la forma convencional de analizar e interpretar datos. Necesitan ayuda para agregar, simplificar y hacer procesable el tesoro oculto de los conocimientos de comportamiento que se encuentran en los datos de los clientes. La capacidad de dirigirse con precisión a los consumidores e interactuar con ellos de una manera genuinamente personalizada es el núcleo de por qué necesita IA en su CRM.

En un nivel más práctico, la IA permite la automatización de una amplia gama de tareas tradicionales de CRM, liberando recursos para ayudar a aprovechar las nuevas oportunidades generadas por datos complejos y variados. Los casos de uso, como la generación automatizada de informes, la limpieza de datos, la gestión de calidad, el manejo de ventas simples y las solicitudes de servicio a través de canales automatizados (como chatbots y automatización de pasos de procesos de rutina a través de tecnologías similares a RPA), ofrecen eficiencias inmediatas.

Si bien, en teoría, estas tecnologías no necesitan estar dentro del CRM, una capacidad nativa que le permita obtener acceso a estos tremendos beneficios fácilmente es, en la mayoría de los casos, una obviedad. Con una capacidad nativa, no tiene que mover datos, transformarlos o administrar otro conjunto de integraciones complejas. Puede aprovechar los conjuntos de habilidades de su equipo existente en lugar de tener que aprender tecnologías completamente nuevas y limitar las opciones fuera de la plataforma solo a las áreas en las que puede presentar un caso comercial genuino.

Algunos ejemplos

Si bien la plataforma Einstein es relativamente nueva en comparación con la plataforma Salesforce, ha existido durante el tiempo suficiente para que podamos ver algunos casos en los que se han obtenido estos beneficios.

U.S. Bank es el quinto banco más grande de los Estados Unidos, con 73,000 empleados. Es un usuario a largo plazo de Salesforce y también uno de los primeros en adoptar la plataforma Einstein. Adoptaron las capacidades predictivas de la plataforma Einstein en varias funciones dentro del banco, explícitamente para abordar los problemas de datos de relaciones variados y de rápido movimiento. Al aumenta el volumen y la calidad de sus datos, pueden ver patrones que no habrían podido identificar manualmente.

Esta información se lleva a la primera línea al agregar capacidades analíticas predictivas a la interfaz que ven los oficiales de primera línea, lo que les permite comprender mejor la relación y tomar la decisión correcta con el cliente.

Accenture es la empresa de servicios de TI más grande del mundo, con más de 500,000 empleados. dentro del CRM de la empresa, la plataforma Einstein se utiliza para visualizar y predecir información relevante para ganar más negocios. Al integrar las capacidades de Einstein en los componentes Lightning que se muestran en la parte correspondiente del CRM, los usuarios obtienen información muy relevante y precisa que los ayuda a aclarar los pasos a seguir para una oportunidad dada y una predicción de la tasa de ganancia actual.

Stonewall Kitchen es una empresa de alimentos especializados con sede en los EE. UU. con mayoristas en 42 países y sus tiendas en los EE. UU. Desde la perspectiva de la IA, Stonewall Kitchen ha hecho todo lo posible para personalizar la experiencia minorista en línea. Basado en la plataforma Einstein, han desarrollado un motor de recomendación de productos que es tan bueno que el 78% de los clientes que reciben una recomendación terminan agregando esa recomendación a su carrito, y el 41% continúa comprando. Desde una perspectiva de comercio electrónico, estos son números impresionantes.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo diferentes empresas han aprovechado la plataforma Einstein para mejorar su capacidad de relacionarse con los clientes y brindarles un mejor servicio. Estos ejemplos, sin embargo, son sólo el comienzo. Como una plataforma relativamente joven en constante desarrollo, podemos esperar que en el futuro salgan a la luz soluciones realmente geniales.