sábado, julio 20, 2024
Tecnología

Video columna: Cómo integrar la Inteligencia Artificial en el marketing con Santiago Martínez 

Estos avances posicionan el marketing digital en una nueva era de personalización y accesibilidad.

En esta nueva edición, el CEO & managing partner de INDICES CognoSight explicó cómo aplicar siete pasos a una solución de negocio centrada en el cliente, y cómo lograr la integración efectiva de la inteligencia artificial en el marketing. Este enfoque no solo mejora la experiencia del cliente al reducir barreras de entrada, sino que también optimiza los procesos internos de las empresas, promoviendo una interacción más intuitiva y eficiente.

Identificación de la necesidad del cliente: actualmente los consumidores muestran una preferencia creciente por la comunicación hablada sobre la escrita, generando una barrera respecto a formularios de registro y correos electrónicos formales. Es por ello que el “speech to text” es un solución disponible en diversas plataformas para transformar de manera eficiente audios en textos comprensibles.

Definición de objetivos del análisis: El objetivo principal es simplificar la experiencia del cliente; esto se traduce en el desarrollo de aplicaciones que automatiza tareas con el llenado de órdenes de compra o de servicios, mejorando así la eficiencia operativa.

Fuente de información disponibles: Entre las fuentes de información se incluyen la voz del cliente y datos que pueden ser digitalizados o convertidos de voz a texto. Esta información captura detalles importantes como identificaciones, contactos y detalles transaccionales.

Determinación del volumen de datos: El volumen varía según el propósito, como la formalización de órdenes de compra; estos datos pueden presentarse en formato de audio o texto, capturando información necesaria para completar transacciones.

Evaluación de tecnologías disponibles: El uso de la tecnología como el “speech to text” y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) que permiten analizar y clasificar datos de texto y audio, identificando elementos críticos como productos, cantidades y términos de acuerdo.

Tecnologías para el desarrollo de soluciones: Para lograr un output efectivo, es esencial integrar tecnologías como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), facilitando la conversión de documentos escaneados en texto digital, complementando así las capacidades de NLP.
Implementación y desarrollo continuo: La implementación exitosa implica desarrollar soluciones que no solo analicen datos, sino que también integren eficazmente en sistemas de formularios u otras aplicaciones.

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