L

as tecnologías nuevas y disruptivas suelen generar tanto entusiasmo como ansiedad, y la IA generativa no es la excepción.

Sin embargo, creemos que gran parte del potencial no aprovechado de la IA generativa está siendo frenado por cinco mitos persistentes que limitan a los líderes de marketing y ventas:

Mito 1: La IA generativa solo es útil en las etapas iniciales de identificación de clientes.

La IA generativa ha demostrado su utilidad en la “parte superior del embudo”, especialmente en la generación de prospectos, y en la recopilación y análisis de información de los clientes. Sin embargo, su potencial se extiende a lo largo de todo el embudo, ofreciendo beneficios como la creación de contenido personalizado, el apoyo en investigaciones, el análisis de la competencia, la redacción automatizada de propuestas y la evaluación del rendimiento.

En muchos de estos casos, el juicio y la creatividad humana seguirán siendo esenciales, pero la IA generativa puede hacer gran parte del trabajo tedioso. Por ejemplo, una empresa de soluciones empresariales utilizó IA generativa para proporcionar informes a los vendedores antes de sus reuniones, incluyendo detalles de la cuenta, un resumen de interacciones previas e información sobre la propuesta de valor. ¿El resultado? Un aumento del 10% en la productividad de las ventas por segmento.

Mito 2: La IA generativa necesita un grán número de clientes o transacciones para que valga la pena.

Si bien la IA generativa ha demostrado su eficacia en la automatización de interacciones y transacciones para grandes bases de consumidores, como en la banca y el comercio minorista, también es valiosa en entornos de empresa a empresa (B2B), incluidos los acuerdos de gran escala y clientes corporativos.

En primer lugar, la IA generativa mejora la gestión del conocimiento y el procesamiento de datos a gran escala. Los vendedores pueden ahorrar una cantidad significativa de tiempo en la investigación de productos y la redacción de correos electrónicos. En segundo lugar, puede empoderar a los vendedores y gerentes de cuentas clave al extraer información de datos no estructurados y proporcionar planes de cuenta e inteligencia comercial en tiempo real mediante la captura automática de información pública, como anuncios, noticias y notas de reuniones internas.

Mito 3: La IA generativa no es lo suficientemente avanzada para resolver problemas complejos de los clientes.

Algunos profesionales de marketing y ventas siguen considerando la IA generativa simplemente como una interfaz de chat que responde preguntas. Sin embargo, las empresas líderes están entrenando agentes autónomos para realizar tareas internas y orientadas al cliente en múltiples canales, una práctica conocida como “agente de IA” (agentic AI).

Por ejemplo, un importante fabricante de equipos empleó agentes de ventas impulsados por IA generativa para automatizar las interacciones por correo electrónico relacionadas con el reemplazo de piezas. Estos agentes interactuaron con casi 50,000 clientes y generaron más de un millón de cotizaciones en el primer mes.

Mito 4: Los datos de nuestros clientes y productos están demasiado desordenados como para que la IA generativa funcione bien.

La IA generativa puede acelerar el procesamiento de datos y abordar muchos de los desafíos comunes en la gestión de información, ayudando a las empresas a organizar y mantener sus datos en buen estado. Por ejemplo, puede mejorar la categorización de piezas para optimizar precios o traducir el contenido de un sitio web en fichas de producto personalizadas basadas en consultas previas de los clientes.

Además, muchos casos de uso valiosos no requieren grandes cantidades de datos estructurados. La recuperación eficaz de información puede lograrse utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) disponibles públicamente junto con materiales internos básicos, como manuales de productos y documentos de preguntas y respuestas para la resolución de problemas.

Mito 5: La IA generativa tarda demasiado en implementarse.

Las empresas no necesitan reinventar la rueda al implementar IA generativa. Las soluciones estándar están ampliamente disponibles y la experiencia externa puede ayudar a desarrollar las capacidades distintivas incrementales que impulsan la ventaja competitiva. Gran parte de la complejidad asociada con la implementación de IA generativa radica en la creación de LLM, los cuales ahora están disponibles como servicio. Muchos proveedores de software empresarial también incorporan la IA generativa en sus herramientas, permitiendo a las organizaciones aprovechar sus funcionalidades con un esfuerzo mínimo. Cuando se requiere personalización, generalmente implica vincular la funcionalidad con procesos comerciales específicos, lo que puede lograrse en cuestión de semanas.

E

n un estudio reciente, analizamos datos que describen más de 29,000 transacciones únicas de acumulación y canje de puntos de lealtad, realizadas durante dos años por 500 consumidores de programas de lealtad de aerolíneas. Descubrimos que los usuarios de puntos se clasificaban en cuatro categorías distintas:

1. Defensores del dinero, quienes prefieren tener dinero en efectivo en lugar de puntos, incluso cuando su valor es idéntico en términos de poder adquisitivo.
2. Imparcialistas monetarios, quienes consideran los puntos y el dinero en efectivo de manera intercambiable, y los valoran por igual en función de su valor financiero.
3. Jugadores de puntos, quienes buscan activamente las oportunidades más ventajosas para canjear puntos.
4. Amantes de los puntos, quienes valoran los puntos más que el dinero, incluso si su poder adquisitivo es igual o menor.

La existencia de estas actitudes tan claramente definidas en torno a los puntos es aplicable a diversos programas de lealtad, y podría representar una valiosa oportunidad de mercado para las empresas.

Normalmente, el nivel de descuento en este tipo de campañas es fijo y el mismo para todos los consumidores. Sin embargo, si dichas campañas aprovecharan las diversas actitudes que tienen los consumidores respecto del valor de los puntos, es muy probable que tuvieran un mayor impacto.

Reinventando las estrategias de fidelización

Una comprensión matizada de la segmentación de los consumidores en torno a las actitudes hacia los puntos sienta las bases para crear experiencias personalizadas que se alineen con los valores y comportamientos únicos de cada grupo:

Para los defensores del dinero, es esencial proporcionar explicaciones claras de cómo los puntos pueden convertirse en efectivo y ofrecer beneficios financieros tangibles (como reembolsos en efectivo), destacando las recompensas prácticas de participar en el programa.

Por otro lado, los imparcialistas monetarios aprecian la simplicidad y la transparencia, valorando la capacidad de utilizar los puntos con la misma facilidad que el efectivo para las transacciones. Este enfoque se ajusta a su percepción de que los puntos y el dinero tienen un valor equivalente. Por ejemplo, se podría implementar una interfaz de pago que permita elegir entre el pago en efectivo o con puntos.

Los jugadores de puntos se sienten atraídos por la emoción de la búsqueda de valor, por lo que la introducción de ofertas periódicas y dinámicas que gamifiquen la obtención y el canje de puntos puede satisfacer su apetito por los desafíos estratégicos y maximizar el valor de los puntos.

Para los amantes de los puntos, ofrecer oportunidades para utilizar los puntos en formas que generen satisfacción emocional (como experiencias exclusivas o donaciones a causas benéficas) reconoce su conexión emocional más profunda con los puntos (y no con el efectivo).

La aparición de distintos segmentos de consumidores subraya una tendencia más amplia hacia la personalización del valor y la democratización de la moneda de puntos. Nuestra segmentación no sólo pone de relieve la compleja naturaleza de las percepciones de valor de los consumidores, sino que también indica un movimiento hacia enfoques más personalizados e individualizados de la relación con los consumidores.

A medida que las empresas se vuelvan más hábiles para navegar por el panorama de los programas de lealtad, descubrirán nuevas formas de interactuar con los clientes, personalizar las ofertas y, en última instancia, transformar los puntos de lealtad de meras herramientas transaccionales en activos estratégicos que aumenten la fidelidad, el compromiso y el crecimiento. En este entorno dinámico, el enfoque pasa de cuestionarse si los consumidores tratan o no los puntos de lealtad como equivalentes al dinero, a explorar cómo las empresas pueden aprovechar estas actitudes en evolución para cultivar relaciones más profundas, significativas y rentables con sus clientes.