La personalización en las relaciones con los clientes puede parecer sencilla, pero a juzgar por el limitado porcentaje de empresas que realmente tienen éxito con ella, no lo es en absoluto. Es evidente que aún queda camino por recorrer. Porque cuando se trata de datos, la mayoría de los equipos de marketing actuales no son tan sofisticados como deberían. Las empresas tienen una inmensa cantidad de datos, pero no todos son accesibles desde los sistemas (por ejemplo, desde el CRM). Como resultado, los equipos de marketing tienen un nivel limitado de inteligencia que pueden utilizar para ofrecer sus servicios.

Siendo así, el objetivo debería ser justamente ese: mejorar la calidad de la información que sirve de base. Es necesario convertir millones de bytes de datos de textos y otros contenidos basados ​​en el lenguaje humano (datos no estructurados) en información procesable, es decir, datos estructurados, comprensibles por el sistema. Los textos, documentos, mensajes de voz… son activos que hay que explotar. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial (IA), y específicamente la IA para el reconocimiento del lenguaje natural.

Pensemos en cómo nuestra organización gestiona las bases de datos de contactos para impulsar los esfuerzos de ventas. ¿Cuántas de estas bases de datos proporcionan información más allá del nombre, empresa, dirección de correo electrónico o número de teléfono? Muy pocos. La mayoría ofrece un modelo básico cuya explotación también requiere personal, tiempo y esfuerzo para su desarrollo.

El efecto indirecto de esta situación es que los usuarios de la organización tienen información limitada para interactuar con sus propios clientes. Esto puede ser perjudicial de dos maneras: una, la empresa dedica su valioso tiempo a dirigirse a los clientes equivocados; y otro, que no logra destacar ni atraer a su audiencia en múltiples puntos de contacto.

¿Dónde está el problema? La respuesta puede ser que muchos de los proyectos actuales destinados al procesamiento del lenguaje natural se ven frenados por su dependencia de modelos tradicionales, centrados únicamente en Machine Learning. Pero existen numerosas capas adicionales de datos que a menudo están ocultas en datos no estructurados, pero que son clave, ya que proporcionan contexto. Sin contexto, por muchos datos que haya, será casi imposible localizar un modelo.

El Machine Learning no es suficiente: la información contextual es oro

El núcleo de la comprensión del lenguaje contextual es la IA simbólica. Bajo este enfoque, la empresa puede aprovechar el conocimiento establecido para analizar textos y extraer información específica de ellos. Esto es particularmente útil en situaciones donde se necesita experiencia en el sector (dominio) específico en el que opera la empresa. Al hacer que un experto en la materia establezca bases de conocimiento de dominios específicos, el modelo puede localizar información de nicho con mayor precisión y generar conocimientos más profundos para el usuario final.

Al aplicar la IA simbólica a los servicios de marketing, se añade instantáneamente una profundidad de conocimiento que las máquinas no pueden lograr por sí solas. Dicho esto, la IA simbólica tampoco es un enfoque excluyente; De hecho, las organizaciones de servicios de marketing podrían beneficiarse significativamente del equilibrio que aporta la IA híbrida.

Consideremos por un momento los servicios de Inteligencia de Negocio y desarrollo de bases de datos. Ambos pueden mejorarse con el aprendizaje automático, pero como su objetivo es capturar información más compleja (por ejemplo, datos basados ​​en información secuencial), el aprendizaje automático puro se vuelve mucho menos confiable. En estos casos más complejos, la IA simbólica le permite establecer un conjunto de reglas relacionales que el modelo ML puede usar para extraer la información y convertirla en puntos de datos.

Estos puntos de datos complejos son los que añaden valor real a los servicios de marketing. No sólo acercan a las empresas a sus clientes objetivo, sino que también les dan “municiones” para conectarse con clientes más allá del nivel superficial. Y con un enfoque híbrido, puede capturar esta información a escala en lugar de buscarla usted mismo, un contacto a la vez.

En resumen, los clientes de hoy quieren marcas que los hagan sentir únicos, que se esfuercen por comprender quiénes, cómo son y qué necesitan. Cuanta mejor información tenga la marca para trabajar, mejor será la impresión que causará en el cliente. Y, dada la naturaleza de este proceso, son los equipos de marketing los que deben ser responsables de catalizar el cambio en la inteligencia de la organización.