En el evento GenAI: The New Frontier of Customer Experience, organizado en colaboración con Google Cloud, analizamos cómo la Inteligencia Artificial Generativa está transformando la forma en que las empresas comprenden, construyen y optimizan la experiencia del cliente (CX). En este encuentro exploramos el potencial de GenAI para revolucionar la capacidad de ingesta, estructuración y análisis de grandes volúmenes de datos; la personalización de interacciones; y la creación de experiencias dinámicas y centradas en el usuario en múltiples canales y puntos de contacto.

GenAI: Una Nueva Perspectiva en CX, UX y UI

Uno de los aspectos iniciales, fue la diferenciación entre los conceptos de Customer Experience (CX), User Experience (UX) y User Interface (UI), y el impacto que GenAI puede tener en cada uno a corto y medio plazo. Aunque estas áreas son complementarias, cada una juega un rol esencial en la creación de experiencias cohesivas y fluidas para los clientes.

El evento permitió profundizar en temas como la posibilidad de contar con un activo que hasta ahora no se ha tenido casi en cuenta a la hora de construir la experiencia de los clientes: la conversación, ya que se trata de datos no estructurados tradicionalmente complejos de tratar. Además, discutimos cómo integrar CX, UX y UI para diseñar estrategias efectivas que fomenten una conexión más sólida con los usuarios en cada punto de contacto.

Esto cambia el modelo clásico de construcción de experiencias, ya que por un lado tenemos la capacidad de contar con muchos más datos para esta definición de experiencias memorables que buscamos para nuestros clientes. Pero a la vez, nos permite dar un salto radical en el modelo: pasamos de definir una experiencia lo mejor posible para el máximo número de personas -THE BEST FOR THE MANY/MOST- a poder definir experiencias personalizadas para cada usuario -THE BEST FOR YOU- de manera ágil gracias a la capacidad de GenAI no sólo de analizar sino de crear contenido y distribuirlo en los canales adecuados. 

De Datos No Estructurados a Experiencias Significativas en CX 

Como hablamos, con GenAI y la revolución que supone en el manejo de datos no estructurados, podremos incorporar cualquier clase de conversación con los usuarios, como interacciones en redes sociales, chats, llamadas a centros de atención, visitas a tiendas físicas, feedback y valoraciones u otros datos que tradicionalmente son difíciles de analizar. Esta capacidad de ingesta, estructuración, análisis y síntesis va a ir permitiendo a las empresas obtener una visión más profunda y de manera incremental de las necesidades del cliente y, con ello, diseñar experiencias más estratégicas.

La construcción de estas experiencias no sólo se limita a puntos de contacto aislados, sino que abarca toda la relación del cliente con la marca. GenAI facilita una experiencia conectada y adaptativa, desde el primer contacto hasta la retención a largo plazo.

Más Allá de los Chatbots: Conversaciones Enriquecidas

Hasta ahora, uno de los primeros pasos que se ha dado en cuanto al uso de GenAI para la construcción de mejores experiencias, son los chatbots. Estos  ya no son solo herramientas de respuesta rápida. Gracias a GenAI, estos sistemas ahora son capaces de enriquecer las conversaciones al recordar interacciones previas, analizar feedback y aprender de cada nueva interacción. Esto no solo permite ofrecer una experiencia CX más significativa y personalizada, sino que convierte cada interacción en una valiosa fuente de datos. 

Al recopilar y analizar esta información, las empresas pueden generar insights significativos que impulsan la mejora continua, afinando estrategias y optimizando la experiencia del cliente a lo largo del tiempo. Estos chatbots avanzados logran responder con relevancia y empatía, adaptándose a los intereses y necesidades de cada usuario.

Contenido personalizado y ágil: de CX estática a CX dinámica

La introducción de GenAI, además, hace entrar en juego una nueva variable: el tiempo real. Esta capacidad de entender al usuario mejor y en tiempo real, nos permite crear experiencias personalizadas para cada momento. Los usuarios ya no caen en modelos de arquetipos o clusters actitudinales, socioeconómicos, … los usuarios no son entes estáticos, sino que interactúan con las marcas de maneras muy diferentes según diversas variables y esto lo podemos empezar a tener en cuenta ahora y generar las interacciones de manera adecuada.

GenAI redefine la creación de contenido al generar texto, audio, video, imágenes, HTML y código de manera precisa y personalizada. La elección del modelo adecuado y su configuración son cruciales para alinear los resultados con las necesidades específicas de cada empresa.

Técnicas clave incluyen:

• Fine-tuning: Ajustar modelos preentrenados para contextos específicos.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Mejorar la precisión al integrar datos relevantes.
• Prompt Engineering: Diseñar prompts efectivos para obtener resultados consistentes y estratégicamente alineados.

Un aspecto clave es la colaboración multidisciplinaria necesaria para lograr un brand-tuning efectivo. Expertos en UX/UI, analistas de datos, estrategas de contenido y equipos de diseño trabajan juntos para garantizar que los modelos no solo generen contenido eficiente, sino también coherente con los valores y la identidad de la marca. Al optimizar la elección del modelo, la configuración y los procesos de personalización, las empresas pueden reducir costes, acelerar la producción de contenido y mejorar la experiencia del cliente a lo largo de todo su recorrido.

Transformación del CX en Activos Digitales Tradicionales 

GenAI también está ayudando a la transformación  de activos digitales tradicionales, como los sitios web y aplicaciones, llevándolos a ser más conversacionales e intuitivos. A medida que la navegación se vuelve más orientada a la conversación, los usuarios experimentan una interacción fluida, lo que influye cada vez más directamente en cómo abordar la UX de estos assets, adaptándolos al nuevo contexto de interacción con los usuarios. Los equipos de UI y UX deben trabajar en colaboración para optimizar el diseño y los flujos de navegación, asegurando que cada canal y punto de contacto sea claro, visualmente atractivo y fácil de utilizar.

Google Cloud: Aliado Tecnológico para una Transformación Integral

La visión de un CX hiperpersonalizado y dinámico es posible gracias a las avanzadas tecnologías de Google Cloud:

• Vertex AI permite desarrollar y ajustar modelos de IA, incluyendo el uso de Model Garden para acceder a modelos preentrenados, como los potentes modelos de lenguaje Gemini. Estos modelos procesan grandes volúmenes de datos no estructurados, facilitando la personalización a escala.
• BigQuery ayuda a analizar datos históricos y en tiempo real desde múltiples fuentes, como redes sociales o plataformas de comercio electrónico, ofreciendo insights valiosos para la toma de decisiones.
• Agent Builder, una herramienta para crear asistentes conversacionales avanzados, y los modelos Gemini, habilitan experiencias más naturales y contextuales en todos los puntos de contacto.

El Futuro del CX: Hiperpersonalización y Conexión

GenAI está redefiniendo cómo las empresas crean conexiones más significativas con sus clientes, transformando experiencias estáticas en interacciones dinámicas y personalizadas. El futuro de CX, UX y UI reside en la capacidad de integrar tecnología avanzada con una visión estratégica colaborativa que aproveche el poder de los datos y la personalización.

Si buscas transformar la experiencia de tus clientes con tecnología de vanguardia y estrategias innovadoras, este es el momento. Descubre cómo GenAI puede impulsar la evolución de tu empresa hacia un CX hiperpersonalizado y alineado con las expectativas de tus usuarios.

¿Listo para dar el siguiente paso? Contacta a nuestro equipo y descubre cómo podemos ayudarte a implementar estas soluciones en tu negocio.

A medida que las empresas se esfuerzan por obtener una ventaja competitiva, la capacidad de transformar datos sin procesar en insights accionables se ha vuelto primordial. Sin embargo, el camino para aprovechar los datos de manera efectiva ha sido a menudo una tarea compleja con obstáculos técnicos y silos de información. En nuestro reciente evento “GenAI + BI: Accelerating Time-to-Insight with Looker” en colaboración con Google Cloud, compartimos cómo la IA generativa está revolucionando este paradigma, dando paso a una nueva era de Analítica Conversacional.

La evolución de la Inteligencia Empresarial

Durante décadas, extraer insights de los datos significaba lidiar con consultas complejas, paneles estáticos y procesos de generación de informes engorrosos a los que solo podían acceder los expertos en tecnología. Aunque herramientas como Looker proporcionaban potentes capacidades de exploración y visualización de datos, asegurar la democratización de los datos seguía siendo una batalla cuesta arriba. Lo que distinguía a Looker era su sólida base de gobernanza de datos: un modelo centralizado que promovía la confianza y la precisión al tiempo que desbloqueaba la analítica de autoservicio en toda la organización. Sin embargo, incluso con estos avances, persistía una brecha entre las empresas y la verdadera democratización de los datos que buscaban.

Esta desconexión ha sido una fuerza impulsora para nuestro equipo en Making Science. Como compartí durante el evento, «Durante demasiado tiempo, la democratización de los datos y la obtención de insights de los datos ha sido una batalla cuesta arriba». Pero la integración de Looker y la IA generativa (GenAI) está cambiando las reglas del juego.

Fomento de la verdadera democratización de los datos

En el corazón de esta transformación se encuentra el poder de la interacción con el lenguaje natural. A través de las capacidades de GenAI de Looker, los usuarios de toda una organización pueden simplemente hacer preguntas y recibir insights precisos y en tiempo real sin tener que lidiar con SQL, modelado de datos o visualizaciones. Este enfoque intuitivo permite a los equipos convertirse en participantes activos en la toma de decisiones basadas en datos, fomentando una cultura de verdadera alfabetización de datos.

Fabrizio Russo, Especialista en Cloud BI de Google Cloud, resumió perfectamente este cambio: «Con Looker y GenAI, puedes hacer preguntas complejas y recibir respuestas al instante, sin necesidad de conocimientos técnicos o manipulación de datos. Esto es democratización de datos en acción».

De datos a ingresos: Monetización impulsada por IA

Pero el potencial de la integración GenAI de Looker se extiende mucho más allá de las preguntas y respuestas interactivas. A través de demostraciones de productos en vivo, presenciamos de primera mano cómo estas capacidades permiten a los usuarios generar automáticamente visualizaciones, crear paneles personalizados, desarrollar rápidamente aplicaciones basadas en datos y mucho más, todo ello a través de simples indicaciones de lenguaje natural.

Esta traducción fluida de los conocimientos a la acción abre nuevas fronteras en la monetización de datos. Herramientas como Looker Actions y Embedded Analytics permiten a las empresas empaquetar y monetizar sus ofertas de análisis, crear modelos de precios escalonados para un acceso diferenciado a los datos, integrar conocimientos en plataformas orientadas al cliente e impulsar un crecimiento sostenible de los ingresos.

Tuvimos el privilegio de escuchar a Sergio Pescador, Director de Desarrollo Corporativo y BI en Playtomic, la aplicación líder de reservas de pádel. Sergio detalló el inspirador viaje de aprovechar Looker para unificar los datos de toda la organización permitiendo la toma de decisiones basadas en datos en todos los departamentos, al tiempo que mantiene su ventaja competitiva.

Mirando hacia el futuro: la nueva ola de la Inteligencia Empresarial

Como compartimos en el evento, la fusión de Looker y GenAI es apenas el comienzo de un cambio radical en la forma en que las empresas interactúan con sus datos y extraen valor de ellos. La IA generativa seguirá ampliando los límites de lo posible, impulsándonos hacia una era de experiencias de datos hiperpersonalizadas y eficiencias sin precedentes.

En Making Science, seguimos comprometidos a estar a la vanguardia de estas capacidades transformadoras de IA en el espacio de BI. Nuestro equipo de expertos está listo para guiar a las organizaciones en la navegación de esta nueva frontera y desbloquear todo el potencial de un enfoque conversacional, impulsado por IA, para el análisis de datos.

El camino de los insights al impacto nunca ha sido tan claro o alcanzable. El amanecer de la analítica conversacional está aquí, y aquellos que lo adopten obtendrán una ventaja competitiva decisiva. Le animo a explorar las ofertas integrales de Making Science y a involucrar a nuestro equipo para comenzar su viaje de transformación de datos.

Reconozcámoslo: los datos son la esencia de la empresa moderna y extraer información valiosa de conjuntos de datos complejos se ha convertido en algo crucial para que las organizaciones mantengan una ventaja competitiva.

Pero, ¿de qué sirve una gran cantidad de datos si no puedes desbloquear fácilmente sus secretos? Las herramientas tradicionales de Inteligencia Empresarial, o BI por sus siglas en inglés.I a menudo se perciben como un laberinto que requiere conocimientos técnicos y largas consultas para extraer insights.

¿Y si pudieras simplemente conversar con tus datos?

El Explore Assistant de Looker, impulsado por las notables capacidades de la IA Generativa, hace que esto sea una realidad al permitir análisis conversacionales y hacer que la exploración de datos sea más accesible e intuitiva que nunca. Con GenAI, interactuar con los datos se vuelve tan natural como tener una conversación que responde instantáneamente y con precisión a tus preguntas comerciales en lenguaje claro.

De Dashboards a Diálogos: La evolución de la Inteligencia Empresarial

La Inteligencia Empresarial ha experimentado una transformación dramática a lo largo de los años. Hemos progresado de informes estáticos y hojas de cálculo engorrosas a paneles interactivos que ofrecen una representación visual de la información. Sin embargo, incluso con estos avances, se seguía requiriendo un cierto nivel de competencia técnica y un profundo conocimiento de las estructuras de datos, las consultas SQL y las técnicas de manipulación de datos, lo que a menudo planteaba un nuevo conjunto de desafíos para los usuarios.

Según un informe de MarketsandMarkets, «Se espera que el mercado global de IA conversacional crezca de USD 13.2 mil millones en 2024 a USD 49.9 mil millones para 2030, a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 24.9%». Este rápido crecimiento subraya la creciente demanda de herramientas intuitivas de análisis conversacional que pueden democratizar el acceso a los datos y empoderar a los usuarios en todos los niveles de una organización.

Fuente: MarketsandMarkets’ «Conversational AI Market by Component, Type, Application Area, Business Function, Vertical and Region – Global Forecast to 2028» (Estimated release in Q4 2023)

El Explore Assistant de Looker rompe barreras, marcando el comienzo de una nueva era de análisis conversacional. Ahora, cualquier persona de tu organización, independientemente de su formación técnica, puede hacer preguntas sin esfuerzo y obtener respuestas instantáneas a partir de sus datos, ¡sin necesidad de saber de código!

Los beneficios del análisis conversacional

Las nuevas capacidades de Looker ofrecen una multitud de ventajas para las empresas que buscan convertirse en verdaderamente basadas en datos:

• Mayor accesibilidad: Empodera a los usuarios en todos los departamentos y niveles para interactuar con los datos y obtener información valiosa.
• Insights más rápidos: Elimina la necesidad de manipulación compleja de datos, proporcionando respuestas en tiempo real a tus preguntas de negocio.
• Toma de decisiones mejorada: Permite decisiones más rápidas y mejor informadas basadas en datos.
• Mayor alfabetización de datos: Fomenta una cultura basada en datos al alentar la exploración y comprensión de los datos.
• Ahorro de tiempo: Libera tiempo valioso para los analistas y otros equipos, permitiéndoles centrarse en tareas más estratégicas.

Al aprovechar el poder del análisis conversacional y la IA generativa, las empresas de diferentes industrias pueden descubrir información útil, tomar decisiones basadas en datos e impulsar resultados significativos.

¿Listo para experimentar el futuro del BI?

Únete a nosotros en nuestro evento exclusivo, «GenAI + BI: Accelerating Time-to-Insight with Looker», que tendrá lugar el 19 de septiembre de 2024 en Google Madrid. Junto con Fabrizio Russo, Cloud BI Specialist en Google Cloud, profundizaremos en el mundo de la analítica conversacional con demos interactivas. Además, escucharás a uno de nuestros clientes, que compartirá su experiencia y caso de éxito aplicando estas innovadoras herramientas.

Making Science: Tu socio en la transformación basada en datos

En Making Science, nos apasiona ayudar a las empresas a aprovechar el poder de Looker y la IA Generativa para alcanzar sus objetivos. Nuestro equipo de expertos tiene un historial probado de implementaciones exitosas en una amplia gama de industrias.

Entendemos que cada negocio es único, y trabajamos estrechamente con nuestros clientes para desarrollar soluciones a medida que respondan a sus necesidades específicas.

El futuro de la Inteligencia Empresarial es Conversacional, y el Explore Assistant de Looker está liderando el camino. Asóciate con Making Science y embárcate en un viaje de descubrimiento basado en datos que transformará tu negocio.

Los Customer Data Platforms (CDP) han experimentado una evolución significativa en los últimos años, expandiendo su alcance y capacidades más allá de la gestión de datos de clientes. En la actualidad, las empresas buscan soluciones más completas que integren datos de diversas áreas para obtener una visión holística del negocio y tomar decisiones más estratégicas. En este contexto, surge el concepto de Central Data Platform (CDP), una plataforma centralizada que unifica datos de clientes, productos, finanzas, operaciones y otras áreas, permitiendo una gestión integral de la información.

El evento «Optimización de CDP con Google Cloud», celebrado el pasado 5 de marzo en las oficinas de Google en Madrid, abordó esta evolución y las claves para aprovechar al máximo las capacidades de las CDP en la nube. A continuación, compartimos las 6 lecciones más relevantes del evento:

1. Enfoque en la activación:

• Priorizar la obtención de valor inmediato: No es necesario comenzar con un proyecto CDP a gran escala. Es recomendable empezar con un MVP que se centre en la activación de los datos, es decir, en su uso para tomar decisiones y ejecutar acciones de forma inmediata. 
• Eficiencia desde el inicio: Con solo dos fuentes de datos relevantes, ya es posible obtener resultados y valor de la CDP. Dos fuentes de datos, una activación.

2. Flexibilidad y adaptabilidad:

• CDP combinable: A partir del enfoque en la activación, se deben ir incorporando gradualmente las piezas y datos necesarios, sin sobrecargar la plataforma. Cada empresa tiene necesidades únicas, por lo que el CDP debe ser flexible y adaptable a estas necesidades.

3. Visión a largo plazo:

• Estrategia de transformación digital: La implementación de un CDP no es un proyecto puntual, sino una estrategia a largo plazo que requiere una visión clara y un compromiso sostenido por parte de la empresa.
• Tecnologías y datos perdurables: Se debe seleccionar tecnologías y tipos de datos que puedan perdurar en el tiempo y adaptarse a los cambios del mercado y del negocio.

4. Más allá del Customer Data:

• Ampliación del alcance: Un CDP no se limita a los datos de clientes, sino que puede integrar información financiera, de productos, de personal, de marketing y otras áreas relevantes para la empresa.
• Personalización avanzada: La integración de diversos datos permite pasar del targeting general a la personalización individualizada y, finalmente, a la hipersonalización mediante tecnologías como Generative AI (GenAI).
• Experiencias únicas: El CDP puede utilizar estos datos para crear experiencias personalizadas para cada cliente, aumentando la satisfacción y la fidelización.

5. Beneficios para toda la empresa:

• Colaboración interdepartamental: Si bien los proyectos de CDP suelen ser liderados por los departamentos de marketing y ventas, con el tiempo y la acumulación de datos, pueden resultar de gran utilidad para otros equipos como finanzas, producto, atención al cliente, operaciones y más.
• Eficiencia interna: El CDP puede impulsar la colaboración entre diferentes departamentos y mejorar la eficiencia de los procesos internos.

6. Evolución hacia la Central Data Platform:

• Integración y gestión integral: Las empresas buscan soluciones más completas que integren datos de diversas áreas en una única plataforma centralizada.
• Toma de decisiones estratégicas: El Central Data Platform permite una gestión integral de la información, facilitando la toma de decisiones estratégicas y el análisis predictivo.

En Making Science estamos convencidos de que el CDP y el Central Data Platforms son herramientas clave para la transformación digital de las empresas. 

Si quieres saber más sobre cómo podemos ayudarte a implementar un CDP o un Central Data Platform centralizada en tu empresa, no dudes en contactarnos.

Reserva la fecha:

Nuestro próximo evento en las oficinas de Google Cloud en Madrid tendrá lugar el 24 de abril. En breve compartiremos más detalles sobre la temática, los ponentes y las sorpresas que tenemos preparadas.