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Humanizar la personalización en los agentes de telecomunicaciones y los manuales de IA basados en el conocimiento

visión
03 de febrero de 2025
9 min leer



Rahul Mahajan es vicepresidente y director de tecnología de transformación empresarial digital en Nagarro. Está especializado en IA, aprendizaje automático, nube e IoT, e impulsa la innovación en comercio electrónico, experiencia del cliente y modernización empresarial.

Con la intensificación de la competencia, los clientes de telecomunicaciones tienen expectativas crecientes y se adaptan rápidamente. Tanto los clientes B2B como B2C exigen interacciones personalizadas, fluidas y significativas durante sus viajes de compra y uso. Con sus diversas ofertas, como servicios móviles, soluciones IoT, paquetes de entretenimiento y conectividad empresarial, los proveedores de telecomunicaciones tienen una inmensa oportunidad de diferenciarse humanizando experiencias que satisfagan y anticipen las necesidades de los clientes.

Sin embargo, humanizar la personalización a escala requiere una convergencia inteligente de datos, análisis avanzados e interacciones de IA similares a las humanas. Aquí es donde entra en juego la IA Agentic, la fusión de grafos de conocimiento, agentes de IA y grandes modelos de lenguaje (LLM). Mediante el uso de experiencias conectadas impulsadas por la IA, las empresas de telecomunicaciones pueden transformar sus estrategias de ventas para mejorar los ingresos, la satisfacción del cliente y la fidelidad a largo plazo.

Humanizar la personalización para desbloquear el siguiente nivel de compromiso de ventas

En el contexto de las ventas de telecomunicaciones (B2B/B2C), un ejemplo interesante de humanización de la personalización podría ser un libro de jugadas de IA en el que los agentes de IA asesoren sin problemas a los equipos de ventas con recomendaciones en tiempo real altamente contextuales para las siguientes mejores acciones, paquetes de productos a medida, empujones de marketing personalizados, descuentos contextuales y estrategias de ventas predictivas. Estas guías de asesoramiento se mejoran mediante IA generativa, que actúa como una interfaz intuitiva similar a la humana, permitiendo conversaciones naturales e interactivas que mejoran el compromiso con el cliente. Una vez activadas las acciones de asesoramiento, éstas se despliegan por toda la red de telecomunicaciones, lo que genera mayores ingresos por ventas, mejora la satisfacción del cliente y fideliza a éste a largo plazo.

Esta transformación impulsada por la IA es algo más que una evolución, es un cambio de juego. Al revolucionar las ventas y el compromiso con el cliente mediante la personalización impulsada por la IA en las telecomunicaciones, los proveedores pueden desbloquear oportunidades sin precedentes y dar forma al futuro de las experiencias personalizadas y conectadas.


Elementos clave para el próximo gran cambio de las telecomunicaciones: conocimiento, agentividad y generatividad como ingredientes clave para humanizar la personalización.

Con los nuevos cambios disruptivos impulsados por la tecnología, las empresas de telecomunicaciones tienen la oportunidad de demostrar el impacto transformador como nunca antes. Para la transformación de las ventas y la experiencia del cliente, estos son algunos de los pilares fundamentales:

Gráfico de conocimiento del cliente

Un gráfico de conocimiento dinámico en tiempo real mapea a los clientes B2B y B2C y captura su uso de productos, preferencias, comportamiento e interacciones en todos los canales. Al integrar CRM, conjuntos de datos de productos, detalles de dispositivos, conjuntos de datos de facturación, grabaciones de llamadas, tickets de soporte y datos de escucha social, los proveedores de telecomunicaciones obtienen un perfil de cliente unificado en continua evolución.

¿Cómo ayuda?

Esta visión integral permite estrategias de compromiso hiperpersonalizadas y modelos predictivos para identificar los riesgos de pérdida de clientes y las oportunidades de venta, lo que permite a las empresas mejorar la satisfacción del cliente e impulsar el crecimiento de los ingresos de forma proactiva.

Análisis de productos basados en IA

La IA analiza las tendencias en el uso de productos y servicios, incluido el consumo de datos, los patrones de suscripción y la adopción de funciones, para permitir una segmentación precisa de los clientes. Esta información ayuda a identificar clientes potenciales con un alto potencial para la venta dirigida, la agrupación de servicios adicionales y el desarrollo de estrategias de retención personalizadas.

¿Cómo ayuda?

Mediante el uso de análisis basados en IA, los proveedores de telecomunicaciones pueden mejorar la satisfacción del cliente, optimizar la retención de clientes y lograr un mayor crecimiento de los ingresos a través de decisiones más inteligentes basadas en datos.

Asesores de la próxima mejor acción (NBA) para agentes de ventas

En cada interacción con el cliente, los agentes de IA impulsados por LLM ofrecen recomendaciones NBA en tiempo real basadas en datos a los representantes de ventas. Mediante el análisis de los datos históricos de ventas y los patrones de interacción con éxito, estos asesores de IA sugieren acciones eficaces, como la venta cruzada de soluciones IoT, la recomendación de actualizaciones de planes o la oferta de recompensas de fidelidad personalizadas.

¿En qué le ayuda?

Este enfoque basado en IA aumenta el rendimiento de los representantes de ventas, mejora el cierre de acuerdos y optimiza el compromiso con el cliente para que cada interacción sea estratégica, relevante y orientada a los ingresos.

Generación dinámica de cuadernos de ventas

Un manual de ventas respaldado por LLM se adapta continuamente y en tiempo real a las tendencias del mercado, las actividades de la competencia y las preferencias de los clientes. La aportación de información actualizada garantiza que los agentes de ventas se mantengan ágiles, informados y competitivos en mercados en rápida evolución.

¿Cómo ayuda?

Gracias a la inteligencia basada en IA, los equipos de ventas pueden responder de forma proactiva a los cambios del sector, perfeccionar las estrategias de captación de clientes y maximizar las oportunidades de conversión, manteniéndolos un paso por delante de la competencia.

Venta cruzada y venta ascendente predictivas mediante el genoma del cliente

El marco del genoma del cliente utiliza datos demográficos, de comportamiento y psicográficos para predecir las combinaciones de productos más relevantes para cada cliente. Este enfoque basado en datos permite un marketing preciso con recomendaciones específicas, como soluciones de hogar conectado para usuarios de IoT o seguros de dispositivos para usuarios de gama alta.

¿Cómo ayuda?

Al adaptar los productos a las necesidades de los clientes, los proveedores de telecomunicaciones pueden aumentar las tasas de conversión, incrementar los ingresos y mejorar la satisfacción del cliente mediante ofertas hiperpersonalizadas.

Análisis de opiniones en tiempo real

Las herramientas de análisis de sentimientos basadas en IA captan las emociones de los clientes en tiempo real durante las llamadas, los chats y las interacciones digitales. Al analizar el tono de voz, la elección de palabras y los patrones de respuesta, estas herramientas proporcionan al personal de ventas y asistencia información instantánea para que puedan adaptar dinámicamente su enfoque.

¿Cómo ayuda?

Esta adaptabilidad en tiempo real ayuda a calmar las frustraciones, reforzar las experiencias positivas y personalizar las interacciones, lo que en última instancia conduce a una mayor satisfacción del cliente, un mejor compromiso y una mejora de las tasas de conversión.

Compromiso de ventas omnicanal

Los agentes de IA permiten interacciones fluidas y coherentes en todos los canales móviles, en línea y en la tienda. Al aprovechar la información sobre la actividad y las preferencias de los clientes, los proveedores de telecomunicaciones pueden garantizar una experiencia personalizada y sin fricciones en todos los puntos de contacto.

¿Cómo ayuda?

Este enfoque unificado aumenta la satisfacción del cliente, refuerza la fidelidad a la marca y optimiza los ingresos mediante recomendaciones personalizadas y estrategias de interacción, independientemente del canal.

Prevención proactiva de las bajas

Los modelos basados en IA analizan los patrones de uso, el historial de pagos y las señales de insatisfacción para predecir con exactitud la probabilidad de abandono. Al identificar precozmente a los clientes en riesgo, los equipos de retención reciben recomendaciones personalizadas para volver a captarlos de forma proactiva mediante ofertas personalizadas, descuentos o ventajas exclusivas.

¿Cómo ayuda?

Este enfoque predictivo ayuda a reducir el abandono, reforzar la fidelidad de los clientes y maximizar el valor vitalicio, garantizando una base de clientes más comprometida y satisfecha.

"Inversión en IA en telecomunicaciones- Más del 50% de los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) han asignado presupuestos de TI para IA generativa en 2024, y muchos de ellos han reasignado fondos de iniciativas existentes de transformación digital o IA."

Fuente: IDC, Generative AI Readiness: ¿Están preparadas las telecos para la revolución de la IA generativa?

Objetivos de diseño y componentes básicos de la personalización humanizada


Para ofrecer una personalización humanizada a gran escala, los proveedores de telecomunicaciones deben adoptar los siguientes principios de diseño y habilitadores tecnológicos:

Mayor nivel de personalización en todos los ecosistemas

Perfecta integración de ecosistemas

Integre servicios de primera parte y de socios para crear una plataforma unificada que ofrezca ofertas diversas y conectadas para maximizar el valor para el cliente.

Ofertas y promociones inteligentes

Utilice promociones contextuales basadas en IA, como paquetes dinámicos y descuentos personalizados, para fomentar las conexiones emocionales y fidelizar a la marca.

Asesoramiento sobre la mejor acción siguiente (NBA) basado en ML

Los modelos NBA basados en IA analizan el comportamiento y las preferencias de los clientes en tiempo real y proporcionan recomendaciones precisas y personalizadas para mejorar la retención y aumentar la fidelidad.
Humanizar la personalización en las telecomunicaciones (2)

Estructuras de datos basadas en conocimientos profundos

Microseñales controladas por IoT

Los datos en tiempo real de los patrones de uso de los dispositivos y las interacciones de los clientes ayudan a crear perfiles detallados de clientes y productos que permiten una orientación y personalización precisas.

Canalizaciones de IA y ML integradas

El análisis de datos multimodal basado en IA y aprendizaje automático anticipa las necesidades de los clientes, reconoce patrones y optimiza las estrategias de ventas para garantizar la retención proactiva de clientes.

RAG (generación mejorada por recuperación) basada en el conocimiento

Las canalizaciones modulares de IA/ML admiten la adaptación ágil a nuevos datos, la formulación iterativa de conocimientos y las preferencias cambiantes de los clientes. Las estructuras de conocimiento son una de las formas más eficaces de fundamentar los modelos generativos de IA. El objetivo final es garantizar la mejora continua de las recomendaciones y las estrategias de personalización.

Conocimiento profundo-personalización de las telecomunicaciones

Agentes que permiten la virtualización de la IA

Canalizaciones de IA y ML integradas

El análisis multimodal de datos basado en IA y aprendizaje automático anticipa las necesidades de los clientes, reconoce patrones y optimiza las estrategias de venta para garantizar la retención proactiva de los clientes.

Desarrollo de conocimiento enchufable y modular

Los pipelines modulares de IA y ML permiten una adaptación ágil a los nuevos datos y a las preferencias cambiantes de los clientes, y garantizan la mejora continua de las recomendaciones y las estrategias de personalización.

Capa semántica en todo el ecosistema

Una capa semántica mejorada, más allá de la taxonomía de datos, es fundamental para desarrollar una interfaz eficaz entre los modelos de IA/ML, los datos y las API existentes. La base y la contextualización son fundamentales para humanizar la experiencia.
Personalización de las telecomunicaciones a lo largo del ciclo de vida del cliente

AI Playbook -level governance

Interacción amigable

Las interacciones impulsadas por la IA deben diseñarse de forma que estén en consonancia con el tono, el estilo y los valores de la marca. Esto garantiza que las respuestas generadas por la IA resulten atractivas, naturales y acordes con la marca, al tiempo que mejoran la experiencia del cliente.

Gobernanza de clase empresarial

Gobernanza y seguridad que abarcan todo el ecosistema de la IA e incluyen datos, API, modelos ML y LLM. La observabilidad y la explicabilidad integradas garantizan la transparencia, el cumplimiento y la mejora continua de los modelos. Las operaciones LLM y los conductos de explicabilidad son componentes críticos de dicha gobernanza. La gobernanza de la IA debe externalizarse fuera de los proveedores LLM nativos para garantizar la interoperabilidad.

Lea cómo puede potenciar su estrategia empresarial con las guías de IA generativa.
Manuales de IA para telecomunicaciones

El futuro de las telecomunicaciones está impulsado por la IA, es personalizado e inteligente.


Dado que los proveedores de telecomunicaciones operan en un panorama cada vez más competitivo, la personalización impulsada por la IA ya no es opcional, sino esencial. Mediante la integración de IA basada en agentes, análisis en tiempo real e interacciones de IA adaptadas a las personas, las telecos pueden ir más allá de los modelos de interacción tradicionales y crear experiencias fluidas e hiperpersonalizadas que impulsen la fidelidad de los clientes y el crecimiento de los ingresos.

Con estructuras de datos profundas y basadas en el conocimiento, inteligencia de ventas impulsada por IA y gobernanza en toda la empresa, las telecos pueden desbloquear nuevas oportunidades, anticiparse a las necesidades de los clientes y optimizar las interacciones en cada punto de contacto. La transición a ecosistemas inteligentes impulsados por IA no consiste solo en automatizar, sino en crear relaciones significativas basadas en datos que aumenten la satisfacción del cliente y el valor a largo plazo.

Humanizar la personalización a gran escala

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