COMM0042 PERSONALIZACIÓN DE LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Fecha de Inicio:

Temario:
1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) en el Cliente Conceptos clave: Machine Learning, Deep Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). El dato como activo: Recopilación, limpieza y estructuración de datos de clientes (Big Data). Evolución del CRM: De la gestión de contactos al CRM inteligente y predictivo. Ética y privacidad: Cumplimiento del RGPD en el uso de algoritmos y sesgos de la IA.
2. Segmentación Avanzada y Modelos Predictivos Segmentación dinámica: Agrupación de clientes en tiempo real basada en comportamiento. Análisis de propensión: Predicción de la probabilidad de compra o de abandono (churn rate). Lead Scoring inteligente: Calificación automática de clientes potenciales mediante IA. Valor del tiempo de vida del cliente (CLV): Estimación de la rentabilidad futura de cada usuario.
3. Herramientas de Personalización en Tiempo Real Motores de recomendación: Sistemas basados en filtrado colaborativo y contenido (estilo Amazon/Netflix). Personalización web y de apps: Ajuste dinámico de interfaces y ofertas según el perfil del usuario. Chatbots y Asistentes Virtuales: Implementación de flujos de conversación inteligentes (IA Generativa). Búsqueda inteligente: Optimización de resultados de búsqueda interna mediante intención de usuario.
4. Automatización del Marketing (Marketing Automation) Customer Journey adaptativo: Creación de flujos de trabajo que cambian según la respuesta del cliente. Email marketing predictivo: Optimización de horas de envío y contenidos personalizados por IA. Publicidad programática: Compra automatizada de medios orientada a la audiencia específica. Precios dinámicos (Dynamic Pricing): Ajuste de precios en tiempo real mediante algoritmos de demanda.
5. Medición y Optimización de la Experiencia (CX) Análisis de sentimiento: Uso de PLN para interpretar opiniones en redes sociales y reseñas. Atención al cliente inteligente: Automatización de respuestas y triaje de tickets de soporte. KPIs de la IA en CX: Medición del impacto en la conversión, satisfacción (NPS) y fidelización. A/B Testing asistido por IA: Experimentación automatizada para la mejora de la experiencia.

Competencias: Identificar los fundamentos de la IA en la experiencia del cliente || Analizar el comportamiento del consumidor mediante Big Data || Segmentar audiencias utilizando algoritmos predictivos || Implementar chatbots y asistentes virtuales inteligentes || Personalizar recomendaciones de productos en tiempo real || Optimizar el viaje del cliente (Customer Journey) con IA || Automatizar procesos de marketing y comunicación dirigida || Garantizar la ética y privacidad en el tratamiento de datos || Evaluar métricas de satisfacción y fidelización asistida || Integrar herramientas de IA en la estrategia omnicanal