Por qué eliminar artículos de una lista de deseos es una fuerte señal de compra: agentes de IA y retención de aplicaciones

¿Deberías asignar agentes de IA a cada usuario de la aplicación? Imagina los resultados si pudieras hacer exactamente eso..

Imagina agentes de IA inteligentes capaces de sugerir nuevas opciones, detectar cuándo un usuario o jugador parece confundido, ayudar cuando hay un problema, sugerir la mejor alternativa, ofrecer los cupones, descuentos o paquetes adecuados para cada persona, todo en tiempo real. Sería casi como tener una persona real presente en tu app, ofreciendo sugerencias y, en algunos casos, intentando cerrar una venta.

¿Es solo un sueño? ¿O hay algo de cierto en la promesa?

Conversé con Shaun Wheeler, científico de datos en Aampe. Reproduce, sigue desplazándote …

Maximizar la participación a través de agentes de IA

Todos quieren maximizar la interacción, la retención y la monetización, ¿verdad? Por eso herramientas como Braze, CleverTap y Aampe, entre otras, son tan populares. La segmentación y las audiencias tradicionales son herramientas poco precisas, rudimentarias, lentas e incapaces de reaccionar en tiempo real a la actividad del usuario.

“Cada usuario de una aplicación es un individuo”, afirma Wheeler. 

Tienen diferentes antecedentes, preferencias, patrones, y diferentes factores los motivarán o activarán, y ningún equipo de ciencia de datos es lo suficientemente grande como para analizar todos esos patrones individuales. Incluso si lo hubiera, ningún equipo de CRM es lo suficientemente grande como para actuar sobre todos esos patrones

Por lo tanto, un enfoque basado en reglas que active mensajes específicos cuando los jugadores o clientes hagan cosas específicas, afirma, es deficiente.

Peor aún, hay falta de aprendizaje.

Si el Usuario A realiza la Acción B, ¿qué significa eso para el futuro? ¿Significa que realmente está preparado para la Oferta C? Y, de ser así, ¿cuál es la siguiente proyección lógica? Un sistema de reglas y disparadores no sabe ni almacena nada: simplemente reacciona. Todo el "conocimiento" reside en las mentes humanas que configuran las reglas, los disparadores y los mensajes.

Y eso simplemente no puede comprender la infinidad de caminos que podrían tomar los usuarios, clientes y jugadores, ni cómo el comportamiento previo afectará la acción actual. Además, no puede reaccionar en tiempo real ni construir nuevos modelos de lo que hacen las personas a medida que las cosas cambian.

Los agentes de IA pueden hacerlo mejor.

Agentes de IA, no exactamente como el Agente Smith

Los agentes de IA parecían mucho más de ciencia ficción antes de ChatGPT, dice Wheeler. En definitiva, son bastante simples.

“Un agente es simplemente un tipo de IA que puede recibir medidas de seguridad y luego actuar de forma autónoma dentro de esas medidas”

El conjunto de datos ideal no son solo 5 cosas que hayas instrumentado en tu aplicación, ni siquiera 50. Puede ser todo: el flujo de datos completo de lo que las personas hacen en una aplicación.

“Trabajamos con aplicaciones que fácilmente tienen más de 400 tipos diferentes de eventos instrumentados”, afirma. “Esa es toda la información, como cada clic en un botón, cada página visitada, ya sea en un sitio web o en una aplicación, y puedes llevar todo eso al agente y procesarlo de forma que este pueda tomar decisiones al respecto”

El objetivo es comprender la probabilidad de que cada paso, y cada estímulo que la aplicación ofrece como respuesta, impulse a un jugador, usuario o cliente hacia un objetivo determinado. La respuesta de la aplicación y el canal que utiliza, ya sea una notificación dentro de la aplicación, una notificación push, un correo electrónico o incluso alguna modificación en su funcionamiento o apariencia, son factores clave. Eso es precisamente lo que los agentes de IA están diseñados para hacer.

“Todos esos tipos de decisiones de comportamiento normalmente las toma un equipo de CRM”, afirma Wheeler. “Muchas de ellas, de hecho, pueden ser tomadas de forma muy razonable por un agente de IA debidamente estructurado”

Mejor interacción a través de mensajes inteligentes

¿Un ejemplo?

Juego varias veces al día a un juego que se abre con tres mensajes emergentes prácticamente iguales, con pequeñas variaciones, todos los días. Algunos parecen potenciadores para partes del juego que no juego y que no entiendo. Otros son anuncios y eventos con un texto tan pequeño que me cuesta descifrarlos.

Todos ellos tienden a entrenarme para cerrar las ventanas emergentes instantáneamente. 

También pusieron obstáculos entre mí y lo que abrí para hacer el juego: divertirme. 

A menudo he pensado que una métrica que los desarrolladores y comercializadores de aplicaciones deberían seguir es "toques a X"

• Para juegos que’s toques para divertirse: cuántos toques se necesitan antes de que un jugador disfrute del juego?
• Para retail que’s toques para comprar: cuántos toques se necesitan para comprar algo?
• Para fintech que’s tal vez toques para pagar o toques para depositar …

Conocer esa cifra, y cualquier cambio, tanto al alza como a la baja, es más importante de lo que creo que la mayoría de los desarrolladores de aplicaciones admiten. Y cuando esa cifra sube, desincentiva enormemente el uso de una aplicación.

El punto es: los mensajes parecen gratuitos porque puedes simplemente mostrarlos en tu aplicación o hacer clic para enviarlos mediante notificaciones push.

En realidad, son extremadamente caros. Pueden afectar la interacción, la retención y la monetización.

Por lo tanto, garantizar que cada mensaje sea inteligente, relevante y oportuno, y que se envíe a alguien que lo reciba con gusto (o que al menos no le importe) es fundamental para generar una mayor interacción con la aplicación. Los agentes de IA podrían notar que no estoy prestando atención a estos mensajes emergentes y, o bien dejar de enviarlos, o bien enviar solo uno que sea realmente relevante para mi actividad en el juego.

Decir menos pero lograr más

Un ejemplo de cómo hacer exactamente esto es una aplicación de enfermería que Wheeler mencionó que usaba SMS para enviar mensajes a las enfermeras sobre la disponibilidad de turnos. 

Los SMS son buenos porque la mayoría de nosotros vemos la mayoría de nuestros mensajes de texto, a diferencia de los mensajes dentro de la aplicación, que solo vemos cuando estamos en ella, o las notificaciones push, que pueden estar habilitadas o no, e incluso si lo están, no siempre son muy efectivas. Sin embargo, los SMS pueden ser caros, por lo que enviar mensajes de esta manera es literalmente costoso, no solo metafóricamente, como se mencionó anteriormente. 

¿El resultado de una mensajería más inteligente es una mayor interacción?

“Aumentamos su activación, creo que si no recuerdo mal, en un 9%, pero redujimos su volumen de SMS en un 75%”, dice Wheeler. “Eso supuso un ahorro de cientos de miles al año”

¿Cómo? 

Los agentes de IA reconocieron a enfermeras que nunca trabajaron turnos de fin de semana, ni turnos nocturnos, y que seguían otros patrones de comportamiento. (Conozco personalmente a una enfermera que solo trabaja turnos nocturnos.) Ese conocimiento personal — casi como un humano que conoce profundamente a las personas individuales que usan la app — marcó toda la diferencia.

A veces la IA es más inteligente que nosotros

Pregúntele a un humano sobre un cliente potencial que elimina un artículo de su lista de deseos y probablemente obtendrá una respuesta de que probablemente sea una mala señal: no se concretará ninguna venta en ese caso.

En realidad, esto es lo opuesto a la realidad y los agentes de IA lo descubrieron al seguir los datos.

Wheeler habla sobre lo que aprendió de una aplicación minorista:

Hubo varios eventos que, como era de esperar, aumentaron la probabilidad de compra. Añadir al carrito es una señal muy fuerte, pero uno que realmente nos sorprendió fue la lista de deseos. No fue añadir a la lista de deseos, sino eliminarla, lo que aumentó la probabilidad de compra

Lo que ocurría es que quienes añadían artículos a sus listas de deseos simplemente seleccionaban productos, como si fueran un tablero de Pinterest. Pero eliminarlos de una lista de deseos a menudo implica tomar decisiones activas sobre lo que podrían estar a punto de comprar, ahora mismo o en un futuro próximo.

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