Experiencia de cliente con IA

Módulo 1: Fundamentos de la experiencia del cliente en la era digital
3 h 10 min

Objetivo: Describir los fundamentos de la experiencia del cliente en un entorno digital.

• Qué es la experiencia de cliente.
• Customer Experience, Customer Journey y User Experience.
• Transformación de la experiencia del cliente.
• Diseño del viaje del cliente.
• Puntos de contacto e interacciones.
• Medición de la satisfacción del cliente.
• Uso de IA para analizar resultados.
• Métricas de experiencia de cliente.
• Experiencia de cliente e innovación digital.

Módulo 2: Introducción a la inteligencia artificial para CX
2 h 20 min

Objetivo: Identificar y categorizar las principales herramientas y tecnologías de IA aplicadas a la gestión del cliente.

• Qué es la inteligencia artificial.
• Principales ramas y tecnologías de IA.
• Transformación de las expectativas del cliente.
• Nuevos estándares de atención impulsados por IA.
• Oportunidades y amenazas de la digitalización.
• Personalización de la experiencia del cliente.
• IA aplicada a los diferentes puntos de contacto.
• Optimización de la comunicación multicanal.

Módulo 3: Introducción a ChatGPT y a la ingeniería de prompts
3 h 30 min

Objetivo: Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para optimizar el uso de ChatGPT en la atención al cliente.

• Introducción a ChatGPT y los modelos GPT.
• Aplicaciones de ChatGPT en experiencia de cliente.
• IA generativa aplicada a CX.
• Funcionamiento de los modelos de lenguaje.
• Memoria y conversaciones temporales.
• Instrucciones personalizadas.
• Fundamentos de Prompt Engineering.
• Cómo crear instrucciones claras y precisas.
• Prompts para correos y atención al cliente.
• Respuestas a reseñas y guiones para chatbots.

Módulo 4: Automatización y productividad
4 h 05 min

Objetivo: Diseñar e implementar estrategias de comunicación y atención al cliente impulsadas por inteligencia artificial.

• Automatización de tareas con ChatGPT.
• Soporte multilingüe mediante IA.
• Creación de chatbots de atención al cliente.
• Atención automatizada fuera del horario habitual.
• Comparación entre ChatGPT y Gemini.
• Creación de agentes personalizados.
• Creación y uso de Gems en Gemini.
• Análisis de documentos con ChatGPT y Gemini.
• Aplicaciones de IA en comercio electrónico.
• Integración con Zapier, CRM y Help Desk.
• Cómo escalar la atención manteniendo el componente humano.

Módulo 5: Aplicaciones estratégicas de la IA en el viaje del cliente
2 h 30 min

Objetivo: Aplicar estrategias de inteligencia artificial en el viaje del cliente para optimizar procesos y mejorar la fidelización.

• Calificación de leads mediante IA.
• Aplicaciones de IA para lead scoring.
• Errores frecuentes en la calificación automática.
• Creación de recomendaciones personalizadas.
• Recomendaciones de productos basadas en IA.
• Herramientas para personalización y engagement.
• Integración de sistemas de recomendación.
• Beneficios de las recomendaciones personalizadas.
• Selección de soluciones adecuadas para cada organización.

Módulo 6: Entorno legal en la economía digital: propiedad y privacidad
2 h 35 min

Objetivo: Aplicar principios de privacidad y protección de datos para diseñar estrategias de IA en experiencia de cliente de manera responsable.

• Conceptos fundamentales de privacidad y protección de datos.
• Consentimiento y derechos del usuario.
• Responsabilidad en el tratamiento de información.
• Autenticación multifactor en ChatGPT.
• Riesgos de seguridad y privacidad.
• Gestión de datos personales mediante IA.
• Principios del RGPD aplicados a inteligencia artificial.
• Normativa de inteligencia artificial.
• Evaluaciones de impacto y medidas de seguridad.

Módulo 7: Casos de éxito y fracaso
1 h 50 min

Objetivo: Evaluar casos de éxito y fracaso para identificar buenas prácticas y errores en la aplicación de IA en la experiencia del cliente.

• Análisis de casos reales de IA aplicada a CX.
• Factores clave para una implementación exitosa.
• Ejemplos de atención al cliente mejorada con IA.
• Casos de éxito empresarial.
• Causas frecuentes de fracaso.
• Consecuencias de una mala implementación.
• Errores en el diseño de chatbots.
• Lecciones y buenas prácticas para futuros proyectos.