Uso de IA en búsquedas locales se multiplica por seis, según SOCi

Qué ha ocurrido

SOCi ha publicado un nuevo informe que sitúa en seis veces el crecimiento del uso de herramientas de inteligencia artificial para búsquedas locales. Según la cobertura de MarTech, los consumidores no se fían de una única respuesta: comparan lo que les dice la IA con otras fuentes antes de decidir.

Esa verificación cruzada se reparte entre chatbots, buscadores tradicionales, plataformas de reseñas y servicios de mapas. El resultado es un proceso de decisión fragmentado entre varios canales. El resumen disponible no detalla la metodología ni el tamaño de la muestra del estudio, por lo que conviene leer las cifras como indicativas de una tendencia.

Por qué importa

Para los responsables de experiencia de cliente, el dato sugiere que la información sobre una empresa local ya no se encuentra en un único lugar. Lo que un cliente lee en un chatbot, en una reseña o en un mapa puede formar parte de una misma decisión, de modo que la coherencia entre canales empieza a pesar tanto como la presencia en cada uno de ellos.

Desde la transformación digital, la noticia apunta a que la inteligencia artificial está cambiando la forma en que las personas descubren y evalúan servicios. Las organizaciones con varias ubicaciones podrían necesitar gestionar sus datos de negocio como un activo compartido y no como fichas aisladas en cada plataforma. Esa gobernanza de datos es, en la práctica, un problema de operaciones tanto como de marketing.

Desde la economía del comportamiento, las señales contradictorias suelen provocar aplazamientos o más búsquedas de verificación. Si el cliente encuentra datos dispares, aumenta su carga cognitiva y puede abandonar el proceso antes de contactar con la empresa.

El punto de vista de Renascence

El titular se centra en el crecimiento, pero lo que más se pasa por alto es la fragmentación. Cuando la confianza se construye a partir de varias fuentes que no siempre coinciden, la experiencia depende de la consistencia del conjunto y no del rendimiento de un canal concreto.

El cliente no evalúa su marca canal por canal; la evalúa por la diferencia entre lo que dicen esos canales. Si el horario, la oferta o la reputación varían de una plataforma a otra, la IA no resuelve la duda, sino que la amplifica. Un operador centrado en el cliente debería auditar primero su información en todos los puntos que consulta un comprador y eliminar las contradicciones antes de invertir en nuevas campañas. Ahí es donde se gana o se pierde la confianza.