🔹 Bloque 1: Preguntas por subtema del Ebook 7
7.1 Implementación de IA para gestionar relaciones con clientes
- ¿Cómo transforma la IA la gestión de relaciones con clientes en entornos B2C y B2B?
- ¿Qué beneficios aporta la personalización avanzada y la hiperpersonalización en la experiencia del cliente?
- ¿Cuáles son las estrategias basadas en IA para mejorar la experiencia del cliente en línea y fuera de línea?
- ¿Qué diferencias existen en la aplicación de IA para CX en contextos B2C y B2B?
7.1.1 Experiencia del cliente (CX) potenciada por IA
- ¿Qué componentes clave definen la experiencia del cliente (CX) según el ebook?
- ¿Cómo mejoran los chatbots inteligentes el servicio al cliente?
- ¿Qué papel juega el análisis predictivo en la anticipación de necesidades del cliente?
- ¿Cómo se utiliza el análisis de sentimientos en tiempo real para ajustar la experiencia del cliente?
7.1.2 Experiencia del usuario (UX) en el contexto digital
- ¿Cuál es la diferencia entre experiencia del cliente (CX) y experiencia del usuario (UX)?
- ¿Cómo mejora la IA la personalización de interfaces y la navegación en plataformas digitales?
- ¿Qué aplicaciones de IA en UX se destacan para entornos B2C y B2B?
7.1.3 Experiencia del cliente en línea: integrando CX y UX
- ¿Cómo se integran CX y UX para crear experiencias en línea coherentes?
- ¿Qué diferencias existen en la experiencia en línea entre B2C y B2B?
- ¿Cómo contribuye la IA a la personalización y optimización del servicio al cliente en línea?
7.1.4 Integración de experiencias O2O (Online to Offline y viceversa) con IA
- ¿Qué estrategias de IA permiten una experiencia omnicanal fluida en B2C y B2B?
- ¿Cuáles son los principales desafíos en la integración O2O y qué soluciones basadas en IA se proponen?
7.1.5 Construcción del Customer Journey Map con IA
- ¿Cómo mejora la IA la creación y actualización del Customer Journey Map?
- ¿Qué etapas y técnicas utiliza la IA para mapear el recorrido del cliente?
7.1.6 Métricas de experiencia al cliente
- ¿Cuáles son las métricas clave para medir la experiencia del cliente en B2C y B2B?
- ¿Cómo se calcula y qué indica el Net Promoter Score (NPS)?
- ¿Qué importancia tienen métricas como Customer Satisfaction Score (CSAT) y Customer Effort Score (CES)?
7.2 Ética y privacidad en el uso de IA en marketing
- ¿Cuáles son los principales desafíos éticos en la implementación de IA en CRM?
- ¿Qué es la transparencia algorítmica y por qué es importante?
- ¿Cómo se pueden identificar y mitigar los sesgos en los modelos de IA?
- ¿Qué prácticas se recomiendan para el consentimiento informado y la protección de datos?
- ¿Qué regulaciones como GDPR y CCPA deben considerarse en el uso de IA?
- ¿Cuáles son las mejores prácticas para un uso ético de la IA en marketing relacional?
🔹 Bloque 2: Preguntas sobre los 16 recursos complementarios (selecciona al menos 8)
- ¿Cuál es el aporte principal de este recurso a la comprensión o aplicación de IA en marketing relacional?
- ¿Qué herramienta o concepto nuevo aprendiste y cómo lo aplicarías?
- ¿Cómo conecta este recurso con los temas del ebook?
- ¿Qué limitaciones o retos identificas en la implementación práctica de lo aprendido en este recurso?
🔹 Bloque 3: Preguntas sobre el glosario (selecciona 5 términos)
- ¿Cómo define el glosario este término?
- ¿Qué relevancia tiene este término en la gestión de marketing relacional con IA?
- ¿Puedes dar un ejemplo concreto de su aplicación en un contexto real?
- ¿Cómo se relaciona este término con otros conceptos del ebook o recursos?
🔹 Bloque 4: Reflexión integradora
- ¿Cómo integran los conceptos de IA, CX y UX para mejorar la gestión de relaciones con clientes?
- ¿Qué aprendizajes consideras más valiosos para tu desarrollo profesional?
- ¿Qué desafíos éticos y de privacidad te parecen más críticos y cómo propondrías abordarlos?
📌 Productos esperados en Google NotebookLM:
- Respuestas detalladas a las preguntas de cada bloque.
- Mapas conceptuales o esquemas que integren los subtemas del ebook con los recursos y glosario.
- Reflexión final escrita o en audio.