Algoritmos, inteligencia artificial o machine learning son conceptos que comienzan a formar parte de nuestro vocabulario cotidiano. La aparición de múltiples tecnologías transversales, el cambio de rol de los usuarios y los numerosos puntos de contacto a su disposición están acelerando la incorporación de nuevos enfoques en la estrategia de negocio de muchas empresas.
Estos enfoques implican poner a la tecnología al servicio del negocio y entender la nueva forma de competir, en una economía cada vez más digitalizada y “datificada”.
El machine learning es un instrumento que permite descubrir patrones o tendencias analizando un gran volumen de datos de forma sistemática. Y estos patrones permiten identificar, a través de algoritmos, las necesidades concretas de cada usuario o grupo de usuarios. Son programas inteligentes que aprenden.
Su aplicabilidad es directa para aquellas empresas que manejen grandes volúmenes de información como retailers, entidades financieras, empresas de gran consumo, etc., que trabajen bajo el prisma de plataformas y en cuyo negocio intervengan gran cantidad de usuarios y dispositivos.
Por estos motivos, puede ser una herramienta estratégica para los negocios que inician su andadura digital; no sólo a nivel empresa, también para adquirir nuevo know-how o para rediseñar la organización y proporcionarle la flexibilidad requerida por el nuevo entorno digital.
En este artículo nos centraremos en dos aspectos clave para las empresas: el mercado y los clientes.
Machine learning e inteligencia competitiva
Tener información precisa sobre las tendencias y evolución de los precios de nuestros productos en el mercado (competidores) es uno de los factores determinantes a la hora de competir en un mercado masivo.
Por este motivo, analizar y comprender estas modificaciones en los precios, en la demanda de productos o en el comportamiento de los usuarios pueden suponer una fuente de ventaja competitiva.
Ya existen algunas soluciones en el mercado que permiten monitorizar estos cambios de precios. También Watson, machine learning de IBM, permite monitorizar las tendencias de lo que está sucediendo en el mercado en tiempo real, e interpretar estas modificaciones para apoyar la toma de decisiones en la empresa, con el fin de mejorar la segmentación de clientes y, como consecuencia, las estrategias de marketing.
Machine learning en la adquisición y fidelización de clientes
El análisis lo centraremos en cuatro elementos clave del proceso comercial:
1. Buscadores de productos
Los algoritmos basados en machine learning pueden enfocar las búsquedas de los usuarios en nuestro negocio hacia resultados útiles para ellos, en función de patrones específicos según el perfil, no según el interés del vendedor. Un cambio significativo en la forma actual de mostrar resultados.
2. Chatbots
La nueva herramienta en la inteligencia comercial. La tendencia es clara en el modelo multicanal: proporcionar una buena atención al cliente requerirá conversar con él. También en el entorno digital.
Un chatbot inteligente (bot conversacional), basado en machine learning, puede dirigir el servicio al cliente básico y aprender cómo ayudar a los usuarios de forma específica según sus necesidades en cada momento.
3. ‘Recomendadores’
La venta cruzada (cross-selling) sigue siendo una estrategia fundamental para muchos negocios digitales o que comienzan a integrarse en el entorno digital. Y los ‘recomendadores’ de productos y servicios juegan un papel fundamental para desarrollar una buena estrategia. Los sistemas de recomendación basados en machine learning deben tener como objetivo mejorar la satisfacción del cliente al ofrecer productos adaptados a sus necesidades específicas (más allá de su popularidad o de lo que hayan comprado otros usuarios).
4. Prevención del fraude
Al igual que en el caso anterior, los algoritmos también pueden detectar patrones de fraude en un negocio en función de su base de clientes.
Es interesante señalar que el machine learning no sólo afecta a la inteligencia del negocio (en el mercado), sino que puede enfocarse también a aspectos de gestión interna de la compañía que también afectan a la toma de decisiones: gestión de stocks e inventarios, estimaciones de costes, etc.
En definitiva, máquinas que trabajan con algoritmos y amplias bases de datos o de conjuntos de datos para tomar decisiones casi en tiempo real y con una finalidad: aprender.
Y aprender implicará mejorar la eficiencia de la empresa, ajustar la predicción de la demanda potencial de un producto y potenciar la experiencia de los usuarios para que digitalización y “datificación” se conviertan en las nuevas ventajas competitivas en el mercado.
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