En todo escenario, sea empresarial o personal, la mejor manera de medir avances o progreso es llevando un registro de cada paso dado y anotando los resultados obtenidos. Pasado algún tiempo -días, semanas, meses o quizás años- podemos ver a grandes rasgos cómo llegamos del punto A al punto B y afinar las estrategias para seguir mejorando el resultado.
El párrafo anterior resume algo que, pese a ser muy obvio y lógico, no siempre se aplica a la hora de evaluar proyectos o dar seguimiento a las metas trazadas año tras año. Ocurre en el hogar y ocurre el ámbito empresarial por la sencilla razón de no siempre hay la disciplina requerida para llevar a cabo un proceso que, aunque sencillo en principio, puede llegar a ser complejo y profundo.
La tecnología, como en muchas otras instancias, ofrece una mano en estas cuestiones, sobre todo cuando las vemos en el contexto empresarial y de negocios. La analítica en finanzas es algo que existe desde que la era de los prestamistas medievales -y quizás hasta antes- y ahora, con ayuda de programas especializados y la omnipresente inteligencia artificial, estos procesos no son solo más rápidos, sino más afinados y puntuales a la hora de presentar un panorama. Un tercer ingrediente, machine learning, va más allá de lo inmediato al tomar pautas de hoy para aplicarlas a escenarios del mañana.
Avances tecnológicos aplicados al negocio pueden ofrecer una miada al futuro
Andrea Szyfer, directora de ventas en SAS Caribe y Centroamérica, asegura que la suma de la analítica, inteligencia artificial y machine learning, se perfila como un recurso tecnológico que ayuda a las tiendas -físicas y en línea- a elevar sus ventascuando se presentan eventos y ocasiones especiales -Black Friday, por ejemplo-, siempre teniendo como centro a sus clientes actuales y potenciales.
Una encuesta realizada por Harvard Business Review Analytics Services reveló que el 50 por ciento de las organizaciones que utilizan la analítica en tiempo real ha logrado elevar la retención y lealtad de los consumidores, así como incrementar sus ingresos, lo que indica que la herramienta es útil en cualquier época del año, ofreciendo una oportunidad de impulso extra cuando hay eventos especiales. .
Estos tres elementos en conjunto resultan fundamental para generar acciones a partir de los datos obtenidos de los clientes a partir de preguntas como ¿Qué compraron? ¿Qué oferta les atrajo más? ¿Qué producto individual o en combo les pareció más atractivo? ¿Optaron por un descuento sustancioso o por un pago a meses sin intereses? Las respuestas a estas preguntas pueden dar un norte exacto de hacia quiénes y en qué momento hacerles llegar la información que los persuada de hacer una adquisición.
El uso de gráficos a partir de data recolectada en el tiempo ofrece un panorama visual fácil de analizar
El uso de estas tecnologías no se limita únicamente a un escenario postventas, sino que en todo momento pueden aplicarse para tener un panorama más claro del negocio. Así, por ejemplo, la inteligencia artificial aplicada a marketing automatiza actividades como la integración de diversas fuentes de datos, crear reglas, descubrir y generar automáticamente miles de segmentos de clientes para evaluar el enfoque que se le dará a las ofertas de forma mucho más veloz.
Existen tres escenarios en los que inteligencia artificial y machine learning pueden reforzar iniciativas dirigidas a sobresalir en eventos especiales:
- Marketing puede desentenderse de procesos engorrosos como evaluar los resultados de las campañas, hacer ajustes a los presupuestos y establecer contacto con sus agencias para autorizar cambios.
- La inteligencia artificial puede ayudar a establecer precios gracias a que los relaciona con la disponibilidad de los productos, su demanda y los pronósticos de venta.
- A partir de los resultados, los mercadólogos pueden aplicar machine learning para conocer y adaptarse al comportamiento de los clientes de acuerdo con el comportamiento del mercado.
