Etiqueta: Inteligencia Artificial

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Pautas sobre el futuro de la automatización de los negocios

El papel de la automatización combinada con la Inteligencia Artificial es encargarse de tareas cotidianas que conviene suplir por procesos automatizados. Esto permite dejar la atención humana a funciones que realmente importan, cómo la creatividad, la gestión o la interacción humana de persona a persona.

Algunas de las principales aplicaciones de la Automatización en el futuro de los negocios son:

  1. Experiencias de alta calidad:  Automatizar las funciones de contacto de persona a persona es aún algo complicado, sin embargo se volverá más conveniente conforme la automatización se vuelva más inteligente. Los datos indican que el 35% de los consumidores quieren que las empresas utilicen más chatbots y el 72% espera que las personas que los atiendan conozcan su perfil y sus necesidades antes de asistirlos; y aunque esto no significa que las funciones de atención a clientes personales se volverán obsoletas, si representa una enorme oportunidad para potenciar la experiencia de compra con Inteligencia artificial.
  2. Alineación de áreas: La colaboración entre departamentos es fundamental paras las operaciones centrales de cualquier empresa. La automatización facilita la alineación de las organizaciones, la transferencia de contactos y el intercambio de datos a medida que un usuario se mueve en su viaje de compra.
  3. Mayor personalización: Después de segmentar a nuestras audiencias, los mensajes personalizados pueden enviarse automáticamente a los usuarios adecuados en el mejor momento, lo que consigue tasas de conversión hasta 6 veces más altas. La automatización de procesos no tiene que estar peleada con la personalización de los mensajes y es justamente este aspecto en el que más ponen foco los especialistas de la industria.
  4. Chatbots como agentes a tiempo completo: Un software automatizado como chat de servicio entre el cliente y la marca, tiene una tasa de satisfacción del 73%. Además, los chatbots reducen los gastos en servicio al cliente hasta en un 30%. Este tipo de canales facilitan las conversaciones en tiempo real dando respuestas a preguntas frecuentes e incluso resolviendo problemas sencillos, lo que los convierte en un agente de atención a clientes optimo y siempre disponible.
  5. Toma de decisiones automatizada: La inteligencia artificial proporciona soluciones inmediatas al otorgar datos de alta calidad que ayudan a tomar las mejores decisiones. Sin embargo, no hay que olvidar que este proceso debe estar acompañado por el factor humano, que analice el aspecto emocional y empático de los negocios.
  6. Optimización en los informes de datos: Los datos erróneos cuestan a las empresas $600 mil millones de dólares al año. Al consolidar todos los datos en un solo lugar y utilizar herramientas de automatización, podemos obtener informes más precisos con datos de alta calidad.

Para obtener los mejores resultados es necesario adoptar buenas herramientas de automatización que permitan a las empresas concentrarse en el trabajo más importante, liberen tiempo a favor y aumenten la productividad y la motivación en las organizaciones.

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Big Data Analytics, clave de una empresa inteligente

Las empresas Data Driven, que utilizan los datos para guiar todas sus decisiones, son las compañías que han demostrado una mejor adaptación en situaciones cambiantes. Cuando ejecutamos estrategias de Big Data Analytics, avanzamos hacía el conocimiento de tendencias, patrones, correlaciones e Insights que nos dicen hacía dónde ir y cual es la mejor forma de hacerlo, además, los Datos nos permiten anticiparnos a las tendencias y actuar óptimamente gracias a las respuestas en tiempo real que ofrecen este tipo de herramientas.

El análisis de datos no es nuevo. Ha existido desde hace ya varias décadas en forma de inteligencia empresarial y minería de datos. Con el paso de los años ha mejorado enormemente y ha permitido manejar volúmenes de datos mucho más grandes, ejecutar consultas más rápidamente y ejecutar algoritmos más avanzados.

Existen 4 categorías principales para diferenciar las herramientas de Big Data Analytics y se definen como:

  • Análisis Descriptivo: Estas herramientas nos permiten saber que fue lo que sucedió en un momento determinado. Crean reportes simples y visualizaciones que ayudan a entender algunos acontecimientos específicos. De todas las herramientas analíticas que existen, estás son las menos avanzadas y se recomiendan solo si se usan como complemento de alguna plataforma más adecuada para el ritmo actual de los negocios.
  • Diagnostico Analítico: Las herramientas de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que los sistemas de análisis descriptivos de informes, permiten a los analistas profundizar en los datos y determinar la raíz de las causas para una situación dada.
  • Análisis Predictivo: Las plataformas de análisis predictivo utilizan algoritmos altamente avanzados para pronosticar lo que podría suceder en un futuro cercano. Es una de las herramientas de Big Data más populares actualmente, ya que hacen uso de Inteligencia Artificial y tecnología de machine learning.
  • Análisis prescriptivo: Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo ayuda a las organizaciones a saber qué deben hacer para lograr un resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas.

La implementación de soluciones de Big Data no siempre es tan sencilla como quisiéramos, siguen persistiendo algunos desafíos importantes:

  • Crecimiento de Datos: La tasa explosiva de crecimiento de los datos es una de las principales problemáticas. Además del espacio en servidores que esto requiere, las soluciones que adoptemos deben ser capaces de funcionar a gran escala y aceptar un crecimiento constante de la información que ingresa.
  • Datos no estructurados: Los datos no almacenados en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. Estos datos al no tener una estructura pueden ser muy difíciles de buscar, a menos que tenga capacidades avanzadas de inteligencia artificial, como la examinación y extracción de información mejorada, de los datos no estructurados.
  • Integración de Datos: Las bases de Datos se crean a través de distintas fuentes de origen. Integrar eficientemente todas estos Datos es una tarea difícil y primordial para cualquier empresa y las soluciones que se utilicen deben estar a la altura de estos retos.

En la era del Dato y en medio de una de las crisis más importantes de los últimos años, la necesidad primordial de las empresas es repensarse, reinventarse y adaptarse a las circunstancias cambiantes.

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Big data, una herramienta clave del sector financiero

El desarrollo de la digitalización y el crecimiento exponencial de los Datos ha generado que el Big Data se posicione en un plano central de la economía global, y abre infinitas posibilidades para las Industrias de todas las verticales. En el sector financiero, el conocimiento en tiempo real y el aprovechamiento de la información no estructural, hacen del Big Data una herramienta imprescindible.

El sector de las finanzas se ha convertido en líder en todo lo referente a propiciar desarrollos tecnológicos que dirijan la toma de decisiones a través de la Inteligencia Artificial y los Datos. Esta transformación ha logrado que los usuarios adopten naturalmente un cambio de hábitos y nuevos canales digitales para acceder a los servicios de banca.

Desde la aparición de los Bancos como entidad financiera, es normal que estas figuras conozcan la información estructurada tradicional de sus clientes; Si a esta información se le suman Datos externos no estructurados como: la geolocalización, su actividad en Internet, que productos les interesan, entre otros, se podrá componer una base de Datos que permita conocer con exactitud a cada uno de los clientes, para ofrecer una banca personalizada y privada que consiga satisfacción y fidelización.

Algunas iniciativas con las que ya están trabajando las entidades financieras con el aprovechamiento del Big Data son:

  • Gestión de riesgos: La gestión del riesgo es la mayor prioridad del sector bancario. En este entorno, las instituciones financieras precisan de la ayuda de herramientas tecnológicas que identifiquen y mitiguen los riesgos propios de la operación, a través del conocimiento en tiempo real. Son muchos las aplicaciones del Big Data para este fin, desde la incertidumbre en los mercados, susceptibilidad a las responsabilidades legales, riesgo de pérdida de clientes, impacto de desastres naturales, riesgo de liquidez, riesgo de tipos de interés, riesgo operacional, etc.
  • Definición de productos personalizados: Con la creación de un modelo predictivo que ponga al cliente en el papel central del negocio, se puede analizar su comportamiento, que funcionalidades consume de cada canal y cuáles son sus necesidades, para aprender de sus acciones y ofrecer productos personalizados de forma anticipada.
  • Prevención del fraude: Detectar y prevenir fraudes con herramientas de análisis predictivo permite evitar perdidas millonarias. Los datos de comportamiento fraudulento presentan correlaciones que pueden inferirse para descubrir patrones y actividades sospechosas antes de que sucedan. Estas soluciones necesitan operar en tiempo real y analizar fuentes de Datos tanto internas como externas, para que resulten efectivas.
  • Mejora en operaciones de Call Center: Las soluciones de Big Data permiten hacer predicciones de problemas de clientes y resolverlos antes de que impacten en la operación. El objetivo es superar las expectativas del cliente y hacer que regresen para adquirir más productos cuando tengan nuevamente una necesidad financiera.
  • Servicios de asesoramiento: Tradicionalmente las entidades financieras ofrecían servicios de asesoramiento en inversión o gestión de patrimonio a través de personal que asumía la tarea manualmente. Los Datos están ayudando a las personas a extraer ideas y soluciones, del flujo de conocimiento que genera la información disponible. El asesoramiento automatizado basado en algoritmos de aprendizaje autónomo, ha dado pie a un modelo de asistencia hibrido mucho más preciso y oportuno.

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¿Cómo usar Datos para enganchar a nuevos clientes?

Un desafío importante para las marcas con un catálogo amplio y diverso de productos, es dar la bienvenida a nuevos clientes. Frecuentemente, el usuario puede sentirse abrumado por tanto contenido que analizar para poder tomar una decisión de compra, además de que la experiencia puede alargarse por horas en la búsqueda de lo que realmente quiere.

Una buena forma de facilitar este proceso, es el uso de Datos para enviar recomendaciones personalizadas. Las herramientas de predicción inteligente permiten elevar considerablemente las tasas de conversión, además, conforme la relación con el cliente avanza, se obtienen datos más valiosos que alimentan las recomendaciones para hacerlas cada vez más certeras y relevantes para el usuario.

Para implementar estrategias de predicción dentro del viaje de los clientes, hay que tomar en cuenta los recursos que se tienen y presentar temas acordes al momento y experiencia del consumidor. Por ejemplo, cuando se tiene datos de usuarios nuevos se puede mostrar el contenido más popular o el que se encuentra en tendencia, segmentado por ubicación geográfica, categorías y preferencias declaradas. Estas acciones, le muestra un camino por el cual iniciar su búsqueda y acorta el tiempo que pasa indagando.

Algunos temas exitosos para nuevos usuarios son:

  • Contenido reciente: El contenido nuevo y fresco es más deseable. Este tema también se puede segmentar por ubicación, preferencias y categorías para hacerlo mucho más relevante.
  • Vistas gratuitas: Cuando el producto que se ofrece funciona con suscripciones premium o pago por servicio, se puede ofrecer acceso gratuito limitado a nuevos usuarios como incentivo para empujarlos a la compra.
  • Contenido que vence: Este tema crea urgencia y el miedo a perdérselo engancha a los clientes para iniciar la interacción.
  • Próximos lanzamientos: Despierta el interés de nuevos clientes la brindar un acceso previo del contenido próximamente disponible. Esta acción otorga un sentido de pertenencia y crea curiosidad que mantiene al usuario pendiente del contenido que se va generando.
  • Contenido de temporada: Impulsa la participación inmediata al mostrar contenido de temporada o de duración determinada.

Los sistemas de recomendación impulsados por Inteligencia Artificial ayudan a conectar a los consumidores con contenido relevante en función de sus intereses individuales, preferencias declaradas, afinidades inferidas y su comportamiento de consumo. Sin embargo, para que estos sistemas funcionen correctamente debe aplicarse un tema adecuado para que las recomendaciones tengan sentido, este tema se establece en función de la ubicación del cliente dentro del viaje de compra.

Una vez que se logra enganchar al cliente, la meta es mantenerlo en un flujo constante de interacciones a través de recomendaciones relevantes que muestren valor en el contenido que genera la marca. Cuando los nuevos usuarios comienzan a interactuar, es momento para aprovechar los datos obtenidos de esa navegación para conocer más sobre sus intereses y hábitos de compra. Así, el flujo se alimenta conforme la relación avanza.

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¿Cómo ganar Madurez Digital?

El ritmo de los avances tecnológicos progresa todos los días a una velocidad cada vez mayor. Por tal motivo, ganar madurez en este sentido y de la mano de las herramientas adecuadas, nos permitirá implementar las mejores practicas para maximizar resultados, comprender mejor a los clientes y convertir nuestra Big Data en tácticas accionables.

El contexto actual supone algunos desafíos importantes, como el comportamiento cambiante de los consumidores o las nuevas regulaciones destinadas a mejorar la experiencia de los usuarios y al mismo tiempo respetar su privacidad. Para hacerle frente a estos retos, es necesario que las empresas inviertan en acciones que les posibiliten ganar terreno en desarrollo tecnológico y aumentar sus capacidades de Marketing Digital. Además, las organizaciones que tienen menor alcance en la transformación digital, cuentan principalmente con Datos de terceros que limitan su visión y dificultan encontrar una lógica detrás del comportamiento de los clientes en los puntos de contacto.

3 estrategias para comenzar a ganar Madurez Digital en materia de Datos

  • Datos de origen como guía: Lo primero que podemos hacer es aprovechar nuestra 1st Party Data para obtener un panorama claro de los comportamientos y los cambios en las diferentes Audiencias, de modo que sea posible comprender a nuestros clientes, saber cómo varían sus necesidades y que factores influyen en estos cambios. Para poder lograr este objetivo, es necesario buscar tecnología que proporcione análisis dinámicos y actualizados de forma periódica.
  • Conectar los Datos para conocer el Shopper Journey: Conforme las necesidades de los clientes cambian, también lo hace su recorrido de compra. Conectar los datos de geolocalización de varias ubicaciones y mapear áreas especificas de influencia para la empresa, ofrecerá un panorama más completo del viaje del cliente y el uso correcto de Modelos de Atribución.
  • Colaboración: Aprovechar el máximo potencial de los Datos requiere cierto grado de especialización y tener un conocimiento profundo de cómo utilizar las herramientas disponibles. Es necesario adoptar una cultura interna de trabajo ágil y concienzudo para que la inversión de recursos valga la pena. Si no se dispone de los recursos necesarios para mejorar las habilidades internas, también se puede optar por generar alianzas estratégicas que permitan acceder a especialistas capacitados que ayuden a conectar los Datos    con la tecnología adecuada.

Iniciar el recorrido para ser una empresa Data Driven puede parecer bastante complicado en un inicio, pero son acciones que realmente valen la pena. Invertir en herramientas de análisis de datos garantizara que podamos comprender mejor la información y utilizarla de manera más inteligente para crear un enfoque amplio y duradero respecto de la personalización de las estrategias.

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Inteligencia de Audiencias: ¿Cómo conocer realmente a los clientes?

Mucho hemos hablado sobre la importancia de las Audiencias en las estrategias de Marketing. Sin embargo, más allá de solo identificar a un público al cual llegar, debemos ser capaces de generar Inteligencia sobre estos segmentos y obtener conocimiento valioso con la información disponible.

Dicho objetivo, es posible cuando se utilizan y unifican los datos de los comportamientos de compra en tiempo real y se desarrollan modelos de atribución que permiten identificar a cada uno de los clientes y entablar una relación de valor con ellos.

3 pasos para hacer Inteligencia de Audiencias

  1. Trabajar de forma coordinada y combinar los datos: Hay que eliminar las barreras para conjuntar la información que se tiene y obtener una visión unificada. Así, las empresas  pueden entender y satisfacer las necesidades del cliente de manera más eficaz, lo que les permite crecer.
  2. Medir y analizar el recorrido de los clientes: Una vez que los datos están unificados, hay que estudiarlos a lo largo de todo el recorrido del cliente. Una ventaja de tener una estrategia de datos, es que se puede medir con precisión el impacto del marketing en todas las actividades y no solo en campañas que están activas en momentos cortos.
  3. Crear experiencias dinámicas: Por último, es necesario conectar la información valiosa con las plataformas de la empresa para proporcionar experiencias relevantes a los consumidores. Con los datos de los clientes se pueden crear segmentos de audiencia eficaces y con el uso de la tecnología, podemos crear experiencias personalizadas para cada uno de estos segmentos.

La Inteligencia de Audiencias posibilita aplicar AI a cada paso del recorrido del cliente. Con este tipo de procesos avanzados, se puede llegar a los consumidores a través de emplazamientos y puntos de contacto nuevos. Además, permite crear una imagen completa de los distintos tipos de Buyer Person que componen a la audiencia objetivo, analizar la competencia y descubrir nuevos Clusters a los que llegar.

Finalmente, a la hora de elegir una solución de análisis para estudiar nuestras audiencias hay que tener en cuenta dos aspectos: el primero es que sea una herramienta que permita analizar recorridos de los clientes, de los canales, contenido y campañas diferentes; el segundo, es que utilice modelos de atribución para observar cómo trabajan los medios de comunicación y qué canales generan más impacto.

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Ventajas del uso de Datos para generar recomendaciones predictivas

Los consumidores se encuentran diariamente con un sinfín de marcas y cientos de impactos publicitarios, que buscan atraerlos hacia sus sitios web y conseguir conversiones. Para lograr superar todo este ruido, es fundamental que las empresas logren generar estrategias de Marketing 1 a 1, que ayuden a proporcionar experiencias únicas y mensajes relevantes para cada cliente en específico.

El uso de Datos para crear estrategias personalizadas, genera tácticas que mantienen a los usuarios conectados durante más tiempo. Las recomendaciones basadas en Inteligencia Artificial, muestran contenido de interés según los últimos patrones de comportamiento del usuario, es decir, se presenta el contenido en el que el cliente está interesado en ese justo momento. Por eso, es común que una simple búsqueda se convierta en horas de navegación, donde el continuo desplazamiento lleva al descubrimiento de nuevos productos y al inicio de un proceso de compra.

Al emplear Big Data y tecnología para guiar la navegación del cliente, podemos determinar relaciones significativas entre los productos de interés y las recomendaciones que se muestran. Frecuentemente, vemos estrategias como: “Productos relacionados” o “Usuarios que también vieron”, que dan al cliente la seguridad de ir por el camino correcto hacía lo que está buscando y lo hacen sentir que esta en el sitio dónde entienden sus necesidades.

Otro ejemplo de las ventajas que da el uso de datos en Marketing, es la creación de clientes leales. Las personas valoran a las marcas que ofrecen un servicio excepcional y brindan soluciones específicas por cada problema que se les presenta; en las experiencias online, este grado de atención se logra usando Datos como fuente de conocimiento para determinar qué es lo que el cliente busca y cómo poder ayudarlo.

El Marketing 1 a 1, ayuda a proporcionar un valor real a las estrategias de Marketing Digital; Si acompañamos nuestros esfuerzos con recomendaciones basadas en el comportamiento del cliente y en sus viajes de compra anteriores, es muy probable que el usuario realice una conversión, e incluso, es posible atraer de vuelta a clientes perdidos.

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4 formas de utilizar Datos para optimizar Campañas

Una de las tendencias más fuertes para el 2021, es la continuidad de la migración de nuestras actividades diarias al mundo digital. Este estilo de vida traerá como consecuencia, el engrosamiento aún mayor de la Data disponible y la puesta en marcha de acciones que posibiliten su aprovechamiento para generar estrategias de valor.

Las herramientas de Big Data e Inteligencia Artificial, ofrecen a los profesionales del Marketing un entendimiento preciso y profundo de los consumidores, que hace unos cuantos años no hubiéramos imaginado posible. Aquí te presentamos algunos ejemplos de cómo los Datos pueden optimizar de forma significativa los esfuerzos de marketing:

  1. Uso de IA para crear segmentos granulares: Las tecnologías basadas en inteligencia artificial permiten escalar la personalización de la segmentación, más allá de factores demográficos. Alimentadas con la creciente cantidad de datos que poseen las marcas, estas herramientas encuentran audiencias de manera consistente. Hay 2 aplicaciones principales de IA para lograr este objetivo:
    • Puntuación de Propensión: Calcula las probabilidades de que un cliente realice una acción determinada, mediante el análisis de su comportamiento anterior con el propósito de encontrar patrones clave que permitan agruparlos.
    • Lookalike Audiences: Se toman segmentos de alto rendimiento de los clientes y se encuentran nuevos clientes con atributos similares para crear “Perfiles de Clientes Ideales”. Estos modelos, por ejemplo, pueden ser muy útiles para adquirir usuarios de una fuente de datos de terceros.
  2. Mensajes One to One:  Los usuarios buscan experiencias personalizadas en todos los dispositivos y canales en los que navegan, esta tarea puede convertirse en un desafío muy grande por los múltiples rastros que dejan. La solución: las recomendaciones predictivas, para mandar mensajes realmente 1 a 1, que toman los datos del cliente, sus interacciones y el contenido que buscan para generar recomendaciones basadas en algoritmos.
  3. Envío de comunicaciones en el momento preciso: Superar el ruido de los miles de mensajes que se muestran a diario, se logra a través de la optimización de los tiempos de envío según los comportamientos que generan conversiones. Es decir, enviar comunicaciones a cada usuario en el momento en el que es más probable que interactúe profundamente con la marca, basándose en su comportamiento más reciente.
  4. Selección del mejor canal: A través de la asignación de puntuaciones predictivas basadas en la participación de los distintos canales, podemos averiguar la probabilidad de que los clientes interactúan con los diversos mensajes que lanzamos y cuáles de ellos resultan más exitosos.

Este listado es solo una pequeña muestra del poder que tienen los datos en las decisiones empresariales. Si quieres conocer más de las posibilidades que ofrece trabajar con Datos, ¡Escríbenos, nos encantaría ayudar!

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