El machine learning realiza predicciones más acertadas que el cálculo manual

Machine Learning: gana la confianza del cliente y optimiza la rentabilidad

Luego de un freno a la economía a causa del Covid-19, los clientes ya están buscando retornar a sus hábitos de compra. En este periodo de recuperación económica, muchos negocios están buscando la manera de capitalizar sobre el aumento de la demanda. La mejor opción es aprovechar la digitalidad en la que nos hemos sumergido para hacer uso de herramientas como el machine learning. Esta puede hacer predicciones sobre los hábitos de consumo que traerán grandes beneficios para tu negocio. 

Recuperando la confianza luego de la recesión

Hay colas a la entrada de las tiendas, pero esto suele deberse a la necesidad de mantener la distancia social impuesta por las medidas sanitarias a consecuencia del Covid-19. Las luces de los cines y teatros se apagaron. La ropa de moda se guarda en el armario. Los museos se caracterizan por la ausencia de visitantes. Como puede verse en estos ejemplos, los consumidores han retrocedido.

Con la recuperación de la confianza del consumidor, el consumo también volverá y algunas industrias repuntarán debido al fenómeno conocido “la revancha del consumidor” o “el gasto de desquite” (revenge shopping o revenge spending), liberando la demanda reprimida. 

Esto es lo que sucedió en todas las recesiones anteriores, sin embargo, una diferencia es que esta vez la industria de servicios se ha visto particularmente afectada. Por tanto, la recuperación puede tener un mayor impacto en empresas con componente social, como restaurantes o locales de diversión.

Platón decía: la necesidad es la madre de la invención, nunca más acertado. Durante la crisis del Covid-19, un área que ha experimentado un crecimiento importante es la tecnología, que va desde la atención al cliente online hasta el teletrabajo, la reinvención de la cadena de suministro, el uso de la inteligencia artificial y el Machine Learning para mejorar los procesos operativos.

Definitivamente la disrupción genera oportunidades para los emprendedores y eso es lo que está ocurriendo alrededor del mundo, y el Perú no es la excepción. Vemos desde chef de restaurantes que perdieron su trabajo y que hoy venden comida a domicilio hasta tiendas por departamentos que cambiaron sus modelos de negocio para adaptarse al nuevo comportamiento del consumidor. Debemos reconocer que se trata de un fenómeno que no vimos venir.

En recesiones anteriores, los fuertes se fortalecieron debido a la crisis, mientras que los débiles solo se debilitaron más y cerraron o fueron comprados. La diferencia fue la resiliencia: la capacidad no solo de absorber los golpes, sino de utilizarlos para crear ventajas competitivas. 

Esto significa que se recompensa la resiliencia después de la recuperación. Los ejecutivos con mejor desempeño no se van a quedar de brazos cruzados; sino que, como ha sucedido en recesiones anteriores, buscarán formas de aumentar sus fortalezas.

Es el momento de la Inteligencia Artificial

El crecimiento de los canales digitales también significa que las empresas tendrán una cantidad impresionante de datos dinámicos en sus servidores. En la mayoría de los casos, esto no se explota.

Ahora es el momento de invertir en los datos, la tecnología y los sistemas que necesita para brindar una experiencia superior en un entorno que cambia rápidamente. Estas inversiones deben tener como objetivo anticiparse y predecir el sentimiento y el valor del cliente. Por lo general, esto significa una respuesta más proactiva y en tiempo real, lo que requiere que las empresas utilicen datos y soluciones de inteligencia artificial que puedan extraer en tiempo real conocimientos sobre la experiencia del cliente, evitando la mirada reactiva y parcial de los analistas.

Por ejemplo, una aerolínea desarrolló un sistema que utiliza Machine Learning para predecir la satisfacción y los ingresos y tomar acciones personalizadas. Este sistema predictivo ha dado lugar a una serie de oportunidades de mejora, como por ejemplo, la medición de KPI de desempeño casi en tiempo real, la planificación estratégica en base a la personalización de los servicios y generar beneficios inesperados para los clientes. Otra oportunidad de mejora fue tener una respuesta más eficaz ante retrasos o cancelaciones. Este sistema de inteligencia artificial también evaluaba el sentimiento del cliente y los resultados esperados, con esto la aerolínea pudo enfocarse mejor en los clientes con mayor riesgo de abandono, aumentando su satisfacción en ocho veces y reduciendo la intención de fuga o churn en casi un 60%.

Un día recibimos la llamada de una empresa de consumo masivo en el Perú que nos puso como reto predecir el precio en el mercado de uno de los productos de la canasta básica familiar, con la agravante que este precio puede cambiar hasta tres veces en el mismo día. Para los ejecutivos del cliente, esta era una tarea imposible de realizar.

La solución de inteligencia artificial toma en cuenta más de 245 variables que afectan el precio de este producto en el mercado, siendo algunas de estas variables productos que no tienen nada que ver con el proceso productivo e imposibles de reconocer si se hicieran los cálculos de manera manual.

Los precios en el mercado de este producto se comportan de manera inestable y poco predecible, más allá de las estacionalidades propias del producto y esto afecta la rentabilidad.

Con machine learning puedes alcanzar una mayor predictibilidad de la variación de precios

La solución le brinda al cliente el precio en el mercado para los siguientes 7 días con una precisión importante que le permite colocar un precio a su producto que maximice la rentabilidad y por otro lado tienen una mejor planificación de la producción.

Para lograrlo, esta utiliza herramientas de Machine Learning que aprenden de las decisiones de los ejecutivos de manera tal que los cálculos de la siguiente semana son mejores que la anterior. Con esta solución de inteligencia artificial la empresa ha logrado mover la curva de precio por encima de lo esperado y revertir la caída tradicional de fin de año, acompañar de manera más precisa la tendencia del precio en el mercado, movilizar los equipos de cada canal a estrategias comerciales push en vez de pull y maximizar la rentabilidad esperada.

El análisis permite optimizar la rentabilidad frente a la variación de precios

Incrementa la confianza y optimiza la rentabilidad

Las inversiones en soluciones de inteligencia artificial y modelos predictivos basados en datos permiten a las organizaciones tener información para tomar decisiones ágiles, oportunas y eficientes durante épocas de crisis. Las empresas que capturen información de todos sus clientes, lograrán una visión más clara de las expectativas y necesidades de los consumidores y clientes. Con este conocimiento, podrán realizar acciones comerciales y de márketing más valiosas para incrementar la confianza de sus clientes y al mismo tiempo optimizar sus niveles de rentabilidad.

¿Y tú, qué esperas? Es hora de que tu empresa capitalice en esta oportunidad y se anticipe al futuro. Contáctate con nosotros en Voxiva para ver qué oportunidades hay para maximizar tu rentabilidad con el análisis de datos y machine learning.

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