El machine learning hoy está instalado o embebido en miles de soluciones. Hablando específicamente del mundo de los negocios, se utiliza para comprender a los consumidores, impulsar la personalización en las estrategias de marketing, mejorar los procesos y crear experiencias agradables y memorables para los clientes.
Lejos de ser sólo apta para las grandes empresas, tiene un uso ya habitual en las pymes, en especial a partir las herramientas cloud que ofrecen distintos proveedores tecnológicos.
Pero, puntualmente, ¿dónde se encuentran y en qué puede resultar útil esta tecnología para una pyme? ¿Es fácil adoptar una plataforma de marketing automation?
El machine learning (ML, por sus siglas en inglés) permite reconocer patrones a partir de datos y propicia que las máquinas y los sistemas "aprendan" y optimicen su comportamiento de manera continua. Se trata de una tecnología que a partir del análisis continuo resume modelos de comportamiento y optimiza, de esa manera, muchos de los procesos que se hacen artesanalmente. Por ejemplo, predecir un patrón de compras de un determinado grupo de consumidores permitiría ajustar el stock anticipadamente y en línea.
Esencialmente, las pymes pueden acceder a esta tecnología para escenarios como los siguientes:
- Analizar el gran volumen de datos de sus clientes actuales o potenciales, y extraer conclusiones. ML permite analizar esos datos –que, en gran medida, no están estructurados– de forma tal que agreguen valor real para la actividad de la empresa. La idea es que las pymes puedan encontrar los escenarios ideales para sus ventas, uniendo ciertos perfiles de clientes con promociones específicas de productos, por ejemplo. Muchas soluciones como Hubspot ya contienen ML dentro de sus motores; aprovecharlo para segmentar la base de clientes o calificar oportunidades de negocios, no requiere de un técnico especializado para programarlo.
- Automatizar el nivel más básico de la atención a los clientes, por ejemplo, a través de chatbots que respondan a las preguntas más frecuentes ayuda a que cualquier visitante a nuestra web pueda recibir información rápidamente o resolver dudas sin la necesidad de hablar con una persona.
- Apuntalar la seguridad de los sistemas y procesos al predecir e identificar acciones sospechosas y lanzar respuestas automáticas. Por ejemplo, los algoritmos de ML hoy se incorporan en herramientas para predecir fallos, en soluciones para controlar transacciones, en sistemas de reconocimiento de voz o de rostro, en antivirus y mucho más.
- Potenciar las estrategias de comercio electrónico: como ya mencionamos, mediante el ML se pueden determinar los patrones de consumo de los clientes y así predecir la demanda en los diferentes momentos del año, por ejemplo. Pero principalmente es útil porque predecir implica también tener la capacidad de anticiparse a las necesidades de los clientes y generar leads antes que la competencia.
- Optimizar la experiencia del cliente anticipándose a sus deseos y necesidades. ML permite generar una experiencia personalizada para los clientes, empleando los datos sobre sus hábitos y preferencias que la empresa ya tiene y evitando comunicaciones de poca relevancia o disruptivos.
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¿Es fácil implementar machine learning?
Contar con el personal técnico capacitado para desplegar técnicas de machine learning o la infraestructura de software y hardware necesaria para implementar esta tecnología, puede sonar a un proyecto complejo a simple vista.
No obstante, en la actualidad existen diferentes proveedores que ofrecen soluciones Cloud bajo el modelo “as a service” que las pymes pueden aprovechar de forma sencilla, veloz y económicamente accesibles. Hoy en día, el CRM no es suficiente para aumentar tus ventas, ¿estamos de acuerdo?
Por ejemplo, en el campo del marketing y ventas existe HubSpot, una potente plataforma de marketing omnicanal. Recientemente, esta compañía fue catalogada por la revista Forbes como una de las top 20 que mejor aprovechan el machine learning para mejorar la experiencia del cliente y para generar prospectos.
Para las pymes que quieran convertir sus acciones de correo electrónico y CRM en compromisos duraderos con sus clientes, HubSpot puede ser una solución ideal porque:
- Aprovecha el ML para incrementar las conversiones en las campañas de marketing digital, mediante técnicas de inbound marketing, que le ofrece al usuario contenido de relevancia según su necesidad y con el timing que cada contacto desea.
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Permite conseguir una eficiencia superior, al unificar métricas comunes para marketing y ventas. Este proveedor ayuda a coordinar las comunicaciones omnicanales (correo electrónico, teléfono, redes sociales) para "nutrir" un prospecto a lo largo de toda la preventa, generando prospectos calificados para el equipo de Ventas.
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Brinda la capacidad de proporcionar marketing y comunicaciones muy personalizadas a clientes que tienen diferentes patrones de adopción de los productos y servicios.
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Todas las comunicaciones basadas en el comportamiento del cliente o potencial cliente, pueden ser automatizadas una vez y para siempre.
En resúmen, el machine learning ya no es una tecnología a la cual acceden las grandes corporaciones, sino que está potenciando los negocios de muchas PyMEs que, entre otras cosas, hoy pueden:
- Aprovechar mucho mejor sus bases de datos y en línea
- Ajustar las ofertas y propuestas al perfil de cada cliente
- Predecir la demanda futura
- Brindar una experiencia al usuario de excelencia
- Automatizar circuitos de marketing y ventas
Esta tecnología ya se encuentra incorporada en soluciones que hoy usan muchas las pymes. Anímese.
