Ir al contenido principal

Aplicaci贸n del Machine Learning en las organizaciones




En la publicaci贸n anterior te contamos sobre qu茅 es el Machine Learning (ML) y los tipos de algoritmos que puedes seleccionar para alcanzar tus objetivos empresariales. Hoy vamos a contarte acerca del uso exitoso de ML que han tenido tres empresas de gran porte para aumentar sus ventas. Para finalizar te dejaremos algunos consejos pr谩cticos y fundamentales para implementar el machine learning en tu empresa y as铆 mejorar tus estrategias de ventas

Sabemos que la tecnolog铆a Machine Learning puede ofrecer m煤ltiples beneficios a los centros de contacto y las empresas, ya sea como la mejora de la eficiencia, la personalizaci贸n de la experiencia del cliente, una mayor precisi贸n en el an谩lisis de datos, el ahorro de tiempo y costos y por supuesto la mejora en la toma de decisiones. 

Esta inteligencia permite personalizar las ofertas y la experiencia del cliente en funci贸n de sus preferencias y comportamiento de compra lo que va a facilitar el env铆o de recomendaciones de productos a los clientes, aumentando as铆 la tasa de conversi贸n

No es un secreto que muchas de las empresas multinacionales desde hace un tiempo vienen haciendo uso de esta tecnolog铆a para aumentar las ventas, buscando acertar en el deseo o la necesidad del cliente. Veamos tres casos de 茅xito donde empresas referentes en el mercado est谩n usando Machine Learning y c贸mo lo est谩n empleando.
 



Amazon: Utiliza el machine learning para personalizar la experiencia de compra de sus clientes, desde las recomendaciones de productos hasta la optimizaci贸n del proceso de compra y env铆o:

Recomendaciones de productos: Al igual que Netflix, Amazon utiliza el ML para recomendar productos a los clientes. Al analizar el historial de compras y navegaci贸n del cliente, Amazon puede predecir qu茅 productos podr铆an interesar al usuario y presentarlos de manera efectiva.

Optimizaci贸n de precios: con el ML Amazon puede ajustar los precios de sus productos de forma din谩mica, lo que permite a la empresa ofrecer precios competitivos y atractivos para los clientes.

Predicci贸n de la demanda: La empresa utiliza el ML para predecir la demanda futura de sus productos, lo que permite a Amazon gestionar eficazmente su inventario y garantizar que los productos est茅n disponibles para los clientes en el momento adecuado.

El machine learning tambi茅n ayuda a Amazon a detectar fraudes y a mejorar la gesti贸n del inventario.

Netflix: utiliza el machine learning para personalizar las recomendaciones de contenido a sus usuarios, bas谩ndose en su historial de visualizaci贸n y en los patrones de comportamiento. De esta manera, Netflix puede mejorar la retenci贸n de clientes y aumentar las suscripciones. Veamos algunos aspectos de su negocio:

Recomendaciones personalizadas: Netflix utiliza algoritmos de ML para analizar los datos de visualizaci贸n y recomendaciones anteriores de un usuario para predecir qu茅 contenido disfrutar谩 en el futuro. Esto significa que cuando inicias sesi贸n en Netflix, ver谩s una lista de contenido recomendado personalizado para ti.

Optimizaci贸n de la codificaci贸n de video: La compa帽铆a utiliza el ML para optimizar la codificaci贸n de video, lo que permite una mejor calidad de transmisi贸n de video y una experiencia de visualizaci贸n m谩s fluida.

Mejoras en el rendimiento: Netflix tambi茅n utiliza el ML para mejorar el rendimiento de sus servidores y optimizar la distribuci贸n de contenido. Esto ayuda a garantizar que los usuarios puedan ver su contenido sin interrupciones ni retrasos.


Zara: est谩 usando el machine learning para optimizar su cadena de suministro, mejorar la gesti贸n del inventario y predecir las tendencias de la moda. El machine learning ayuda a Zara a predecir la demanda de sus productos y en consecuencia ajustar la producci贸n, lo que reduce el desperdicio y mejora la eficiencia.

Tendencia de modas: Esta empresa usa el aprendizaje autom谩tico para analizar los datos hist贸ricos de ventas y las tendencias de la moda para predecir qu茅 productos ser谩n m谩s populares en el futuro. Esto permite a la empresa planificar mejor su producci贸n y distribuci贸n de productos.

Adem谩s, analiza los comentarios de los clientes y las redes sociales para identificar las tendencias emergentes en la moda y adaptar su producci贸n en consecuencia.

Cadenas de suministros: Zara tambi茅n utiliza el machine learning para mejorar la eficiencia de su cadena de suministro. La empresa utiliza algoritmos de optimizaci贸n para planificar las rutas de env铆o m谩s eficientes y minimizar el tiempo y los costos de entrega.

Personalizaci贸n de las experiencias: Otra manera donde utiliza el machine learning es para analizar los patrones de compra de los clientes y las preferencias de estilo para personalizar la experiencia de compra y sugerir productos relevantes a los clientes.

En general, Zara es un buen ejemplo de c贸mo las empresas pueden utilizar el machine learning para mejorar su eficiencia operativa y adaptarse mejor a las necesidades y preferencias de los clientes.



Seguramente ahora no solo sabes por qu茅 las compa帽铆as siempre te sugieren ciertos productos y otros no, sino tambi茅n de qu茅 forma lo realizan para ti. Desde hace un tiempo estas empresas est谩n logrando dar un paso m谩s gracias a la inteligencia artificial y por eso nos gustar铆a compartirles algunos consejos para implementar el machine learning en la estrategia de ventas que pueden ser 煤tiles en sus empresas:

1-Establecer objetivos claros y medibles: Antes de implementar el machine learning en la estrategia de ventas de una empresa, es importante definir los objetivos concretos que se quieren lograr. Estos objetivos deben ser medibles y estar alineados con la estrategia general de la empresa o el centro de contacto.

2-Contar con los recursos adecuados: La implementaci贸n del machine learning requiere de recursos t茅cnicos y humanos adecuados. Es necesario contar con datos limpios y relevantes, plataformas de software adecuadas y personal capacitado en machine learning.

3-Comenzar con proyectos piloto: Es recomendable comenzar con proyectos piloto antes de implementar el machine learning en toda la empresa. Estos proyectos permiten probar el machine learning en un entorno controlado y ajustar los procesos antes de una implementaci贸n completa.

4-Monitorear y medir los resultados: Es importante monitorear y medir los resultados de la implementaci贸n del machine learning en la estrategia de ventas de la empresa. Esto permite ajustar la estrategia en funci贸n de los resultados y optimizar el proceso continuamente.

5-Estar al d铆a con las 煤ltimas tendencias: El machine learning es un campo en constante evoluci贸n, por lo que es importante estar al d铆a con las 煤ltimas tendencias y novedades. Esto permite estar a la vanguardia y aprovechar al m谩ximo las oportunidades que ofrece el machine learning en la estrategia de ventas de la empresa.

En Fan Monitoring, contamos con la tecnolog铆a y experiencia en el campo del machine learning para brindarles el apoyo y soluci贸n que su empresa necesita para su proyecto. Estamos comprometidos en ofrecer soluciones de alta calidad para nuestros clientes y esperamos tener la oportunidad de trabajar juntos para alcanzar sus objetivos. Si necesitan m谩s informaci贸n o est谩n interesados en nuestros servicios, pueden contactarnos y estaremos encantados de ayudarles.







Cr茅ditos im谩genes:

Foto de Lukas Blazek en Unsplash

Foto de Campaign Creators en Unsplash

Comentarios