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Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella

Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella

Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella


Desde hace algunos años, la automatización de procesos de manera inteligente o IPA, está ayudando a mejorar la productividad y la eficiencia, así como a reducir los riesgos operativos y mejorar la experiencia de cliente. En este post te cuento qué es, así como de qué manera puedes comenzar a utilizarla. ¿Te interesa mejorar? Entonces te interesa este post. No te lo pierdas, sigue leyendo.

IPA o Intelligence Process Automation, es un conjunto emergente de nuevas tecnologías que combina el rediseño de procesos fundamentales, con la automatización de procesos robóticos y el aprendizaje automático. En definitiva, es un conjunto de mejoras de procesos comerciales y herramientas de próxima generación, las cuales ayudan al trabajador al poder dedicarse al conocimiento y la creatividad, eliminando tareas repetitivas, replicables y rutinarias. Además, puede mejorar radicalmente el journey de los clientes, al simplificar las interacciones y acelerar los procesos.

Según la consultora McKinsey, las empresas que están utilizando IPA, están obteniendo resultados muy interesantes. Han logrado una media de automatización del 50-70% de las tareas, lo que se ha traducido en eficiencias de costos de tasa de ejecución anual del 20 al 35%, y una reducción del tiempo de proceso directo del 50 al 60%, con un retorno de la inversión altísimo.

Pero, ¿cómo funciona IPA? Principalmente utiliza cinco tecnologías centrales. Son estas:

    • Automatización de procesos robóticos (RPA).
      Es un software que automatiza tareas rutinarias como la extracción y limpieza de datos a través de interfaces de usuario existentes. El robot tiene una identificación de usuario como una persona y puede realizar tareas basadas en reglas, como acceder al correo electrónico y a los sistemas, realizar cálculos, crear documentos e informes y verificar archivos.
    • Flujo de trabajo inteligente.
      Es una herramienta de software de gestión de procesos que integra tareas realizadas por grupos de humanos y máquinas. Esto permite a los usuarios iniciar y rastrear el estado de un proceso de un extremo a otro en tiempo real. El software gestionará las transferencias entre diferentes grupos, incluso entre robots y usuarios humanos, y proporcionará datos estadísticos sobre los cuellos de botella.
    • Aprendizaje automático / análisis avanzado.
      Son algoritmos que identifican patrones en datos estructurados, como datos de rendimiento diario, mediante aprendizaje «supervisado» y «no supervisado». Los algoritmos supervisados aprenden de los conjuntos de datos estructurados de entradas y salidas antes de comenzar a hacer predicciones basadas en nuevas entradas por sí mismos. Los algoritmos no supervisados observan datos estructurados y comienzan a proporcionar información sobre patrones reconocidos.
    • Generación de lenguaje natural (NLG).
      Son motores de software que crean interacciones fluidas entre humanos y tecnología, siguiendo reglas para traducir las observaciones de los datos a la prosa. Las emisoras han estado usando la generación de lenguaje natural para redactar historias sobre juegos en tiempo real. Los datos de rendimiento estructurados se pueden canalizar a un motor de lenguaje natural para escribir informes de gestión internos y externos automáticamente.
    • Agentes cognitivos.
      Son tecnologías que combinan el aprendizaje automático y la generación de lenguaje natural para construir una fuerza de trabajo (o «agente») completamente virtual que es capaz de ejecutar tareas, comunicarse, aprender de conjuntos de datos e incluso tomar decisiones basadas en la «detección de emociones». Los agentes cognitivos se pueden utilizar para ayudar a los empleados y clientes por teléfono o por chat.

 

Bien, pero ¿qué aplicaciones reales puede tener?

Según varios informes, el área dentro de las compañías que más beneficio está sacando de poner en marcha este tipo de tecnología, es el de finanzas y contabilidad. Otros serían los específicos de producción o IT, así como el área de recursos humanos.

3 ejemplos de cómo se está utilizando de manera eficaz, podrían ser estos:

EJEMPLO #1. Suscripción comercial en seguros.

Estos procesos suelen ser bastante tediosos y requieren una gran cantidad de recursos y una gran inversión de tiempo. IPA puede mejorar drásticamente todo ese proceso mediante la creación de un proceso de suscripción que se puede analizar sin problemas, lo que permite a los empleados calificar a sus clientes de manera eficiente. Eso da como resultado una reducción en el tiempo de respuesta general y una mayor precisión de la organización.

EJEMPLO #2. Incorporación de clientes en el sector Banca.

El sector bancario también se ha beneficiado mucho después de la adopción de la tecnología de automatización inteligente. En la actualidad, los bancos están aprovechando activamente la tecnología IPA para clasificar y extraer información no estructurada de los documentos de incorporación de los clientes, para hacerlos útiles para el sistema de gestión del banco. Esto implica una mayor satisfacción del cliente y una mayor rapidez en la generación de ingresos para el banco.

EJEMPLO #3. Automatización del procesamiento comercial en la gestión de inversiones.

En el caso de la gestión de inversiones, IPA puede ser de gran ayuda. A menudo se ve que la compañía de inversión recibe la información de procesamiento comercial a través de correos electrónicos y en formatos PDF. En tal caso, extraer la información vital y relevante se convierte en una tarea tediosa. Sin embargo, ese no es el caso de la API. Mientras utiliza la tecnología de automatización inteligente, puede extraer sin problemas los datos relevantes del contenido no estructurado e incluso puede integrar esos datos con sistemas de gestión de inversiones. Todo eso elimina el tiempo extra que de otro modo se habría perdido en el procesamiento manual de los datos.

 

Ahora que ya te has hecho a la idea de qué es IPA o la automatización inteligente de procesos, vamos a ver de qué manera puedes comenzar a implantarla en tu compañía para poder sacarle el mayor de los provechos.

Cómo comenzar a utilizar un sistema de automatización inteligente de procesos o IPA

Poner en marcha IPA no requiere de una fuerte inversión en infraestructura estratosférica. Por ejemplo, implantar un RPA no es demasiado costoso, ya que utiliza los sistemas y el back-end existentes de IT de tu compañía, ofreciendo rápidamente un retorno.

Una buena manera de comenzar a poner en marcha estos procesos, podría ser esta:

#1. Alinear rápidamente API con el modelo operativo.

Lo primero que hay que hacer, sin duda, es que la aplicación vaya en la misma dirección que la estrategia general de la compañía. Para ello, deben de compartir objetivos y recorrido para conseguirlos. En muchos casos, la API tiene un papel importante, incluso dominante, en impulsar el cambio, pero su mayor valor se obtiene cuando las empresas comprenden cómo pueden trabajar con las otras capacidades y enfoques en el modelo operativo.

#2. Diséñalo entorno a la cartera completa de soluciones IPA para maximizar el impacto.

Las organizaciones necesitan imaginar e implementar programas de optimización para maximizar el retorno de la inversión. Aunque es más fácil y rápido implementar proyectos de automatización en silos, este enfoque no es el más adecuado. Por sí mismas, las tecnologías individuales son insuficientes para conseguir un valor global tal y como se busca con IPA. En cambio, para transformar la forma en que trabaja un grupo, se requiere un rediseño fundamental del proceso.

Por tanto, se debería de crear una hoja de ruta detallada para la implementación, a fin de identificar todas las oportunidades de mejora de la automatización y permitir a la empresa secuenciar las iniciativas de IPA, equilibrando su impacto con la viabilidad de escalar las soluciones desde los casos de uso iniciales.

Se debería de comenzar el viaje de IPA creando rápidamente una descripción general de las tareas actuales y los recursos y capacidades necesarios para llevarlas a cabo. Luego, implementar un equipo de incubadoras con experiencia para rediseñar procesos y flujos de trabajo grupales basados en un conocimiento profundo de las líneas de negocio y las capacidades de IPA.

#3. Construye un producto mínimo viable (MVP) rápido.

Normalmente es bastante abrumador comenzar a trabajar directamente con todo lo que te ofrece IPA. Al igual que con otros esfuerzos de digitalización, es mejor seleccionar, teniendo en cuenta la velocidad y el impacto, un proceso de extremo a extremo o el recorrido del cliente para rediseñar y mejorar con IPA, y luego trabajar para lanzar la versión más simplificada del producto que puede realizar la tarea. De esta manera, puedes probar rápidamente qué funciona y qué no y hacer los cambios correspondientes.

#4. Genera impulso y captura valor.

Cualquier implementación de IPA debe combinar ganancias rápidas con desarrollos más grandes a más largo plazo. La hoja de ruta detallada debe basarse en un rediseño de procesos fundamentales que secuencia los módulos automatizados para la producción y reinventa la forma en que los grupos deben trabajar para capturar valor.

#5. Incorpora capacidades duraderas para lograr la sostenibilidad.

Una forma exitosa de sostener la creación de valor es creando un centro de excelencia (CoE) para gobernar la transformación y respaldar la implementación rápida de soluciones IPA a través del desarrollo de capacidades, certificación y estándares, administración de proveedores y la creación de una biblioteca de patrones de soluciones reutilizables.

Deben existir controles sistemáticos y las organizaciones deben integrar el análisis empresarial crítico y las habilidades digitales en las líneas de negocio, para que puedan apropiarse del proceso. También necesitan rediseñar las estructuras organizacionales para capturar valor, establecer un modelo operativo de estado futuro, para escalar sus iniciativas de IPA, crear planos para estructuras futuras, y capturar así el impacto.

De este modo, los procesos liberarán a los equipos para que se centren en actividades más creativas.

Es fundamental involucrar a la empresa y a los equipos funcionales en el proceso. La forma más exitosa de desarrollar capacidades IPA duraderas es a través de un enfoque de aprendizaje práctico que combina entrenamiento, capacitación en el trabajo e intercambio de conocimientos.

#6. Coordina cuidadosamente la gestión del cambio y las comunicaciones.

Como en cualquier gran programa de transformación, se requerirá un plan de comunicación sólido para ayudar a administrar la redistribución, generar entusiasmo y alinear el cambio con la estrategia corporativa. El éxito en el establecimiento del nuevo modelo de ejecución dependerá de qué tan alineado esté con la cultura de la organización y cómo de bien las personas son capaces de adaptarse a las prácticas ágiles.

Como ves, la automatización inteligente de procesos puede ofrecer muchos beneficios a cualquier compañía, sin embargo, es una tarea difícil de llevar a cabo de manera interna. ¿Hablamos?

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Cómo determinar el Pricing a través de la Inteligencia Artificial

Cómo determinar el Pricing a través de la Inteligencia Artificial

Cómo determinar el Pricing a través de la Inteligencia Artificial

La optimización de los precios es una tarea de enorme trascendencia para cualquier empresa, ya que, mediante este, además de hacer competitiva su oferta comercial, va a incidir directamente en los beneficios de la compañía, a través del incremento o reducción del margen. El correcto establecimiento de estos precios, así como su variación a lo largo del tiempo sabiendo tener en cuenta múltiples variables, puede ser determinante para la empresa. Y una excelente manera de hacerlo eficazmente es a través de la Inteligencia Artificial. ¿Quieres saber de qué manera? Te lo cuento.

Como bien sabes, la Inteligencia Artificial o IA (en inglés artificial intelligence – AI) es llevar la inteligencia humana a una máquina, la cual es capaz de tener en cuenta muchas más variables y de una manera más rápida y eficaz, que un ser humano, para desempeñar una acción, realizar una hipótesis o sacar una conclusión, entre otras muchas cosas.

Uno de los campos en los que mayor actividad está teniendo la IA, es en el marketing, en el que empresas como Netflix, Amazon o L`Oreal están liderando en sus respectivas industrias, el uso de esta inteligencia, para sacar mayores beneficios en su cuenta de resultados.

En este aspecto, si quieres profundizar en ello, te recomiendo que eches un vistazo a este post que escribí hace tiempo sobre “Usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Marketing” en el que te hablo de su uso en el Data Driven Marketing, la automatización de procesos, la interacción personalizada, la creación de contenidos o la publicidad programática.

Sin embargo, otro de los campos en los que más se está sacando provecho a la IA, es en la disciplina del customer intelligence, en el que se están consiguiendo grandes avances y beneficios descubriendo la “personalidad de compra” de un consumidor, gracias al volumen de datos que disponemos, los cuales trabajados correctamente con una metodología de Data Management, aplicamos una vez preparados, el Deep Learning. Este proceso, nos está permitiendo, entre otras cosas, encontrar productos a través de imágenes y no palabras clave, identificar logotipos en imágenes dentro de las diferentes plataformas sociales, o predecir las preferencias de los usuarios en cualquier eCommerce. – “Cómo hacer Customer Intelligence con Inteligencia Artificial”.

Como puedes imaginar, el Pricing es un área en el que la Inteligencia Artificial aporta múltiples ventajas. Este, más que muchos otros, se nutre de datos, muchos datos… los cuales le sirven para alimentar los diferentes escenarios de negocio. Estos datos, unidos a una tecnología que ayude a generar esa inteligencia artificial, hacen posible lo que se conoce como “nueva gestión de precios”.

Vamos a ver de qué manera podemos hacer Pricing con inteligencia artificial. El proceso para llegar a este, sería el siguiente. Vamos a ello.

 

Paso 1: Acceso y uso de las fuentes de datos

Acceso a datos para determinar Pricing

Lo primero que debe hacer cualquier empresa es definir y poner en actualidad el acceso a los datos y su integración.

Toda empresa tiene acceso a datos de diversas fuentes, tales como el ERP, el CRM, Facebook, Google… y a través de múltiples formas como pueden ser un archivo, una API o una base de datos. Toda esta información se puede almacenar en la nube, a través de plataformas como AWS o Azure. Sin embargo, ante tal cantidad de datos, tipos y plataformas, no debemos perder el foco de cuáles de estos datos necesitamos para poder optimizar nuestros precios.

Con esta filosofía, podríamos decir que los principales datos que necesitaremos analizar son:

  1. Datos transaccionales. Este es quizás uno de los datos más importantes para el pricing, ya que va directo a la cuenta de resultados y la rentabilidad de la empresa.
  2. Datos relacionados con el stock. Qué productos tenemos y cuál es la disponibilidad de estos, es fundamental para determinar el precio final.
  3. La demanda. Monitorizando y obteniendo información sobre el interés de los consumidores en adquirir nuestro producto, es decir, la posibilidad de conocer la demanda, nos ayudará a crear una política de pricing dinámico, el cual varíe en función de la demanda detectada previamente. Sectores como la aviación comercial, tienen muy desarrollada este tipo de políticas.
  4. El contexto. Este aspecto tiene que ver con cualquier evento, promoción o suceso que pueda marcar un cambio en las tendencias habituales de demanda de la marca. Un factor de contexto significativo ha sido por ejemplo la crisis del COVID-19, pero también puede ser un mundial de fútbol si eres un vendedor de ropa deportiva o el Black Friday si eres de electrónica de consumo.
  5. La estrategia. La determinación del precio, se verá enormemente influenciada por la estrategia que tenga la compañía en cuanto a posicionamiento, objetivos, política comercial, etc.

Una vez tengamos claro cuáles de esos datos pueden influir en nuestro producto y cómo podemos acceder a ellos, limpiarlos homogeneizarlos y almacenarlos, llegaría el momento de tratarlos, ¿cómo?

 

Paso 2. Creación de modelos avanzados

Analítica avanzada para Pricing

Una vez que ya tenemos establecidas las bases sobre las que trabajar el Pricing, es hora de aplicarle una capa de inteligencia de negocio y algoritmos de machine learning. En establecimiento de precios, los más destacables son:

  1. Segmentación. Gracias a la segmentación, lo que hacemos es clusterizar o trocear las múltiples opciones que nos dan los datos, como por ejemplo las relacionadas con el contexto (si está lloviendo, si son las vacaciones de verano, si es Navidad…); relacionados con el canal en el que se vende (Amazon, El Corte Inglés, tienda online propia…); en función del perfil sociodemográfico o patrón de compra del consumidor; en función del dispositivo favorito (móvil, ordenador, teléfono…); la geolocalización… y muchos más. Con Machine learning aplicado a esto mismo, nos puede permitir asignar unos precios u otros de manera inteligente, aumentando la conversión, al ser más a medida del público al que nos estamos dirigiendo, el momento y el medio.
  2. Predicción. Esta es clave para llegar a realizar un ajuste de los precios en tiempo real, o lo que se llama “precios dinámicos”. A través de modelos de regresión, por ejemplo, logramos predecir la relación entre unidades vendidas y precio, intensidad promocional, tipo de producto, perfil del cliente… Amazon por ejemplo, utiliza un algoritmo para crear sus precios dinámicos, los cuales varían en función del stock y unos competidores concretos. Según los expertos, Amazon es capaz de cambiar 2,5 millones de precios al día, ajustándolos a sus necesidades.
  3. Optimización. Esta es otra de las funcionalidades, por llamarlo de alguna manera, para aplicar el Pricing a través de modelos avanzados, es decir, optimizar maximizando la rentabilidad, teniendo en cuenta los patrones de navegación, otras transacciones, el momento actual… La alemana Blue Yonder, fundada por el profesor Michael Feindt, excientífico del CERN e inventor de una metodología única para resolver problemas complejos de optimización llamada NeuroBayes, ha conseguido generar millones de modelos de optimización en tiempo real, lo que a su vez, le ha permitido al distribuidor Morrisons evitar roturas de producto y adaptarse inmediatamente a la crisis del COVID-19.

Sin embargo, no todo se puede quedar en la capa analítica, ya que estamos hablando de negocios y como tales, debe existir una capa que trate precisamente este aspecto.

 

3. Prescripciones para el negocio

Predicción de negocio a través del Pricing

El éxito de poder hacer un correcto Pricing a través de la Inteligencia Artificial, como hemos visto, pasa por los datos, la tecnología, y como no, a través del conocimiento del negocio.

El negocio debe ser el punto de partida para saber hacia donde tenemos que ir, y el de llegada. Entre medias, está todo lo expuesto anteriormente.

En este punto, ya final, la IA debe ayudar a través de prescripciones, en los siguientes ámbitos:

  1. Fijación final del precio. A través de la integración de datos y de modelos y soluciones, la IA puede determinar en tiempo real los precios de los productos, catálogos, a la vez que aporta una coherencia respecto a los precios de otros países, otras familias de productos, etc.
  2. Fijación de descuentos y rebajas. La Inteligencia artificial puede ayudarnos a determinar cuándo poner en promoción un producto, cuándo establecer un período de rebajas y qué precio adoptar.
  3. Portfolio y mix de ventas. Una de las importantes funciones que tiene la IA en el pricing, está relacionada con la variación de precio de un producto, para que este impacte sobre otros productos de la familia, maximizando la rentabilidad de la categoría general de esos productos. Empresas como Coca-Cola han abierto un área nueva dedicada a la Gestión del Crecimiento de Ingresos, la cual está poniendo en marcha este tipo de prácticas.

 

Como has podido ver, la determinación de precios de manera automática e inteligente, a través de datos, algoritmos y tecnología es posible. Sólo es necesario conectar, por ejemplo,  los servicios de comercio electrónico más populares (Google Analytics, Magento, Prestashop, Shopify y otros), así como otras fuentes de datos internas (ERP y CRM de la empresa) y externas, y, a través de un núcleo de aprendizaje profundo (machine learning) que analiza tanto datos internos y externos, como precios fijos y estacionales, averiguaremos las causas que están originando cambios en los precios de un determinado sector, ajustándolos de forma automática y sin necesidad de intervención humana.

La estrategia de Pricing, no obstante, puede y debe ser supervisada por personas de forma manual. No obstante, el precio que propone la IA ayuda a fijar los precios, ya que además de aportar valor a los clientes, busca la mayor rentabilidad para la empresa.

¿Estás buscando automatizar procesos a través de machine learning? En artyco podemos ayudarte.

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Qué es la analítica aumentada y por qué deberías comenzar a utilizarla

Qué es la analítica aumentada y por qué deberías comenzar a utilizarla

Qué es la analítica aumentada y por qué deberías comenzar a utilizarla

El término de analítica aumentada surgió a raíz del informe anual Hype Cycle de la empresa de estudios de mercado Gartner, en 2017. A partir de entonces, en el ámbito del Business Intelligence no se ha dejado de hablar sobre ello, sin embargo, no ha trascendido demasiado, ¿por qué? En este post quiero contarte qué es la analítica aumentada, por qué la llaman “el futuro del análisis de datos”, qué ventajas tiene, y por qué deberías de comenzar a utilizarla. ¿Te interesa? Vamos a ello.

La analítica aumentada o Augmented Analytics, lo define Gartner en su documento Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms como “un paradigma que incluye consultas de lenguaje natural y narrativo, preparación aumentada de datos, análisis avanzado automatizado y capacidades de descubrimiento de datos visuales”. En ese mismo documento, inciden en la importancia que tendrá la Analítica Aumentada en el 2020, actuando como impulsor del Business Intelligence, el Data Science y el Machine Learning.

 

Gráfico Hype Cycle 2017 de Gartner

Gartner Hype-Cycle for emerging technologies, 2017

 

Quizás, todo esto te pueda sonar a chino… o no. En ambos casos, sólo te puedo decir que la analítica aumentada no aporta ninguna novedad. Lo realmente innovador es la vuelta de tuerca que le da en cuanto a la extracción de conocimiento de las diferentes fuentes de datos que posee un negocio. Esta vuelta de tuerca se sustenta bajo estos 3 pilares:

  • La Inteligencia Artificial (IA). Te recomiendo que eches un vistazo el post que escribí sobre “Cómo hacer Customer Intelligence con Inteligencia Artificial” para que puedas tener una visión más amplia de su utilización a día de hoy en Business Intelligence.
  • El Machine Learning. Es decir, un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.
  • El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Es decir, un campo de conocimiento de la Inteligencia Artificial el cual se encarga de investigar la manera de comunicarse las máquinas con las personas a partir de lenguas naturales, como el español, el inglés o el francés.

La importancia real de este enfoque radica en que la combinación de estas 3 ramas de la analítica, posibilitan la extracción de información de forma automatizada. Pero lo mejor de todo, es que puede realizarse sin necesidad de disponer de unos grandes conocimientos técnicos. La introducción del NPL, hace que cualquier consulta sea tan sencilla como preguntar a Siri o Alexa qué tiempo va a hacer mañana.

Hasta ahora, existe una gran variedad de sistemas que permiten recoger datos, normalizarlos y analizarlos. La gran diferencia está en que hasta este momento, sólo las grandes empresas o aquellas especializadas en el dato, disponían del personal y las herramientas necesarias.

Este tipo de analítica va a suponer, por tanto, la introducción a la analítica avanzada para empresas que no pueden disponer hoy día de un equipo completo de científicos de datos, debido al alto coste y la dificultad de encontrar profesionales adecuados. Empresas de tamaño medio que no puedan permitirse soluciones y desarrollos a medida, así como grandes empresas con la necesidad de poner en valor sus datos en tiempo récord, van a obtener en la analítica aumentada un socio perfecto.

Con la Analítica Aumentada se lograría, por tanto, la democratización del dato, pero sobre todo, la democratización de la conversión de los conocimientos que ofrecen los datos, en insights, algo muy valorado por cualquier departamento de negocio y de marketing de cualquier empresa.

En estos momentos, la herramienta más conocida y la que más está trabajando en analítica aumentada, es IBM Watson Analytics, aunque ya hay otras trabajando en el mismo sentido. Tableau Insights y Qlik Sense son otras herramientas que están apostando por ello. No obstante, se tiene previsto que conforme avance la Inteligencia Artificial habrá más players en el mercado de plataformas.

 

Ventajas de la Analítica Aumentada

Ventajas de la analítica aumentada

Como podrás suponer, la Analítica Aumentada te ofrece unas ventajas muy directas relacionadas, sobre todo, con la accesibilidad del dato a todo tipo de empresas y tamaños. Las principales ventajas serían estas:

  1. Cualquier usuario de analítica aumentada, con un mínimo de conocimiento sobre cómo funciona y qué aporta, podrá obtener relaciones e insigths de valor, procedentes de los datos almacenados por la compañía. A diferencia de quienes no la utilicen, que tendrán que optar por acudir a profesionales especializados en ciencia de datos con perfiles muy técnicos.
  2. La Analítica aumentada permite disponer de cuadros de mando de manera automática y comprensible, así como de enfoques descriptivos y predictivos con la misma sencillez.
  3. Esta es especialmente potente en la elaboración de predicción de tasas de abandono de clientes, análisis de resultados empresariales, detección de anomalías en las cuentas de la empresa, identificación de fraudes, creación e identificación de patrones de consumo, y en definitiva, en la mejora en el conocimiento del cliente.
  4. A la hora de realizar consultas, ya no será necesario utilizar lenguaje SQL, tal y como se viene haciendo. Gracias al PLN (Procesamiento de lenguaje natural), sólo con decir “Muéstrame la variación de gastos por línea de negocio en el último año” será suficiente para obtener el resultado de la consulta. Facilitando tremendamente el trabajo para “No Data Scientists”.

Después de ver las principales ventajas que supone la analítica aumentada, quiero convencerte aún más con las principales razones por las que tu empresa debería comenzar a utilizarla.

 

Razones para comenzar a utilizar ya la Analítica Aumentada

Puesta en Marcha de la Analítica Aumentada

Si has intentado abordar un proyecto de Business Intelligence en tu negocio, te habrás dado cuenta que el mayor problema es lo costoso que es ponerlo en marcha, si no hablamos de la dificultad de encontrar perfiles adecuados a ese trabajo.

El tiempo de implantación también es una barrera importante. Y una vez implantado, mucho trabajo es manual, entrando en juego la posibilidad del error humano. Además, al ser realizado por personas, puedes cometer el riesgo de que el resultado final esté sesgado.

Con la analítica aumentada, en cambio:

  • Los análisis y las predicciones que se realicen serán totalmente imparciales, obteniendo, además, un resultado preciso.
  • Este tipo de analítica ofrece una gran variedad de automatizaciones, agilizando por tanto cualquier proceso de recogida, extracción y análisis de datos.
  • Una compañía con un equipo de Business Intelligence, está continuamente analizando los datos que genera la compañía. Sin embargo, mucha de esta data no proporciona información de valor que pueda contribuir a los ingresos o a un retorno de inversión de la compañía. Además, el porcentaje de datos que es analizado, es una mínima cantidad de datos de todo lo que generan diariamente las compañías. Con la analítica aumentada los especialistas pueden abarcar mucho más, ofreciendo más y mejores insights.
  • En definitiva, todas estas ventajas para tu empresa se traducen en que la toma de decisiones tiene un coste menor.

 

Con esta técnica, las empresas podrán disponer de información más confiable, más variada, más puntual y más útil para sus estrategias de negocio.

En Artyco llevamos años ayudando a nuestros clientes en el campo del Business Intelligence, a través de nuestro equipo de Data Scientists, Marketing Intelligence y Data Analists, pero también a través de soluciones tecnológicas que propicien la generación de insigthts verdaderamente útiles para los negocios de nuestros clientes. ¿Hablamos?

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10 tendencias de Marketing para el 2019

10 tendencias de Marketing para el 2019

Este 2018 ha venido con muchas novedades, y en un sector tan volátil como el del marketing, los nuevos productos, herramientas y formas de contactar con los consumidores, así como la rapidez de adaptación de estos a las nuevas tecnologías, han hecho que nada tenga que ver el 2017 respecto al 2018. En este nuevo año todo apunta a que ocurrirá lo mismo. ¿Quieres descubrir las que son para nosotros, según nuestra experiencia y lo que hablamos con proveedores y clientes, las que pueden ser las 10 principales tendencias que marcarán el 2019 en marketing? Entonces echa un vistazo a este post, te puede abrir la mente hacia campos que no considerabas.

A lo largo de este año 2018 en Artyco hemos hablado con muchos proveedores de servicios de marketing, hemos investigado y trabajado con una gran cantidad de herramientas tecnológicas intentando favorecer la transformación digital tanto propia como la de alguno de nuestros clientes, y hemos charlado muuuuucho con nuestros clientes, empresas punteras y líderes en diferentes mercados. Todo esto, nos ha llevado a las siguientes 10 tendencias de marketing, las cuales creemos que no pararás de oír hablar a lo largo de este año. Son estas.

 

10 tendencias de marketing que debes tener en cuenta para este 2019

10 Tendencias de Marketing para el 2019

#1. Marketing Intelligence

Todos ya somos plenamente conscientes de la importancia que tienen los datos y su análisis para poder tomar decisiones basadas en estos y no en intuiciones, tal y como se solía hacer antiguamente. Todo este proceso se llevaba a cabo a través de la captación y enriquecimiento del dato, almacenamiento en un Data Warehouse, y procesamiento a través de plataformas de Big Data, con el objetivo de poder utilizarlos. A continuación, los expertos en datos o Data Scientists analizaban esos datos para sacar sus cuadros de mando y mostrar de una manera visible al experto en marketing, qué está sucediendo y qué podría suceder si seguimos con esas tendencias.

En este 2019 los departamentos de Business Intelligence de las empresas y agencias, habrán superado esa fase y entrarán en la siguiente: el marketing intelligence. ¿Qué es esto? No es más que continuar con la labor que venían realizando los Data Scientists, pero aportando conclusiones y valor de marketing a sus informes finales. El mayor problema que se tiene hasta hoy es que las conclusiones que se sacan son puramente estadísticas, y se necesita de una visión de marketing que en muchos equipos carecen. Esta visión de marketing es la que dará verdadero valor al trabajo que realizan. Si quieres saber más sobre este tema, te recomiendo que leas mi post sobre “Del Business Intelligence al Marketing Intelligence. Principales desafíos para implantarlo”.

 

#2. Inteligencia Artificial

Ya hablé de ella el año pasado como una de las principales tendencias para el 2018, y así ha sido. Este año repetimos, ya que su implantación será aún mayor en el marketing digital. Tras anunciar este año varias empresas de marketing digital importantes inversiones en IA y machine learning con el objetivo de ofrecer soluciones personalizadas a sus clientes, esta disciplina va a terminar de despegar este año. En Artyco, este 2018 ha sido sin lugar a dudas el año del machine learning y tenemos como objetivo seguir creciendo en ello, con el fin de mejorar aún más, si se puede, los resultados de nuestros clientes.

La Inteligencia Artificial permitirá saber aún más a las empresas sobre sus clientes y consumidores, con el objetivo de crear mensajes más personalizados y más relevantes. Uno de los campos donde más avanzará será en el desarrollo de sistemas de publicidad basados en IA, con el objetivo de reducir el fraude y aumentar la confianza de los anunciantes en ellos.

Si quieres saber más sobre el tema, te recomiendo que leas mi post sobre “Usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Marketing”.

 

#3. Aumento de la publicidad en vídeo online

Este 2018 pasado ha destacado por el increíble aumento de los Marketplaces privados (PMPs – Premium Market Places), los cuales van a ver aumentada la inversión en publicidad en vídeo, en dichos espacios, ya que los responsables de marketing están buscando inventario premium, así como mejorar el rendimiento de estos, a través de herramientas que les permitan además, transmitir una imagen de marca de lujo. Esto sólo es posible a través de publicidad en vídeo en estos espacios.

Si además, unimos a esto que los usuarios son voraces consumidores de vídeo en sus smartphones, principalmente cuando utilizan las diferentes apps, indica de nuevo que el vídeo online como elemento publicitario explotará este 2019.

 

#4. Importancia de los datos al nivel omnicanal

Todas las marcas son conscientes de la importancia que tiene conocer al consumidor para poder captarle, fidelizarle y convertirle en prescriptor. Hoy por hoy muy pocas de estas marcas consiguen recoger los datos suficientes de esos consumidores en todo su customer journey, es decir, o les falla información sobre su navegación por Internet, o les falla lo que hacen en el retail, o les falla una vez convertido, durante el proceso de posventa.

Marcas y retailers se están uniendo para poder colaborar en la compartición de datos, con el objetivo de crear auténticos Customer Journey Maps que les ayuden a entender mejor a sus consumidores y crear auténticos Buyer Personas que les permitan fidelizarlos y mejorar la experiencia de cliente. Este 2019 será sin lugar a dudas el año del intercambio de datos para la creación de customer journey maps. Si quieres saber más sobre qué son, te recomiendo que leas mi post sobre “Qué es un Customer Journey Map y cómo crearlo”.

 

#5. La Customer Experience en el foco

Todos sabemos que la tecnología ha cambiado de manera radical la manera de comprar de los consumidores, así como el customer journey, siendo un viaje multicanal. Conseguir una experiencia de cliente óptima permite a esos clientes satisfechos poder influir en los medios sociales digitales sobre otros clientes potenciales. Este hecho ha creado un complejo ecosistema de touchpoints y canales de interacción entre consumidores y entre la marca y los clientes. Según Forbes Brandvoice, el 70% de las decisiones de compra están basadas en experiencias de cliente.

Con este nuevo entorno digital, y el conocimiento de estos datos tan demoledores que ofrece Forbes, ha hecho plantearse a muchas marcas poner el foco en buscar la excelencia en cuanto a la customer experience. En esta búsqueda, poder definir una estrategia acertada centrada en la experiencia de cliente puede ser crítica a la hora de llegar a tener éxito o no en este aspecto. El 2019 será sin lugar a duda el año de la búsqueda de una excelente customer experience. Si necesitas inspiración sobre CX, te recomiendo que leas mi post sobre “Las 4 dimensiones clave de la Customer Experience”.

 

#6. Hiperpersonalización

Según VentureBeat, el 77% de los nativos digitales esperan una experiencia digital personalizada. Lo cierto es que cada vez somos más a los que nos gusta encontrarnos con mensajes personalizados y que se dirijan a nosotros como una persona en concreto, teniendo en cuenta nuestros gustos e intereses. Según un informe de CISCO, para finales de este 2019 habrá más de 29 billones de “cosas” conectadas a Internet. Además, los consumidores generarán y compartirán más datos personales que nunca, creando nueva información por valor de 1,7 MB por segundo.

Todo este ecosistema de Big Data, gracias a las nuevas tecnologías que ya se han desarrollado para captar el dato, recogerlo y analizarlo, targetizando de manera correcta a los consumidores en función de diferentes variables, hace que la hiperpersonalización sea cada vez más posible y más precisa. Echa un vistazo a Birchbox y verás cómo utilizan la hiperpersonalización como valor diferencial de negocio hacia sus clientes, a los cuales les ofrecen una selección de productos de estética de acuerdo al estilo de vida y las necesidades de cada individuo. Para ello, el uso de un buen CRM se hace imprescindible, así que si no lo tienes, espero que te lo hayan traído los Reyes Magos, porque lo vas a necesitar.

 

#7. Explotarán los asistentes inteligentes

Los asistentes inteligentes tipo Amazon Alexa, Apple Siri, Microsoft Cortana o el asistente de Google tendrán la habilidad de generar engagement entre consumidores y las marcas, ya que tienen la cualidad de dirigir hacia una interacción. Según Gartner, a finales de este 2019 una persona media tendrá más conversaciones con un robot de este tipo, que con su pareja.

Actualmente estos asistentes te permiten realizar búsquedas simples, realizar transacciones simples repetitivas, obedecen órdenes diarias que no sean muy complejas, y te permiten solventar un alto número de servicios rutinarios no demasiado complicados.

Empresas como Domino`s Pizza (pedir una pizza con la voz), el Royal Bank of Scotland (consultar el saldo de la cuenta con la voz) o Macy`s on call (búsqueda de productos en su eCommerce con la voz) se están aprovechando de esta tecnología para ofrecer una experiencia de usuario novedosa y satisfactoria.

Estas Navidades estos productos han sido un éxito de ventas y hace suponer que para este 2019, todo lo relacionado con ellos va a explotar. Aprovéchalo.

 

#8. Nueva puesta en valor de la atención profesional personal realizada por humanos.

No hay duda que la tecnología está influyendo de una manera determinante en las tendencias para este nuevo año. Sin embargo, no debemos perder de vista otros elementos, los cuales si bien no son novedosos, es probable que vuelvan a tener una gran importancia de nuevo en el panorama del marketing. Y es que uno de ellos es la atención personalizada a través de expertos en remoto. Según un estudio de Accenture USA, el 77% de los consumidores prefieren negociar o tratar con humanos cuando es algo en lo que necesitan ser aconsejados por expertos.

Ante una avalancha de tecnología y digitalización, al final un porcentaje alto de consumidores echa de menos el trato con seres humanos para ciertas cosas, tales como la compra de productos o servicios con un alto valor de adquisición y que requieran complejas decisiones que conlleven un razonamiento profundo. Recuerda que el 84% de los consumidores prefieren que sus dudas sean atendidas por personas.

Servicios financieros, todo lo relacionado con la salud, venta de vehículos, abogados o retail de lujo, son algunos de los sectores que precisan de una atención al cliente realizado por humanos expertos. Para todos ellos las nuevas tecnologías van a ayudar mucho durante este nuevo 2019. Tecnologías como la videollamada, a través de la cual cualquier usuario desde su casa puede conversar con un agente experto atendiendo cualquier duda que se presente sobre un producto o servicio, y con una segunda cámara que le permita al agente mostrar todo aquello que necesite ver mejor el usuario, pueden ser el elemento diferenciador. Si quieres saber más sobre la Videollamada, te recomiendo que eches un vistazo a esta herramienta: Wannasee.

 

#9. Realidad Virtual y aumentada como el punto de unión entre lo online y lo offline.

Si no crees que este año sea el de la VR/AR, ¿qué te parece este dato? Según Gartner, a finales de 2019, 100 millones de consumidores comprarán a través de la realidad aumentada. Y es que estas tecnologías inmersivas son perfectas para mezclar el mundo online con el físico, algo con lo que soñamos todos los profesionales del marketing.

Según el estudio de ForresterThe Coming Wave of Virtual Reality”, las Oculus Rift son 1,3 millones de veces más potentes que las existentes en el 1990. Pero no sólo esto, según el mismo estudio, existen 15 millones de smartphones con capacidad para VR en Estados Unidos. Si a todo esto le unimos la democratización de las aplicaciones que permiten compartir kits de desarrollo de software (SDKs – Software Development Kits) relacionado con la VR, potenciado por empresas como Google, Facebook o Microsoft, hacen de esta tecnología, una tendencia evidente para este 2019.

Marcas como Volvo se han lanzado en USA a vender coches desde el sofá de tu casa, a través de la realidad virtual, o la marca LOWES la cual te permite a través de la realidad aumentada, diseñar tu propia cocina. Si quieres saber más sobre este tema, te recomiendo echar un vistazo a este post “La Realidad Virtual y otras tecnologías inmersivas, como herramienta para conocer al cliente”.

 

#10. O2O (online to offline).

En la era de la expansión del comercio digital, los retailers que están teniendo éxito están eliminando las diferencias entre las tiendas online y las físicas para ofrecer una experiencia omnicanal homogénea y que influya y sirva al consumidor, independiente del canal. De hecho, cada vez son más las tiendas online que están abriendo su espacio físico, con el objetivo de completar esa Customer Experience y esa conexión entre lo online y lo offline, en lo que se está llamando O2O (online to offline). Tales son los casos en ambos sentidos de Amazon, la cual nació en el online y está trasladando su experiencia al plano físico con la apertura de retails; y El Corte Inglés, retail por excelencia en España, el cual está impulsando mucho su presencia y su cultura en el mundo online. En USA sucede lo mismo con Walmart, la cual ha cambiado su modelo de negocio para afrontar el negocio online con éxito.

Angela Ahrendts, Ex CEO de Burberry comentaba ya hacía tiempo que “Caminar a través de sus puertas era exactamente lo mismo que hacerlo por su eCommerce”. Y es que el éxito va a estar en ofrecer la misma experiencia al consumidor en un entorno y en otro.

Este 2019 oiremos hablar mucho de este hecho y leeremos muchas fusiones y compras estratégicas con el objetivo final de asegurar estos dos canales de venta.

 

En Artyco la innovación y el uso estratégico de las novedades en cuanto a marketing, son parte de nuestro día a día. Si quieres que te echemos una mano con cualquiera de las tendencias que acabas de leer, no dudes en poner en contacto con nosotros.

 

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Usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Marketing

Usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Marketing

Para quienes no estén demasiado introducidos en el tema, les parecerá que la Inteligencia Artificial es terreno de la ciencia ficción, sin embargo, desde que IBM Deep Blue jugó aquella partida de ajedrez con Kasparov, allá por mediados de los noventa, lo cierto es que esta, está en el día a día de nuestras vidas. La realidad es que la AI toma decisiones más rápida y eficientemente que los seres humanos, y está determinando el futuro de sectores como el Marketing, el Retail y la vida en las ciudades. ¿Quieres saber un poco más sobre esta y cómo se está aplicando? Entonces sigue leyendo.

Vivimos en una sociedad que se caracteriza por la abundancia y movimiento de datos, tanto personales como de comportamiento, generados a través de los medios sociales, el Internet de las Cosas, la navegación online o la información generada como consumidores en las diferentes marcas. El tratamiento de toda esta cantidad de datos se antoja imposible si no es a través de máquinas, siendo la Inteligencia Artificial de un valor fundamental para poder extraer conclusiones y hacer de estos datos, insights válidos para la toma de decisiones.

Como supondrás, es precisamente en el tratamiento de esos datos y su análisis, en donde la Inteligencia Artificial tiene su mayor aplicación en el marketing. Estos son los usos más frecuentes hoy día, de la inteligencia artificial en el marketing:

1. El Data Driven Marketing. Seguro que habrás leído sobre el Data Driven Marketing y cómo tomar decisiones en base a los datos y no en intuiciones como se venía haciendo hasta ahora. Precisamente es aquí, en el análisis de ese Big Data y con la creación de análisis predictivos, en donde la Inteligencia Artificial tiene mucho que decir, facilitando enormemente la visión de esos datos y el poder tomar decisiones basadas precisamente en eso, en datos, y no en intuiciones.

2. Automatización de procesos. Este es otro campo en el que cobra gran importancia la AI, ayudando para personalizar más y mejor las comunicaciones a los clientes y potenciales. En este caso, la utilización de herramientas de automatización que recojan datos de un CRM son muy necesarias. Los vídeos con campos dinámicos que tiran del CRM para que estos sean únicos en función de la información que se tiene del cliente en el CRM, son un claro ejemplo de acción de marketing que está revolucionando el año 2018.

3. Interacción personalizada. Precisamente en la búsqueda por segmentar, personalizar y automatizar procesos con los clientes, la inteligencia artificial ha propulsado la creación de los conocidos Chatbots. Estos han demostrado en los últimos tiempos su utilidad, siendo cada vez más utilizados por grandes compañías con un nivel de atención al cliente máximo. Actualmente se está trabajando en conseguir que los chatbots ofrezcan respuestas más emocionales, logrando empatizar con el usuario, con el fin de ofrecer un servicio mucho más humano y real, y por tanto, más satisfactorio.

4. Creación de contenidos. Existen redes neuronales artificiales capaces de replicar la estructura sináptica básica de un cerebro humano. A través de estas redes en sus fases más avanzadas, han logrado crear piezas originales de música y pintura, de una excelente calidad. El futuro prevé una creación de contenidos aplicados para el marketing, creados por dichas redes neuronales, así como piezas publicitarias que tengan en cuenta datos y respuestas emocionales de los clientes a los que se desea impactar.

5. Publicidad programática. Este tipo de publicidad no podría darse sin algoritmos predictivos, que permiten la automatización de las pujas PPC. Gracias al machine learning, estos algoritmos son capaces de aprender y mejorar de manera constante, con la consecuente optimización de la inversión publicitaria.

Si quieres conocer en profundidad qué es la Inteligencia Artificial y más usos en el marketing y el campo del Customer Intelligence, te recomiendo que eches un vistazo al post que escribí sobre Cómo hacer Customer Intelligence con Inteligencia artificial.

Estos son los campos más evidentes de uso de la inteligencia artificial en el mundo del marketing, sin embargo, hay otros que están empezando a revolucionar, sobre todo el sector Retail, y que me gustaría contaros.

 

Cómo la Inteligencia Artificial está revolucionando el sector Retail. El caso de Amazon Go.

Inteligencia Artificial en Amazon Go

Uno de los sectores que más estoy siguiendo últimamente por la revolución que está llevando a cabo y la “ruptura de esquemas” que ha supuesto a muchos “iluminados” del sector, es el del Retail.

Seguro que habrás oído hablar del “Retail Apocalypse” del cual se viene escribiendo hace ya tiempo. Este aboga por el fin de la tienda física, y la hegemonía de la venta online. Sin embargo, los datos nos dicen otra cosa. En el último año, los movimientos de los gigantes del comercio online van en una dirección inesperada para muchos. Estos están dirigiéndose hacia la tienda física, adoptando una estrategia O2O (online to offline). Tales son los casos de Amazon o Alibaba, como ejemplos más conocidos.

Según Laureano Turienzo Esteban, reconocido experto en Retail Internacional y Speaker, alrededor de un millón de tiendas están ya bajo la franquicia de JD.com y de Alibaba. Lo curioso de esto, es que su estrategia es local, ya que cada tienda recoge insigths locales, como por ejemplo, si en esa zona hay muchos bebés, o por el contrario, es una zona con muchas parejas sin hijos, pero con perro. Esto lo hacen de cara a personalizar su oferta relacionada con las necesidades de su ámbito geográfico. Estos puntos de venta además, están diseñados para hacer los pedidos de manera online a través de los Smartphones y recogerlos en su tienda de barrio. Toda esa inteligencia de negocio, ¿cómo la hacen? ¡Has acertado!

Este movimiento del online al offline (O2O), ha llevado, según el mismo autor, a que Amazon opere ya 600 tiendas físicas. ¿Te parecen muchas? Recuerda el dato que te acabo de dar en el párrafo anterior. ¡Alibaba opera ya en 600.000 tiendas físicas y JD.com 400.000! Es un hecho que la tendencia será a complementar lo online con el offline como una experiencia de compra diferente, pero que mantenga en cierto modo la forma de actuación del entorno online al que están acostumbrados los nuevos clientes que vienen: los clientes verdaderamente nativos digitales. Para ello, se convierte en necesaria la automatización, procesamiento de datos y análisis de cara a conocer mejor qué ofrecer, a qué clientes, y en qué momento.

Todo responsable de marketing debe tener siempre en cuenta, que los avances tecnológicos y científicos tan grandes que estamos experimentando en las últimas décadas, están consiguiendo que los cambios de generación sean cada vez más diferentes y significativos. De este modo, los Milenials (1982-2001) tienen menos que ver con la Generación Z (2001 a la fecha), que los Baby Boomers (1946-1960) con la Generación X (1961-1981), por ejemplo. Es por eso que estos avances tecnológicos y sociales se verán mucho más afectados por factores como:

  • El 5G, el cual se prevé hasta 100 veces más rápido que el 4G, alterando nuestra manera de navegar en cualquier sitio.
  • El Big Data. Como ya he comentado, cada vez se moverán más y más datos sobre las personas, su comportamiento, intereses, hábitos…
  • El Cloud. Al disponer de todo en una nube, afectará la manera de trabajar, de compartir contenidos…
  • El Internet de las Cosas nos reportará más y más data, el cual se podrá utilizar desde un punto de vista comercial, pero también desde un punto de vista de optimización de recursos personales y predicción.
  • La Inteligencia artificial, haciendo que todo lo anterior sea manejable y que reporte unas conclusiones de cara a tomar decisiones de valor.

Siguiendo esa visión y la estrategia de O2O, es muy interesante estudiar el caso de Amazon Go. Te lo cuento a continuación.

Aproximadamente hace dos años, Amazon abrió su primera librería física en un centro comercial de Seattle, siguiéndola otras tres más, en San Diego, Portland y Oregón. Sin embargo, el punto de inflexión lo dio hace relativamente poco, cuando abrió en los bajos de sus oficinas en Seattle, Amazon Go. Este movimiento de Amazon vino causado por la creencia desde la compañía de que hay ciertos productos que interesa más a los clientes buscarlos en las estanterías. Pero también es probable, que la empresa esté detrás de que la experiencia de cliente sea lo más parecida a “grab and go”, eliminando el proceso de pago, así como el tiempo de entrega típico del comercio online. La esencia de Amazon Go, según ellos es: “Hace cuatro años, comenzamos a preguntarnos: ¿Cómo serían las compras si pudieras entrar a una tienda, conseguir lo que quieres y simplemente irte?” Ante esta pregunta, se propusieron eliminar el cuello de botella que existe en todo establecimiento, el momento de pagar. En ciudades en las que el tiempo es más que oro, en las que pasas tu vida en el trabajo, en atascos y en colas para pagar, eliminar este hecho supone una gran ventaja para el público en general.

Amazon ha sabido leer el hecho de que, por primera vez en la historia, vive más gente en entorno urbanos que rurales. Según un estudio de Bank Of America Merrill Lynch, que analiza el auge de las ciudades inteligentes y su impacto en las economías de los países, alrededor del 55% de la población vive en ciudades, suponiendo una actividad económica de 53,56 billones de euros, estimando que para el 2050 aumentará hasta el 70% de la población.

Con estos datos detrás y el interés de unir cada vez más lo online con lo offline, Amazon se lanzó a esta aventura singular. ¿Cómo lo hizo? Para eliminar ese cuello de botella, es necesario establecer una nueva forma de pago. La solución era simple: cargándolo a la cuenta de Amazon de cada consumidor. Pero la facturación automática de los productos a una cuenta de Amazon implica rastrear los artículos y seguir el proceso de compra hasta su fin. Esto es, comporta el seguimiento de cada una de las personas que acceden a la tienda, de sus movimientos y elecciones, con las que ponen de manifiesto sus necesidades, gustos o preferencias. Esta manera de proceder conlleva también, una serie de costes en tecnología que permita monitorizar el espacio físico, a la vez que entrar en el ámbito privado del consumidor.

¿Cómo funciona Amazon Go? En definitiva, el modelo de tienda de Amazon Go está pensado para que el usuario/consumidor pasee por el establecimiento, coja los productos que desee y se marche sin más interacción. El pago, como he comentado, se hace de manera automática y digital, cargando a su cuenta, gracias a su smartphone. Para ello, el establecimiento cuenta con un sistema de pago que se activa nada más entrar el usuario en el establecimiento. Como es lógico, el usuario sólo necesita tener descargada la aplicación en su teléfono móvil.

Ahora viene lo realmente interesante. Para llevar a cabo todo este proceso que parece sencillo, se necesita un complejo sistema de Inteligencia Artificial, interviniendo el eye tracking o visión computarizada orientada al reconocimiento facial, el deep learning o los sensores de movimiento, entre otros.

Estos sensores, además de obtener la información necesaria para realizar los cobros, extraen pautas acerca del comportamiento de los consumidores. Un dato relevante en el análisis del modelo, ya que provee a la empresa de información valiosa para poder mejorar su servicio y llevar a cabo diferentes estrategias y acciones con el fin de aumentar sus ventas futuras. De hecho, de acuerdo a algunas estimaciones, Amazon obtiene un tercio de sus ganancias a través de productos que la gente compra por su sistema de recomendaciones, que no es otra cosa que inteligencia artificial basada en el uso de datos masivos.

Seguro que conoces que, hasta ahora, algunas tiendas utilizaban la inteligencia artificial, pero sólo para hacer pronósticos de demanda de productos. Amazon Go convierte la AI en el eje de toda la experiencia de compra. Te lo explico mejor. Es habitual encontrarnos con puntos de venta con detectores en la entrada, los cuales hacen un conteo de los clientes que entran en el establecimiento. Amazon Go además de contar de manera automática las personas que entran en su establecimiento, identifica a través de la aplicación de los dispositivos móviles, qué usuario ha entrado, registrando sus movimientos en el establecimiento e incorporándolo a su CRM, enriqueciendo la información que ya tiene registrada del cliente, como gustos, preferencias, histórico y posibles necesidades, con lo que haga en el espacio físico. Así, y de manera automática, se relaciona en la nube la información recabada sobre el cliente presencial con la de su perfil “social”, creado a través de referencias online y de otros métodos más tradicionales como las tarjetas de fidelización o los cupones descuento.

 

Sin duda, todos vivimos un momento especial, un momento en el que los avances tecnológicos pueden ayudar mucho a la personalización de la oferta, llegando a presentar a nuestros clientes aquello que necesitan, incluso antes de que estos sean conscientes de ello. Aquí, la Inteligencia Artificial y los equipos de Customer Intelligence orientados a negocio, tendrán una importante función. En Artyco contamos con un equipo de más de 8 personas trabajando para nuestros clientes. ¿Hablamos?

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