9 formas en que los empresarios pueden aprovechar el aprendizaje automático para impulsar su negocio
Cofundador y director ejecutivo de FitPeo Inc., una iniciativa para brindar una mejor atención preventiva a quienes más la necesitan.
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No hemos visto escasez de desarrollos tecnológicos impresionantes en las últimas décadas. Sin embargo, pocos son más emocionantes o tienen más potencial para transformar la vida tal como la conocemos que el aprendizaje automático (ML).
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que describe aplicaciones que aprenden y mejoran a partir de la experiencia sin ser programadas explícitamente, y el aprendizaje automático ahora representa la mayor parte de la financiación de la IA.
Las máquinas que se vuelven más inteligentes con el tiempo pueden parecer ciencia ficción, pero es una realidad. Y en el mundo acelerado y ferozmente competitivo de hoy, ML puede ser la diferencia entre estancarse o correr por delante de los competidores.
En FitPeo, aprovechamos el aprendizaje automático en varias áreas de nuestro negocio. Según nuestra experiencia, veamos cómo los empresarios pueden usar el aprendizaje automático para ayudar a sus negocios también.
1. Aprovechar los datos del consumidor para obtener mejores perspectivas
Las empresas de hoy recopilan grandes cantidades de datos de los clientes. Esto incluye datos básicos como direcciones de correo electrónico, direcciones IP, edad, sexo, etc. Pero también incluye datos de interacción como visitas al sitio web, flujo de usuarios, compromiso (me gusta de publicaciones, acciones compartidas, respuestas), tasa de clics y conversiones, así como datos de comportamiento como detalles de suscripción, compras anteriores, dispositivos y valor promedio de pedido.
Las aplicaciones de aprendizaje automático pueden analizar estos datos para encontrar información que pueda aprovechar para campañas de marketing más específicas y convincentes y mejores ideas de productos. Por ejemplo, puede encontrar un grupo completamente nuevo de consumidores que usan su producto de una manera que no había previsto. Armado con esta información, puede comenzar a dirigirse a este nuevo segmento de clientes.
2. Marketing impulsado por IA
Los expertos en marketing recomiendan que las pequeñas empresas gasten entre el 7 % y el 8 % de sus ingresos brutos en marketing. Esa es una parte significativa, y desea asegurarse de gastar ese dinero de manera inteligente. Además, no desea que sus obligaciones de marketing lo distraigan de otras tareas urgentes o importantes.
Las herramientas de marketing automatizadas pueden hacer gran parte del trabajo pesado seleccionando y analizando palabras clave, buscando temas de contenido adecuados, publicando publicaciones automáticamente en las redes sociales y enviando correos electrónicos regulares. Algunas herramientas de inteligencia artificial también pueden crear anuncios atractivos para cada usuario individual, por lo que su contenido tiene más posibilidades de resonar y llegar a las personas adecuadas en el momento adecuado.
3. Toma de decisiones mejorada para planes comerciales más sólidos
Desarrollar un plan de negocios eficaz requiere el conocimiento de las tendencias actuales del mercado y los segmentos de clientes a los que se dirige, así como una comprensión profunda de los problemas que desea resolver con su producto o servicio. El aprendizaje automático puede acelerar y simplificar esta investigación al analizar el mercado y los datos de los consumidores y brindarle las mejores recomendaciones en las que puede concentrarse.
4. Análisis de sentimiento
El análisis de sentimientos es una herramienta de marketing poderosa y cada vez más popular que permite a las empresas comprender las emociones de los clientes. Al comprender cómo se sienten sus clientes acerca de su marca o producto, puede mejorar la experiencia del cliente y mejorar el servicio al cliente.
Las herramientas de aprendizaje automático pueden analizar miles de puntos de datos en sus canales de redes sociales, reseñas y respuestas de contenido para medir las emociones de los clientes. Esto le permite responder rápidamente a las necesidades, intenciones y preferencias de los clientes y obtener una ventaja sobre sus competidores.
5. Automatización de tareas rutinarias
Las tareas repetitivas basadas en reglas pueden consumir una cantidad considerable de tiempo cuando se realizan manualmente. Estas tareas incluyen la creación y el procesamiento de facturas, la copia de seguridad de los datos y la respuesta a consultas sencillas de los clientes. Afortunadamente, la mayor parte de este tedioso trabajo puede ser manejado por bots inteligentes hoy en día. Y los bots inteligentes impulsados por ML mejoran con el tiempo, encontrando nuevas formas de mejorar la eficiencia y disminuir su carga de trabajo.
6. Chatbots de atención al cliente
Atrás quedaron los días en que los chatbots eran torpes, no respondían y, sinceramente, no eran inteligentes ni útiles. Hoy en día, los chatbots conversacionales de IA pueden imitar las interacciones humanas para proporcionar respuestas inteligentes, útiles y con un sonido natural. Estos chatbots conversacionales de IA aprovechan el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para facilitar un servicio al cliente rápido y personalizado en cualquier momento y en cualquier lugar sin necesidad de programar respuestas.
7. Ciberseguridad
Vivimos en un mundo en el que ocurre un ataque cibernético cada 39 segundos y se espera que el daño anual causado por el delito cibernético alcance los 10,5 billones de dólares para 2025. Muchas empresas pequeñas piensan erróneamente que son demasiado pequeñas para estar en el radar de los piratas informáticos, pero esto es falso. Los ciberdelincuentes pueden ganar tanto dinero apuntando a muchas empresas más pequeñas como a una gran empresa, y las empresas más pequeñas tienden a tener defensas de seguridad más débiles.
Las aplicaciones de ciberseguridad impulsadas por ML pueden analizar patrones y encontrar anomalías para que pueda detectar ciberataques antes de que se conviertan en un problema. También pueden buscar automáticamente actualizaciones y parches e instalarlos para proteger sus sistemas de vulnerabilidades.
8. Previsión de ventas
La previsión de ventas es el proceso de estimar los ingresos por ventas durante un período de tiempo específico. Es una actividad esencial para cualquier emprendedor porque lo ayuda a tomar decisiones informadas sobre todo, desde esfuerzos de marketing, personal e inventario hasta nuevas líneas de productos.
La clave para una buena previsión de ventas es la precisión. Las herramientas de aprendizaje automático aprovechan los datos históricos y en tiempo real para hacer predicciones muy precisas sobre el comportamiento del consumidor. Estas herramientas pueden predecir qué días, semanas y meses del año generarán las mayores ventas. También pueden analizar los efectos de las vacaciones (días especiales) tanto para impactos positivos como negativos.
9. Optimización de precios
Determinar el precio de sus productos o servicios es una de las decisiones más importantes que toman los empresarios, y puede ser un desafío. Los empresarios deben ser conscientes de la sensibilidad al precio (cómo un cambio de precio influiría en la decisión del cliente).
Tradicionalmente, las empresas tendrían que depender de cuestionarios para comprender la disposición a pagar de las personas en diferentes rangos. Hoy en día, los modelos basados en datos pueden ofrecer precios inteligentes dinámicos. Estos algoritmos de aprendizaje automático garantizan que siempre esté fijando el precio de sus productos de manera adecuada para su audiencia y mercado objetivo.
Terminando
Las herramientas de aprendizaje automático son cada vez más avanzadas y asequibles cada año. Hoy en día, una simple búsqueda en Google puede encontrar herramientas basadas en ML para casi cualquier caso de uso comercial. Sin embargo, siempre es una buena idea darse una vuelta y ver qué herramientas se adaptan mejor a sus necesidades actuales y futuras.
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