¿Cómo sacarle provecho a los datos usados para IA?

Las empresas deben adoptar estrategias efectivas de Inteligencia Artificial si quieren optimizar la experiencia del consumidor en un entorno de negocios unificado.

• Así lo aseguró Cristian Figueroa, Director de SAS Latinoamérica, quien detalló que la IA proporciona indudablemente una eficiencia operativa.

La IA permite personalizar de manera efectiva la experiencia del cliente y eso se traduce en una mayor satisfacción y lealtad. Por tanto, la clave para las organizaciones es aprender a usar la IA de manera estratégica y consciente.

De hecho, en América Latina comienzan a verse desarrollos avanzados de empresas que están experimentando profundos cambios en todos los niveles. En consecuencia, sus sistemas de análisis de datos deben adaptarse a los nuevos comportamientos de los consumidores y mejorar la relación con la información.

Omnicanalidad vs comercio unificado

De un tiempo para acá los comercios han impulsado con mucha fuerza el concepto de omnicanlidad, pero la tendencia indica que será más efectivo en un futuro cercano apostar por el comercio unificado.

“Es un modelo que permite brindar una mejor atención al cliente y hacer que la empresa crezca”, remarcó.

Explicó que mientras la omnicanalidad integra los canales de atención al cliente mientras que el comercio unificado busca una integración del negocio en la misma plataforma, tanto en la atención al cliente, como en los canales de venta. También suma la administración del inventario, envíos y otras áreas.

Comentó que para impulsar la omnicanalidad, varias empresas duplicaron esfuerzos.

“Las empresas tienen un área de marketing para e-commerce y otra para las tiendas físicas. Están duplicando esfuerzos y el consumidor es sólo uno. Lo que corresponde es tener una sola área que haga el análisis en conjunto”, aclaró.

Y para que eso ocurra, se deben actualizar los sistemas de análisis de datos de manera que sea más preciso al momento de evaluar los comportamientos de los consumidores, añadió.

Los pilares en torno a la IA

Figueroa destacó que las nuevas generaciones están muy ligadas a la IA y eso representa un reto para las empresas, que deben ser más ágiles y eficientes.

 Dijo que existen cinco pilares claves alrededor de la IA para ser exitosos:

• Desarrollo de negocios con casos de uso utilizando datos e IA
• Datos internos y externos en tiempo real
• Alto procesamiento en la nube
• Obtención de resultados novedosos y útiles para el negocio
• Análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos

La hiperpersonalización es uno de esos análisis: permite conocer mejor al cliente y ofrecer un servicio adecuado.

El otro es la automatización, que optimiza la mano de obra y reporta resultados en tiempo real.

Ambos factores propician una gestión más eficiente.

El comercio unificado requiere que el retailers analicen la información de los consumidores de forma práctica.

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El ciclo de vida de los datos

La información recabada por la IA y un riguroso análisis permite conocer si es necesario hacer adecuaciones a los productos y/o servicios o lanzar nuevas líneas de mercado.

Sobre el ciclo de vida de los datos y los análisis, enumeró:

1. Entendimiento del negocio y de los datos
2. Exploración, preparación y análisis descriptivo de los datos
3. Análisis predictivo y prescriptivo
4. Explotación de resultados y decisiones colaborativas
5. Medir y evaluar impactos de las informaciones obtenidas
6. Implementar acciones e interacciones

¿Cómo comenzar a abordar el uso de la IA?

Para comenzar a adoptar todo eso, Figueroa dijo que los talleres de entendimiento de necesidades y potencial del análisis de datos es una buena manera. Esa fase puede ser considerada para formar los equipos de trabajo en temas de analítica.

A veces las empresas no ven el potencial de analítica por no saber qué es y cuál es su alcance.

En esos talleres se pueden identificar los principales retos de cada área y cómo resolverlos.

Al identificar los principales problemas de cada departamento es más fácil plantear soluciones de corto y mediano plazo.

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