Inteligencia Artificial y Machine Learning aplicadas en Ubiqua Suite

Iniciemos este artículo tratando de comprender cómo funciona el Machine Learning e Inteligencia Artificial y los caminos que están abriendo en las empresas que buscan transformarse digitalmente.

¿Qué es la Inteligencia Artificial y el Machine Learning?

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología computarizada que imita el comportamiento humano para procesar información tan bien o incluso mejor que los humanos. 

La inteligencia artificial no es una tecnología nueva, pero su impacto apenas comienza a sentirse, y seguirá creciendo a medida que más empresas implementen nuevas soluciones y  tecnologías para impulsar la innovación.

El Machine Learning es un rama dentro de IA que se enfoca en hacer predicciones utilizando algoritmos que analizan data histórica (por ejemplo transacciones en el pasado). Al analizar lo ya ocurrido, el Machine Learning encuentra patrones en la data y así facilita la toma de mejores decisiones a futuro. 

Las empresas continúan estudiando las posibilidades que le puede ofrecer la IA y el Machine Learning para mejorar sus estrategias comerciales y el servicio al cliente, gracias a la capacidad que tiene de comprender, basándose en aprendizaje automático y generando interacciones que mejoran la calidad de la información.

Un ejemplo de la vida cotidiana 

La IA y el Machine Learning están presentes sin que lo sepamos, un ejemplo sencillo:

Bandeja de Gmail: los correos que recibimos se posicionan automáticamente en principal, promociones o no deseados, ¿cómo lo hace?, utiliza algoritmos de Machine Learning que califican los email de acuerdo a los históricos y procedencia. 

¡No funcionan perfecto pero van mejorando con el tiempo!

Retos en la estrategia comercial de una empresa de venta al por mayor

Hoy en día las empresas de venta al por mayor manejan un portafolio de productos muy extenso y atienden a clientes con características muy diversas. En adición a esto, la competencia cada vez es más agresiva y dinámica forzando a las empresas a idear estrategias comerciales más atractivas para sus clientes.

La forma en que  las empresas al por mayor crean estas estrategias comerciales es identificando variables generales (como localización geográfica, tipo de comercio, volumen de compras, etc.) y definen grupos de clientes para segmentar el mercado. Estas estrategias son creadas por gerentes de venta y de marca que, en base a su experiencia en la calle y resultados financieros, le dicen a sus vendedores a quién visitar, qué ofrecerles y a qué precio. Debido al alto volumen de información y variables a tomar en consideración, esta estrategia se revisa pocas veces al año y es muy complejo analizar su efectividad.

Peor aún, cuando estas estrategias son ejecutadas en calle por los vendedores, ellos también tienen diversos retos entre estos: 

  1. Manejan un portafolio de productos muy extenso y no saben qué priorizar al ofrecer al cliente

  2. No empujan los productos nuevos porque “el cliente ya sabe lo que quiere”

  3. A un vendedor nuevo le cuesta mucho familiarizarse con todos los productos y los gustos particulares de sus clientes.

En el mundo ideal, la meta debería ser llegar a una estrategia comercial personalizada para cada cliente pero, debido a las limitaciones ya mencionadas, esto parece ser imposible de crear y, mucho menos, de ejecutar en la calle frente al cliente.

Pedido Sugerido: La funcionalidad estrella 

Desde hace 10 años, en Ubiqua hemos sido líderes en el desarrollo de aplicaciones de captura y digitalización de datos para hacer al personal de calle de empresas de distribución más eficientes. 

Hoy estamos llevando nuestras soluciones al siguiente nivel, no sólo mejorando un proceso, sino ayudando a nuestros usuarios a tomar mejores decisiones desde la calle.

En ubiqua, estamos utilizando algoritmos inteligentes para analizar la data histórica y aplicar teoría de rotación de inventario para así generar lo que llamamos un Pedido Sugerido para cada cliente. Posteriormente, le mostramos este pedido al vendedor en su Aplicación de ventas y así el(ella)  lo utiliza como base para brindar una atención mucho más personalizada.

Deseos convertidos en realidad

El distribuidor al por mayor del futuro es más que un vendedor: es un asesor comercial de sus clientes, y utiliza tecnología junto con algoritmos inteligentes para crear una oferta personalizada para cada cliente.

A nivel de ejecución, el vendedor de calle estará en la capacidad de brindar una atención super personalizada ofreciendo lo que el cliente está más interesado en comprar.

De esta manera, el distribuidor podrá aumentar sus ventas, subir la satisfacción del cliente y disminuir devoluciones de productos que no necesitan. Esta funcionalidad sin duda aportará mucho valor a nuestros clientes.

¿Quieres conocer más sobre la aplicación de IA y Machine Learning para crear estrategias personalizadas para tus clientes? ¡Escríbenos!

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