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Por qué machine learning es bueno para el comercio minorista y electrónico

¿Qué le viene a la mente cuando piensa en machine learning? ¿Quizá un coche Tesla con piloto automático o un robot producido por Boston Dynamics? La mayoría de los ampliamente conocidos Soluciones de machine learning (ML) son una especie de fenómenos que (al menos por ahora) es difícil imaginar que se utilicen en nuestra vida cotidiana.

Pero machine learning no se limita a productos tan exclusivos y (por ahora) a veces poco prácticos. En realidad, casi todas las personas de la Tierra tocan el ML casi todos los días.

Estamos hablando de comercio minorista y electrónico. Compramos cosas todos los días y la mayoría de ellas se venden con la ayuda de diferentes aplicaciones de Machine Learning.

Pero, ¿es el ML realmente útil y rentable para este tipo de negocios? Vamos a encontrar una respuesta para esto (spoiler: definitivamente lo es).

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Las 10 principales aplicaciones del ML para empresas en 2021

Básicamente, hay dos direcciones principales de trabajo para el ML en el comercio minorista y electrónico: mejorar los procesos empresariales internos o la experiencia del cliente. Pero si profundizamos un poco más en el tema, veremos que el número de aplicaciones posibles para machine learning no se reduce a estas dos. Entonces, ¿dónde se puede utilizar y se utiliza especialmente el ML?
Control eficaz de existencias y gestión de inventarios

La gestión del inventario influye en los flujos financieros de la empresa tanto directa como indirectamente. Por ejemplo, el exceso de existencias de artículos hace que el inventario se amontone sin ningún propósito, lo que puede llevar incluso a un problema de existencias muertas. Por el contrario, un stock insuficiente puede generar costes de oportunidad y clientes decepcionados que no encuentran el artículo que necesitan, lo que arruinará la imagen del vendedor.

Machine learning puede ayudar a resolver una amplia gama de problemas relacionados con el inventario, por ejemplo:

Seguimiento de los productos para que no haya desajustes ni confusiones, que pueden afectar drásticamente a la experiencia del cliente;
La implantación del ML también puede ayudar a optimizar toda la gestión de existencias, agilizando así la entrega de mercancías, lo que mejorará la experiencia del cliente;

El uso de Machine Learning en la predicción de existencias ayuda a evitar el exceso y la falta de existencias, lo que mejorará los defectos financieros de la empresa, así como la experiencia del cliente.

Previsión más precisa de la demanda y las ventas
Este punto es muy parecido al anterior. Data analysis históricos como las ventas durante los 3-4 años anteriores teniendo en cuenta algunas variables secundarias (como la situación económica y política) con Machine Learning permite predecir cómo irán las ventas en el futuro, lo que permite hacer planes de producción, logística y marketing más precisos y rentables. Y lo que es más, el ML permite detectar las nuevas tendencias del mercado antes de que todos los competidores las detecten, por lo que se obtiene la ventaja de tiempo para implementar cambios o lanzar nuevos productos y ganar una mayor cuota de mercado.
Mantenimiento predictivo

Otro punto importante para cualquier empresa es el estado de los equipos. Se producen pequeños fallos con regularidad y eso está bien, nada es perfecto. Pero los fallos críticos pueden tener un precio demasiado alto para cubrirlos.

Por eso cada vez más empresas empiezan a practicar el mantenimiento predictivo. Proporcionan a Machine Learning un conjunto de datos sobre el funcionamiento normal del sistema y, tras el aprendizaje, el algoritmo alerta sobre los fallos, permitiendo a las empresas solucionarlos antes de que sea demasiado tarde.

Perfeccionamiento de los resultados de los motores de búsqueda y búsqueda visual

En este campo, las aplicaciones de ML ya se utilizan ampliamente desde hace tiempo. Gracias al Machine Learning, un motor de búsqueda puede comprender mejor qué busca en particular un cliente, incluso cuando la solicitud no es completa o precisa.

La tecnología de búsqueda visual facilita a los usuarios la búsqueda de los productos deseados: basta con subir una imagen y elegir entre opciones similares de distintas marcas. También puede ayudar a detectar la piratería y las falsificaciones para evitar su distribución y la pérdida de beneficios.

Precios dinámicos

¿Cuándo fue la última vez que pidió un Uber? ¿Hubo un precio más alto debido a la alta demanda?

Es la tarificación dinámica. En función de la proporción entre conductores disponibles y pedidos, la aplicación calcula el precio. Si hay demasiados pedidos, Uber subirá el precio del trayecto para atraer a más taxistas y satisfacer la demanda. El sueño de cualquier economista hecho realidad, ¿verdad?

Aplicando el ML a las decisiones de fijación de precios, es posible conseguir este efecto, que repercutirá positivamente en el flujo financiero de una marca. Básicamente, tras aprender de los datos proporcionados, ML será capaz de calcular el precio perfecto para un bien concreto en un momento determinado, lo que conduce a un mayor crecimiento de las ventas y los ingresos.

Venta ascendente y venta cruzada
Se trata de recomendaciones personalizadas. Cuando un cliente visita un sitio web y pone un artículo en el carrito (por ejemplo, un smartphone), lo más probable es que el sistema le ofrezca algo relacionado y posiblemente necesario (como una funda protectora y un cristal). O, tal vez, el bien elegido tenga alguna alternativa mejor (hay otro smartphone en stock que tiene mejores características). Dejando que Machine Learning componga ofertas para artículos relacionados o posibles mejoras, un negocio puede obtener ingresos mucho mayores.
Experiencia inmersiva del cliente

Hoy en día, cualquier negocio no consiste solo en prestar servicios o vender productos. También se trata de cómo interactúa la marca con los clientes.

Se acabó la época de esperar siglos a que hubiera un especialista libre en un centro de llamadas para resolver el problema de un cliente. Todo debe ser rápido, cómodo y parecer natural.

Esto puede lograrse con la tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Se puede enseñar a un algoritmo de machine learning a reconocer el habla o el texto y recuperar información sobre las intenciones del cliente. Después de esto, es posible transferir al cliente al especialista de perfil que pasa el centro de llamadas, ahorrando así tiempo al cliente y mejorando su experiencia de interacción con la marca.

Esta solución puede implementarse como un chatbot o un asistente virtual cuando un cliente llama al número de atención telefónica de una marca.

Segmentación de clientes y campañas de marketing específicas

Otro campo de aplicación de machine learning es el marketing dirigido. El ML puede analizar información sobre los clientes y segmentarlos según su comportamiento de compra. El ML permite a los profesionales del marketing pasar de campañas generales para todos los clientes a ofertas más personalizadas en el momento adecuado, que se adaptan idealmente a cada público y crean incentivos para la compra. Con el mismo presupuesto de marketing y los mismos recursos asignados, se consigue una mayor conversión, se impulsan las ventas y aumenta la fidelidad a la marca.

Predicción y prevención de bajas

Siempre hay un flujo de clientes. Algunos vienen, pero otros se van.

Con la ayuda de algoritmos de ML, es posible analizar los motivos de abandono de una forma más detallada, segmentarlos en clústeres según su comportamiento de compra e identificar a aquellos que probablemente abandonarán pronto. Además, un algoritmo de Machine Learning puede detectar correlaciones y patrones apenas perceptibles (manualmente), ofreciendo así una imagen más precisa de los motivos de abandono. Así podrá responder a tiempo y ofrecer a los clientes ofertas más personalizadas para minimizar este desagradable fenómeno.

Supervisión de redes sociales mediante PNL

Establecer campañas de marketing es importante, pero saber cómo se percibe su marca es vital. Recoger las opiniones de los clientes permite ver los puntos fuertes y débiles de una marca.

Estos comentarios pueden recogerse directamente, pero también existe la opción de recibir información sobre la percepción de la marca de forma indirecta, a través de las redes sociales.

Asignando un algoritmo de Machine Learning al análisis de las publicaciones y comentarios en redes sociales relativos a su marca, puede construir un modelo de cómo ven la marca los clientes potenciales y actuales: qué les gusta de la marca, qué no. Quizá tengan alguna idea sobre cómo mejorar.

Toda esta información le ayudará a saber si está avanzando en la dirección correcta.

En lugar de conclusión

Así pues, machine learning es realmente útil. Aumentar los ingresos, comprender mejor cómo va todo, ofrecer oportunidades para evitar pérdidas y optimizar los procesos empresariales... e incluso chatear con los clientes en lugar de hacerles esperar en la cola al siguiente especialista disponible.

Y aunque parezca bastante caro, merecerá la pena. Así que, ¿por qué no impulsar un negocio con una herramienta tan universal y que tanto puede ayudar?

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