How artificial intelligence helps companies to overcome the crisis

“¿Cómo hago para aumentar mis ventas?” o “¿Cómo evito que mis clientes se vayan con la compencia?” son algunas de las preguntas que más resuenan cuando se habla con empresas de distintos rubros (photo: Europa Press)

Hace algunos años, the concept of artificial intelligence was more related to science fiction films than to the commercial strategy of a company. Resultaba impensado que una organización –fuera de Silicon Valley– pudiera incorporador machine learning, big data y tomar decisions en base a información brindada por algoritos.

Today in Argentina, according to a study by IBM, 60% of organizations want to start using artificial intelligence, and they are in an exploratory phase. Mientras que una quinta parte ya lo está haciendo.

Derribado el mito anterior, el nuevo mito instalado sobre la implementación de IA tiene que ver con el tamaño. It is not only large companies that use it, but also medium ones, and each time there are more tools for smaller organizations to use data science as an engine for their business and for their objective, for example, if tratase de ONGs.

El 60% de las organizaciones quiere empezar a usar inteligenia artificial, o se encuentra en fase exploratoria

Pero, ¿para qué usan las empresas la IA? Para muchas cosas. Desde fidelizar equipos de trabajo hasta para aumentar la seguridad de los trabajadores en una planta industriala, o eveno para decir y anticipar lesiones de un futbolista. embargo, los algoritmos que se encuentra en major demanda hoy en el mercado en un contexto de crisis económica y restrictions presupuestarias son los focuados en mejorar o aumentar las ventas.

“¿Cómo hago para aumentar mis ventas?” o “¿Cómo evito que mis clientes se vayan con la compencia?” son algunas de las preguntas que más resuenan cuando se habla con empresas de distintos rubros, desde telcos hasta compañías de energía o distintos tipos de comercios físicos u online.

Here are four algorithms that can help you in these processes and that are already used by companies in Argentina and the world.

1. Segmentation and recommendation

Para arrancar, un 2×1. Cuando compramos algo en Amazon, Mercado Libre, o el e-commerce de algún supermercado, es probable que antes de pagar, o apenas ingresamos a la web, se nos recomiende algo que se ajuste a nuestras preferences o gustos. Algo que nos habíamos olvidado de comprar, o que necesitamos, o sencillamente un producto que nos gusta.

Detrás de estas recomendaciones, que no solamente permiten amplificar las ventas sino también improve la experiencia del cliente en el site, hay en primer lugar un algorithm de segmentación.

The segmentation algorithms allow to define customer segments based on certain variables that characterize them, in order to reach a more personalized form, such as messages, promotions, or, presumably, recommendations.

Los algoritmos de segmentación permiten definir segmentos de clientes a partir de certas variables que los characterizante

According to a McKinsey study, 35% of Amazon’s sales and 75% of what we watch on Netflix are thanks to a recommendation engine behind a segmentation algorithm. Como vemos, estos algorithms no se usan sólo para e-commerce, sino para conocer mejor a los clientes: algo útil para cualquier industria.

2. Prediction of abandonment

Imagínense que no están conforme con su compañía de telefonía. Hace rato están pensado en cambiarse, no les convince el servicio y creen que están pagando muy caro. De pronto entonces llega un mensaje o un llamato telefonico: Como usted es tan buen cliente, nos gustaría hacerle un descuento especial en la tarifa por X quantity de meses.

Magic? Well Better yet, an algorithm for predicting client abandonment. This type of models analyzes the historical behavior and the characteristics of abandoning clients to be able to anticipate those who want to stop buying online, come to our physical store, or subscribe to our service.

35% of Amazon sales and 75% of what we watch on Netflix are thanks to a recommendation engine behind a segmentation algorithm

Los algoritos conocidos como Customer Churn Prediction permiten ahorrar mucho dinero y fidelizar clientes detectando entre un 74 y un 80% de potentiales abandonores. Si ganar un cliente es difícil, recuperarlo puede ser el doble de difícil. La solución en ese caso es evitar perderlo.

3. Valor del Ciclo de Vida de Clientes

Customer Lifetime Value (CLTV) is one of the algorithms most used to understand potential clients. This model consists of analyzing the profitability, the historical behavior and the characteristics of each one of them in order to predict the total income that each one will generate.

Toda organización sabe que tiene clientes muy rentables, otros sencilamente rentables y otros poco o casi nada rentables. Según un estudio de Arya Systems, alrededor del 75% de los altos ejecutivos de Estados opina que el CLTV es un indicador muy valuo para sus empresas, principamente porque permite justificar investimentos, measure profitability, o brindar descuentos más personalizedas para fidelizar clients. Pensemos por ejemplo en un banco, un supermercado, o una distributiora de bebidas, o even plattformas como Airbnb lo usan para entender muy rapidamente sus clientes nuevos.

Además, conocer mejor a nuestros clientes también nos permite mejorar los motores de recomendación o de predicción de abandono, para priorizar aquellos clientes que segurantemente que queremos perder.

4. Predicción de la demanda

Demand prediction algorithms have become very popular in all industries. Sin ir más lejos, in 2020 RockingData developed, together with one of the sanatoriums that received the most cases of COVID in the City of Buenos Aires, a model that allowed predicting with a precision superior to 90% the number of cases of COVID-19 that would arrive al sanatorio en las siguientes dos semanas. Permitiendo al equipo organizar mejor su trabajo en plena pandemia, brindar vacaciones a algunos profesionales en ciertas semanas y reinforcer los equipos en los picos de contagios. In summary, tomas mejores decisions para manage mejor los recursos disponibles.

But these same algorithms are also used to improve sales. Pensemos en un restaurante, una distributiora, la industria del retail, una concessionaria de autos o un almacen. Conocer la demanda que vamos a tener nos permite estar mejor preparados para no desaprovechar los picos y rechazar potentiales clientes sólo por estar con mucho trabajo.

Estos modelos se basan en el análisis del behaviora histórico de la demanda y otras variables complementarias para poder predecir cómo se va a comportador en el futuro, permitiéndonos minimizar el stock y evitar el faltante de productos, por ejemplo.

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