Pensar en inteligencia artificial puede ser pensar en un mundo futurista más propio de las películas de ciencia ficción que de los tiempos actuales. Aunque es cierto eso de que la realidad puede superar a la ficción, hoy queremos centrarnos en aplicaciones prácticas de este tipo de tecnología que no solo se puede, sino que se han implantado ya con éxito en muchas pymes a nivel mundial.Cada vez, una mayor cantidad de datos e información hace que procesarla y obtener información útil sea cada vez mas complejo y costoso. La inteligencia artificial juega aquí un papel muy importante, analizando la información y presentando los resultados de forma que se puedan tomar decisiones en base a ellos o incluso tomando directamente decisiones en base a estos datos.

El Internet of Things (IoT), por ejemplo, hace posible que tengamos hogares inteligentes, fábricas inteligentes y ciudades inteligentes. Los vehículos autónomos están empezando a cambiar la industria del transporte. La inteligencia artificial y el machine learning permiten enfoques predictivos para la toma de decisiones e impulsa el conocimiento del negocio.

Esta transformación digital que barre las industrias por sorpresa no sería posible sin datos. Los datos son los habilitadores de nuevas tecnologías y soluciones. Los datos son donde se derivan los conocimientos empresariales importantes y procesables. Sin embargo, la mayoría de los ejecutivos y tomadores de decisiones están preocupados por la calidad de los datos de los que dependen sus soluciones y conocimientos. Muchas empresas y tomadores de decisiones no entienden qué constituye información de calidad y cómo se puede obtener, generar, recopilar y utilizar.

Los datos, o más específicamente, los datos de calidad, son el diferenciador crítico que impulsa la transformación digital y lo que constituye información de calidad.

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El potencial para llegar a nuevos clientes es un factor crítico en la adopción de la digitalización. Pero la digitalización de los canales de venta o la transformación digital es simplemente una respuesta a las preferencias cambiantes de los clientes. Por ejemplo, el uso generalizado de teléfonos inteligentes y velocidades de internet más rápidas cambiaron la forma en que los consumidores compran productos y hacen uso de los servicios. Las empresas debían responder transformando sus canales de venta y agregando sitios web de comercio electrónico y aplicaciones móviles a sus canales tradicionales, como tiendas físicas.

Los datos son clave para entender a los clientes y sus preferencias. Los datos estructurados, como los que provienen de los sistemas de CRM, ayudan a las organizaciones a generar información sobre sus clientes en función de sus compras anteriores y transacciones históricas. Las organizaciones también pueden recopilar datos desestructurados de los clientes de las redes sociales y escuchar lo que sus clientes quieren a través de sus publicaciones, comentarios, y sentimientos online. Esta mayor comprensión permite a las organizaciones optimizar sus estrategias de canales de ventas para adaptarse a las necesidades y preferencias de sus clientes.

Además, los datos de los clientes ayudan a las organizaciones a adaptar sus canales de venta para servicios y compromisos más personalizados. Por ejemplo, el historial de compras de un cliente le permite a una organización darle a ese cliente algunas recomendaciones personalizadas basadas en sus acciones pasadas, maximizando así las oportunidades de ventas cruzadas y ventas adicionales.

Las tendencias relacionadas con obtener más valor empresarial a partir de los datos son:

La inteligencia artificial como centro del universo digital
Se prevee que las empresas invertirán un 300% más en IA a partir del presente año. Las máquinas con capacidad para analizar gran cantidad de datos serán la apuesta que impulsará decisiones más inmediatas, en cuanto a marketing se refiere. Esto significará una evolución en la figura del analista de datos.

Meta de los datos estructurados
Se calcula que el 90 % de la información está formada por datos semiestructurados o sin estructurar. El análisis de los datos estructurados de una empresa explica qué está sucediendo dentro de ella. La calidad de la información, dentro de una compañía, es esencial para la inteligencia de negocios.

Analítica integrada y su rápida evolución
Se trata de herramientas de IA basadas en software de gestión y destinadas al usuario final, con el objetivo de obtener datos de mayor calidad, cuyos resultados puedan ser distribuidos rápidamente.

Progreso en el análisis conductual
Las empresas siempre han podido almacenar los datos que han generado. Sin embargo, predecir el impacto conductual de la información sobre las personas ha permitido un auge de ramas como la publicidad y el marketing. La segmentación de la audiencia es altamente fiable gracias al análisis conductual.

El panorama del análisis prescriptivo
Esta analítica hace uso de los datos obtenidos con el análisis predictivo para crear una llamada a la acción basada en la información derivada de dicho estudio.

 

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