Machine learning: ¿cómo las PyMEs pueden aprovecharlo?

Más allá de la revolución del ChatGPT, el machine learning ya estaba en uso o embebido en miles de soluciones. En el mundo de los negocios se la utiliza para comprender a los consumidores, impulsar la personalización como parte de las estrategias de marketing, mejorar los procesos y crear experiencias agradables y memorables para los clientes. O sea, son un motor de aprendizaje continuo para mejorar, cada vez más y en forma automática, la forma en que interactúan clientes y proveedores.

A pesar de que se cree que son soluciones costosas para grandes empresas, su uso está distribuido en las pymes, en especial a partir de la masificación de las herramientas alojadas en la nube. Pero, puntualmente, ¿dónde están y para qué sirve esta tecnología en una pyme? ¿Es fácil incorporarlo y ver el retorno de la inversión?

El machine learning (ML, por sus siglas en inglés) permite reconocer patrones a partir de datos y propicia que las máquinas y los sistemas «aprendan» y optimicen su comportamiento de manera continua. Se trata de una tecnología que a partir del análisis continuo resume modelos de comportamiento y optimiza, de esa manera, muchos de los procesos que se hacen artesanalmente.

¿Dónde y cómo se está aplicando machine learning?

Por ejemplo, predecir un patrón de compras de un determinado grupo de consumidores permitiría ajustar el stock anticipadamente ahorrando costos y evitando posibles pérdidas. Este es un ejemplo, pero las pymes pueden acceder a esta tecnología para escenarios como estos otros:

• Analizar el gran volumen de datos de sus clientes actuales o potenciales y extraer conclusiones: ML permite analizar esos datos –que, en gran medida, no están estructurados– de forma tal que agreguen valor real para la actividad de la empresa. ¿Cuál es el talle que más se vende en la sucursal 10?
• ¿En qué horario el local se encuentra con capacidad ociosa? ¿Cuáles son los horarios donde más suenan los teléfonos de servicio al cliente? La idea es que las pymes puedan encontrar los escenarios ideales para sus ventas, uniendo ciertos perfiles de clientes con promociones específicas de productos y servicios, por ejemplo. Muchas soluciones como Hubspot o Freshworks ya contienen ML dentro de sus motores; aprovecharlo para segmentar la base de clientes o calificar oportunidades de negocios, no requiere de un técnico especializado para programarlo. 
• Automatizar el nivel más básico de la atención a los clientes, por ejemplo, a través de chatbots que respondan a las preguntas más frecuentes ayuda a que cualquier visitante a nuestra web pueda recibir información rápidamente o resolver dudas sin la necesidad de hablar con una persona. ML se encargará de lo repetitivo, operativo y más frecuente, mientras deja los casos más complejos a las personas y especialistas evitando así causarle un cuello de botella a sus agentes con preguntas demasiado básicas. También a través de palabras claves podrá ir aprendiendo qué consultas derivar a qué agente, dependiendo de la especialidad de cada consultor.
• Apuntalar la seguridad de los sistemas y procesos al predecir e identificar acciones sospechosas y lanzar respuestas automáticas es donde el ML brilla. Por ejemplo, los algoritmos de ML hoy se incorporan en herramientas como las de Acronis para predecir fallos, en soluciones para controlar transacciones, en sistemas de reconocimiento de voz o de rostro, en antivirus y mucho más.
• Potenciar las estrategias de comercio electrónico: el ML se pueden determinar los patrones de consumo de los clientes y así predecir la demanda en los diferentes momentos del año, por ejemplo, o bien desarrollar estrategias de remarketing adecuados y eficientes. Pero principalmente es útil porque predecir implica también tener la capacidad de anticiparse a las necesidades de los clientes y generar leads antes que la competencia. Además, es utilizado en la detección temprana de fraudes, un mal que en el e-commerce es, desgraciadamente, muy común.
• Optimizar la experiencia del cliente: anticiparse a sus deseos y necesidades es otro de los fuertes de ML que permite generar una experiencia personalizada para los clientes, empleando los datos sobre sus hábitos y preferencias que la empresa ya tiene registrado y evitando comunicaciones de poca relevancia o disruptivos.

¿Es fácil implementar machine learning?

Contar con el personal técnico capacitado para desplegar machine learning o la infraestructura de software y hardware necesaria para implementar esta tecnología, puede sonar a un proyecto complejo.

No obstante, en la actualidad existen diferentes proveedores que ofrecen soluciones Cloud bajo el modelo “as a service” que las pymes pueden aprovechar de forma sencilla, veloz y económicamente accesibles. O, dicho de otra forma, no vamos a implementar un software de ML sino que en muchos casos este viene incorporado en aplicaciones de negocios que son indispensables para las empresas. La cuestión es elegir cuál y para qué objetivo de negocios.

Hoy en día, el CRM no es suficiente para aumentar tus ventas, ¿estamos de acuerdo? Grandes avances y constantes innovaciones se están realizando en el campo del marketing y la omnicanalidad para atajar la enorme cantidad de contactos que nos escriben por diferentes canales digitales. Recientemente HubSpot, por caso, fue catalogada por la revista Forbes como una de las top 20 que mejor aprovechan el machine learning para mejorar la experiencia del cliente y para generar prospectos. 

Para las pymes que quieran convertir sus acciones de correo electrónico y CRM en compromisos duraderos con sus clientes, HubSpot puede ser una solución ideal porque: 

• Aprovecha el ML para incrementar las conversiones en las campañas de marketing digital, mediante técnicas de inbound marketing, que le ofrece al usuario contenido de relevancia según su necesidad y con el timing que cada contacto desea.
• Permite conseguir una eficiencia superior, al unificar métricas comunes para marketing y ventas. Esta plataforma ayuda a coordinar las comunicaciones omnicanales (correo electrónico, teléfono, WhatsApp, redes sociales) para «nutrir» un prospecto a lo largo de toda la preventa, generando prospectos calificados para el equipo de Ventas. Y automatiza gran parte de esos procesos.
• Brinda la capacidad de proporcionar marketing y comunicaciones muy personalizadas a clientes que tienen diferentes patrones de adopción de los productos y servicios.
• Todas las comunicaciones basadas en el comportamiento del cliente o potencial cliente, pueden ser automatizadas una vez y para siempre.

En resumen, el machine learning no es una tecnología a la cual acceden las grandes corporaciones, se venden por sí solas como solución estanca solamente (sí las hay y muy buenos), sino que más bien está potenciando los negocios de muchas PyMEs para que, entre otras cosas, puedan:

• Aprovechar mucho mejor sus bases de datos,
• Ajustar las ofertas y propuestas al perfil de cada cliente,
• Predecir la demanda futura,
• Brindar una experiencia al usuario de excelencia,
• Automatizar circuitos de marketing y ventas.