¿Cuáles son las ventajas de las soluciones de automatización empresarial?

Siga leyendo para descubrir cómo usar la ciencia de datos para la automatización de procesos comerciales, los beneficios de la automatización de procesos comerciales y por dónde empezar.

IA y ciencia de datos en los negocios

Ciencia de datos, análisis de datos e ingeniería de datos. Estos términos tienen significados ligeramente diferentes pero se trata esencialmente de convertir los datos en información procesable. La inteligencia artificial (IA) se refiere a los sistemas informáticos que realizan tareas que normalmente necesitan inteligencia humana.

Un equipo de ingenieros capacitados puede utilizarlos para mejorar sus procesos comerciales, la eficiencia y la estrategia.

No estoy hablando de un producto listo para usar o una solución SaaS que use ‘ciencia de datos’ o ‘IA’ para brindar un servicio. Estos están dirigidos a una audiencia amplia y no pueden ofrecer los beneficios del software personalizado diseñado para su negocio.

Tu información

Cada vez que tus clientes y tu equipo interactúan, generan enormes cantidades de datos. Dependiendo de su negocio, esto incluirá cosas como

• Cifras de ventas
• Medidas de conversión
• Estadísticas de comportamiento del cliente
• Análisis de sitios web
• Actividad en las redes sociales (compartir, me gusta, páginas vistas)
• Comentario
• Patrones de uso y gasto de los clientes
• Tiempos de respuesta de mensajes
• Investigación de mercado
• Resultados de la encuesta

Hacer un seguimiento manual de todo esto es difícil. ¿Analizar cómo interactúa cada conjunto de datos para extraer información procesable? Imposible.

El software de análisis de datos puede convertir los datos existentes de su negocio en conocimiento que impulsará decisiones más informadas, más inteligentes y más rentables. Cosas como mejorar productos, reducir drásticamente su presupuesto de marketing y proteger su negocio contra amenazas.

Inteligencia artificial e ingeniería de datos en la corriente principal

Cada tecnología comienza en la vanguardia y luego pasa a la corriente principal. Esto ya sucedió con la IA y el análisis de datos, impulsado por la intensa competencia y la enorme complejidad de un mundo conectado. Las grandes empresas tecnológicas como Google, Amazon, IBM y Microsoft han lanzado API para permitir que las empresas utilicen sus enormes recursos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las empresas más pequeñas ahora también pueden beneficiarse.

A estudio gartner descubrió que el 75% de las empresas ya había invertido en big data, o planeaba hacerlo dentro de 2 años. Y ese estudio se hizo hace más de un año. Al invertir en tecnología de ciencia de datos, estará en el 75% superior, pero todos sabemos que esto no es suficiente para prosperar. Ni siquiera cerca. Para adelantarse al juego, cuando otros invierten el doble en tendencias, usted debe invertir 10 veces más.

En los últimos años, los costos de marketing en muchas industrias se han disparado y los usuarios esperan un servicio al cliente personal, rápido, preciso y las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

¿Cómo pueden las empresas permitirse esto?

Muchos han desbloqueado un enorme potencial con la ciencia de datos y la inteligencia artificial, y tú también deberías hacerlo.

Aquí expongo 7 razones por las que debe crear una solución de software de automatización empresarial basada en la ciencia de datos para llevarla al siguiente nivel, con algunos ejemplos de automatización de procesos empresariales.

1. Reduzca los costos de marketing

Con más información sobre cómo compran las personas, puede averiguar

• Qué personas son más propensas a comprarte
• que quieren comprar
• La forma óptima de comercializar para ellos

Ejemplo: al usar la API de aprendizaje automático de Amazon, podría usar los datos de navegación de los clientes para determinar los momentos en que es más probable que los clientes compren y ajusten su campaña. o como Amazon da un gran ejemplo:

• “predecir si un cliente comprará o no un producto en particular en función de su comportamiento anterior y utilice esta predicción para enviar un correo electrónico promocional personalizado a ese cliente”

Con esta orientación inteligente de clientes, puede generar la misma cantidad de clientes potenciales y conversiones con una fracción del gasto publicitario.

2. Aumentar las ventas

Una vez que haya encontrado a sus clientes, querrá ofrecerles exactamente lo que necesitan en el momento exacto. Sus datos existentes podrían mejorar sus resultados de búsqueda o ayudar a recomendar excelentes productos relacionados para que sus clientes sientan que su experiencia de compra se adapta a ellos.

Ejemplo: probablemente haya notado que Amazon siempre recomienda excelentes productos después de que haya comprado algo (“los clientes también compraron”). Eso no son conjeturas, es inteligencia artificial que analiza los datos de clientes anteriores de Amazon y predice lo que probablemente comprarán a continuación.

Puede hacer uso de sistemas similares en su negocio. De hecho, Amazon tiene un API para ello. Puede leer más sobre las API de aprendizaje automático de empresas como Amazon en nuestro artículo Inteligencia artificial en tecnologías.

3. Hacer mejores productos

Al analizar cómo sus clientes usan su aplicación o producto basado en la web, puede determinar dónde están ocurriendo los problemas o dónde mejorar.

Ejemplo: La API de predicción de Google Cloud se puede utilizar para crear un software de automatización empresarial basado en la nube e incorporar algunas características interesantes en sus aplicaciones. Usando datos históricos, puede predecir lo que un usuario querrá hacer a continuación antes de que se conozca a sí mismo. Esta preferencia creará una experiencia de usuario más fluida.

4. Ayuda a tus usuarios

Cuando tiene su propio software de análisis de datos, puede interactuar con sus clientes actuales de manera inteligente y útil.

Ejemplo: los chatbots de IA ya no son una novedad, se utilizan en muchas industrias diferentes. Puede subcontratar su servicio de atención al cliente a cientos de chatbots de IA capacitados.

Microsoft ofrece algunas características sorprendentes en sus servicios cognitivos. Es posible construir chatbots en el Marco de bots de Microsoft que puede detectar niveles de emoción en las respuestas de los clientes, para determinar dónde están los problemas en su sistema. Luego puede ajustar sus scripts de servicio al cliente para solucionar estos problemas.

5. Manténgase por delante de su competencia

La mayoría de las industrias ahora están tan interconectadas que incluso los expertos no pueden comprenderlas. AI se hizo cargo del mercado de valores hace mucho tiempo, y ahora viene por el resto. Con el software de inteligencia artificial basado en datos, podrá realizar un seguimiento de las tendencias en su industria y con sus clientes.

Ejemplo: prediga aumentos en la demanda en función de las estadísticas de uso de sus usuarios principales y la actividad de las redes sociales.

Con esta información, puede descubrir brechas en el mercado o áreas para mejorar en su propio negocio.

6. Protéjase contra el fraude y las amenazas

Los ataques cibernéticos en línea ahora son tan comunes y sofisticados que solo se pueden administrar con sistemas muy poderosos. Analizar el comportamiento de los usuarios en tiempo real le da a su empresa la oportunidad de actuar rápidamente.

Ejemplo: Watson de IBM El proyecto está “enfrentándose a los ciberdelincuentes” con este tipo de enfoque. Si detecta anomalías en su sistema, puede enviarlas a Watson para compararlas con un gran corpus de conocimiento para identificar amenazas.

Si está integrado en su sistema, Watson incluso ofrece métodos para ayudarlo a tomar decisiones después de que su sistema haya sido atacado. echa un vistazo a su video para más información.

7. No es tan difícil como crees

El software de análisis de datos personalizado solía estar reservado para empresas con presupuestos de investigación de millones de dólares. Los cambios en los últimos años han reducido drásticamente los costos. Google, Microsoft, IBM y Amazon ahora ofrecen API de aprendizaje automático y las empresas más pequeñas ahora tienen acceso a grandes recursos informáticos en la nube.

¿Quién obtendrá la ventaja primero?

Muchas empresas ya están adoptando el análisis de datos, y estas son las que obtendrán una ventaja competitiva por todas las razones anteriores. Tienes que decidir si serás uno de ellos.

Entonces, ¿por dónde empiezas?

Las soluciones de software listas para usar que usan ‘análisis de datos’ no entregarán los resultados ajustados y personalizados que sabemos que son tan cruciales para maximizar el retorno del análisis profundo de datos. Además, supongo que no tiene un científico de datos en su nómina que pueda crear este tipo de software, y con el Explosión de la demanda de analistasel precio de conseguir uno es una locura.

La mejor manera de desbloquear el potencial oculto en los datos comerciales existentes es encontrar un equipo que se especialice en este tipo de software personalizado. Usted puede contactar a DevTeamSpace para ayudarlo a crear software basado en las últimas tecnologías a través de desarrolladores de software expertos en el campo.

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