A partir del momento en que el comportamiento del consumidor es anticipado, toda la estructura de la tienda cambia.
El Machine Learning o Aprendizaje de las Máquinas es una de las soluciones en Inteligencia Artificial, en que las computadoras van aprendiendo solas a resolver cuestiones de acuerdo con patrones, sin necesidad de la intervención humana.
Los humanos programan las máquinas, incluyen datos e indican cuáles son las tareas que necesitan ser realizadas siguiendo un patrón. A partir de eso, todo el proceso comienza a ser realizado de manera autónoma, sólo necesitando del monitoreo de un especialista en TI para venir a corregir alguna falla, si fuese necesario.
Aquí ya hablamos de que el Machine Learning es una óptima herramienta contra cibercrímenes, siendo una de las grandes responsables por la seguridad de las redes en el futuro, de acuerdo con reportes de instituciones especializadas.
También, Machine Learning puede ser usada para optimizar la atención a consumidores, teniendo un impacto directo en la mejora de la experiencia de clientes y empleados, dando a las empresas la capacidad de anticiparse, así como de solucionar problemas inmediatamente en el primer momento, convirtiendo todos los procesos más satisfactorios.
La tecnología ahora está siendo dirigida para mejorar las ventas al por menor, ya que permite observar mejor a los clientes y entender sus preferencias.
Al detectar patrones de consumo, las máquinas que aprenden solas son capaces de trabajar de forma autónoma, generando reportes con una compleja variedad de datos, que colaborarán con las decisiones del negocio. Por ejemplo, la cadena de supermercados británica Marrisons, utilizando Machine Learning consigue optimizar la reposición de productos y automatizar pedidos de 26 mil elementos en sus 491 tiendas. La reducción de inventario estancado ha llegado hasta un 30%.
Nuevos beneficios aparecen en este modelo, que afecta a una compleja cadena de suministros. Si la empresa consigue anticipar sus pedidos, consecuentemente, consigue avisar a sus proveedores que se programen para atender en un plazo determinado. Con previsiones exactas, es posible la negociación de precios para la compra de mercancías, posibilitando la planeación de inventarios en almacenes y tiendas, además de la organización de transportadoras, tan sólo por mencionar un ejemplo.
Otro punto positivo, es el alivio de los colaboradores de la empresa que realizaban la administración del inventario de forma manual. Ahora pueden ser transferidos para otras funciones, como la atención a clientes.
Una investigación de Gartner estima que el Machine Learning será la técnica más disruptiva en la venta al por menor durante la próxima década. Un estudio publicado por el MIT Sloan Management Review refuerza esa tendencia, informando que por lo menos el 38% de las empresas que ya adoptaron la tecnología, consiguen obtener mejoras en sus rendimientos.
El Machine Learning, por ejemplo, también es útil para el Targeting Inteligente, que consiste en el uso del análisis predictivo para encontrar las mejores formas de abordar a los clientes en campañas de marketing de forma más exacta.
En la prueba A/B, en el que dos tipos de anuncios digitales aparecen en las páginas donde los consumidores están navegando y es probada cuál de estos recibe más clics, con el machine learning esto es realizado de forma automática. Así, es posible elegir y mantener el tipo de ofertas más rentables, quemando etapas del proceso y agilizando las campañas.
Finalmente, a pesar de ser todavía pequeño del uso del Aprendizaje de Máquinas –un reporte a finales de 2017 indicó que menos del 10% asumen estar invirtiendo en esta tecnología-, la tecnología comienza a ganar relevancia con diferentes usos.
Los empresarios han concluido que la capacidad predictiva de la máquina es más precisa y ha probado que con un sistema entrenado, dentro de los resultados del uso de Machine Learning se encuentra una mayor conversión de clientes, el aumento de la relevancia de la empresa dentro del mercado y también la disminución de errores humanos.
