Por ejemplo, en nuestros celulares están presentes en tareas sencillas como la carga de la batería. Además, está en tareas más complejas como conocer nuestros hábitos y recomendar aplicaciones e, inclusive, los cambios automáticos en el foco de la cámara. En nuestros servicios de streaming, el algoritmo, junto a la inteligencia artificial, nos están recomendando series o música que nos puede gustar; muchas veces nos conocen mejor que nosotros mismos. Finalmente, cuando estamos haciendo compras por Internet, aunque no nos demos cuenta, estamos ofreciendo información, a través de las famosas cookies, para que esta tecnología nos conozca y recomiende productos en los que estamos interesados.

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Así que si no tienes en tu ecommerce herramientas de inteligencia artificial estás perdiendo una oportunidad para vender más. Dekosas.com, un marketplace especializado en venta de artículos para el hogar, usa esta tecnología para crear vitrinas personalizadas para sus usuarios. “Para esto se desarrolló y se entrenó un modelo de inteligencia artificial. Este procesa en tiempo real miles de variables y muestra un carrusel de productos asociados con las preferencias del usuario”, explica Luis Hernández, CEO y cofundador.

Pero esta no es la única forma de aplicar la inteligencia artificial en tu ecommerce, Sergio Bonilla, director de Sigma Móvil, plataforma para automatizar estrategias de marketing digital, explica que esta tecnología se puede usar en muchas más formas para ayudar a mejorar las ventas. En este momento, la empresa está desarrollando una herramientas de analítica que, además de funcionar en el sitio web para mostrar productos de interés al usuario, puede ayudarte a tener una comunicación más acertada con él. “Este motor de Big Data procesa más de 24.000 millones de datos albergados en la plataforma y los millones adicionales que se generan mensualmente; de este modo, apoya a nuestros clientes con predicciones que optimicen el rendimiento de sus campañas de comunicación masiva, como el mejor día y hora para enviar un SMS, un email o una campaña de WhatsApp”, resalta Bonilla.

¿Cómo mejora la inteligencia artificial nuestra comunicación con el cliente?

Las campañas a través de email marketing, mensajes de texto, WhatsApp, redes sociales e, inclusive, en publicidad tradicional, solo tienen éxito si logran el objetivo para el que fueron creadas: atraer más clientes y generar más ventas. Aunque es casi imposible saber a ciencia cierta si estamos haciendo lo correcto y si nuestras estrategias tendrán éxito debido a la cantidad de variables involucradas (unas que controlamos y otras que no), la inteligencia artificial disminuye estos riesgos y nos ayuda a comunicarnos de manera más acertada con nuestros clientes dado que se convierte en un agente virtual de apoyo que procesa millones de millones de datos por segundo, cosa que, por supuesto, le es imposible a un humano. Sigma Móvil resalta que hay seis puntos en los que la inteligencia artificial puede reforzar nuestras campañas de comunicación digital masiva, y en los que está trabajando para su herramienta.

• Predecir el mejor día y hora para lanzar una campaña masiva, tanto de manera general, como dependiendo de la temática del mensaje. Incluso, podrá recomendar el mejor día y hora para enviar un mensaje a cada uno de los contactos de la base de datos de nuestros clientes, y podrá enviar cada correo o SMS de manera individualizada siguiendo esa predicción.
• Mejor día y hora para ejecutar una campaña dependiendo del segmento geográfico que se quiera enfocar. “No es lo mismo comunicarse con un caleño, un paisa, un costeño o un rolo. Por eso, queremos entender y predecir los hábitos de consumo de información de las diferentes regiones del país”, resalta Bonilla.
• La mejor manera para redactar el asunto de un email. Este es la puerta de entrada de la marca con el consumidor. La idea es que la máquina analice y recomiende si el asunto debe llevar mayúsculas, incluir preguntas, usar emojis, todo con base en el comportamiento estadístico de aperturas y clics de los destinatarios de cada uno de nuestros clientes.

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• Optimización de redacción de copies de mensajes de texto. Al igual que con los asuntos de los correos electrónicos, la brevedad del SMS requiere un uso estratégico de la redacción (en promedio tiene 160 caracteres para expresar tu mensaje). El algoritmo identifica palabras clave, redacciones y estructuras de copies para incrementar la tasa de lectura de los SMS de nuestros clientes.
• Predicción de probabilidad efectividad de seguir un CTA o llamado a la acción. El algoritmo podrá calificar cada contacto de la base de datos del cliente. De este modo mostrará información en función de la propensión de un cliente para abrir un mensaje, dar clic, completar un formulario, responder a una encuesta. Y, en la medida en que la plataforma esté integrada con otros sistemas de información, por ejemplo, en un CRM o ecommerce, se pueden predecir comportamientos como probabilidades de compra y tendencia a responder a descuentos y promociones.
• Aprendizajes sectoriales. Una Cámara de Comercio se comunica de una manera diferente a como lo hace una empresa de moda, una constructora o un centro médico. La máquina necesita aprender y reconocer este tipo de diferencias para identificar tendencias. Lo que le permitirá generar predicciones a la medida de la actividad económica de cada empresa.

La inteligencia artificial es una herramienta que, debido a sus capacidades para aprender y adaptarse, puede ser la perfecta aliada para mejorar nuestras ventas. Además de generar mejores canales de comunicación con nuestros clientes. Finalmente, puede impulsar nuestro negocio al revelar insights escondidos en los datos y que simplemente no habíamos visto.

Imagen: Rawpixel en Freepik. 

Para que esto suceda es importante que se inicie una política industrial 4.0, en la que los trabajadores puedan aprender nuevas habilidades a medida que son desplazados de sus tareas actuales, asegura el estudio.

“Estamos viendo un interés generalizado en esta tecnología desde diversos sectores como solución para la integración de sus sistemas, para el mejor uso de los datos y la atención de clientes”, aseguró Marco Casarín, gerente general de Microsoft para Colombia, durante un evento realizado por la empresa sobre inteligencia artificial. En él se presentó el estudio y se habló de cómo la empresa contribuye en el agro colombiano.

Uso de la inteligencia artificial para la producción de caña de azúcar

Cosechar cualquier tipo de alimento es cuestión de suerte y trabajo para las personas del agro. Si hay muchas lluvias, las cosechas se ahogaran; si hace mucho sol, se secaran. Dependiendo del clima se puede tener más o menos producción. Así mismo, la calidad del suelo no es controlable.

Sin embargo, Microsoft ha estado trabajando con compañías de cultivos de flores, banano y caña de azúcar en el Valle del Cauca. Uno de los ejemplos con la caña de azúcar es el uso de drones para tomar fotografías de los sembrados y encontrar zonas de baja producción.

Las fotografías son subidas a la nube de Microsfot –Azure– y analizadas por inteligencia artificial. Esto permite hacer un inventario de lo que se va a cosechar. También permite determinar qué zonas necesitan más herbicidas o aditivos, para cosechar caña de azúcar más limpia.

Inteligencia artificial para anticipar la cosecha de flores

Reconocer y contar las flores para predecir la cosecha de estas para San Valentin y el Día de las Madres (días en que más se venden) es importante para los floricultores. Para hacer esto, deben aprender los diferentes estados fenológicos (o de desarrollo), pero a veces es complicado reconocer el momento exacto del crecimiento de la flor.

Por esto, una empresa llamada Globo Studio desarrolló un programa con inteligencia artificial que permite tomarles fotos a los distintos capullos para clasificar el estado fenológico.

Para hacer esto, acudieron a expertos que después tomar la foto les decían cuál era el estado de la flor (esto puede tomar años en aprender a reconocerse), para alimentar la inteligencia artificial. En total se tomaron 1.000 imágenes de cada uno de los estados.

Después, con aprendizaje automático  y la información guardada en la nube se creo un algoritmo que, cuando se toma una foto de los capullos, reconoce los estados fenológicos y la fecha en la que podrá ser arrancada la flor.

Imagen: PublicDomainPictures (Vía Pixabay)