Por: Arianna Lupi SEO Executive Outreach Humans
(M&T)-. Machine Learning es un tipo de tecnología que se basa en el aprendizaje y desarrollo continuo basándose en la experiencia. La idea es que la máquina o herramienta funcione como un ser humano a medida que va trabajando y encontrándose con nuevas situaciones, va aprendiendo de ellas para individuarlas en el futuro y saber cómo gestionarlas.
Aunque suene a un concepto futurista, está presente en muchas de las herramientas que utilizamos. De hecho, muchas empresas ya utilizan herramientas con Machine Learning y están más que satisfechas con los resultados. Ya que se encarga de automatizar procesos sin necesidad de que haya un ser humano detrás.
Para ayudarte a entender el concepto y despertar más tu curiosidad, hemos hecho una selección de distintos aspectos que pueden utilizar Machine Learning.
5 Ejemplos De Cómo Utilizar Machine Learning En Una Empresa
Tecnología OCR
La tecnología OCR es la que se encarga de escanear, analizar e individuar los caracteres de una foto o archivo de imágen. Este tipo de programas ha sido muy popular hace unos años ―y lo sigue siendo aún hoy ― pero no siempre han gozado tan buena fama.
En parte debido al poco desarrollo y en parte a que las herramientas más utilizadas eran gratuitas y muy limitadas, los OCR han tenido un periodo donde se los consideraba poco fiables.
Las herramientas disponibles no estaban optimizadas, quedaba aún mucho por desarrollar y las empresas que las utilizaban terminaban por descartarlas ya que terminaban perdiendo más tiempo del que se suponía debían ahorrar.
De hace unos años a esta parte, con la implementación de la tecnología Machine Learning, los programas de OCR han mejorado notablemente. No solo ha mejorado su análisis y detección de caracteres, también el de todo el documento.
Existen programas que detectan el tipo de documento del que se trata para extraer la información relevante y volcarla en el software que utilicemos.
Esto es debido al uso de Machine Learning que, a través de una extensa base de datos, ha conseguido que el programa sea capaz de individuar y comprender el tipo de documento que tiene enfrente. Si no conocías este tipo de programas puedes aprender más sobre tecnología OCR aquí.
Contabilidad
La contabilidad ha sido otro de los departamentos que más se han visto beneficiados por la tecnología Machine Learning.
Todo el proceso de contabilización y revisión de facturas e impuestos es muy importante pero, a la vez, se trata de una serie de tareas muy repetitivas y monótonas.
La buena noticia es que todo conjunto de actividades que se realizan de manera repetitiva, es un terreno fértil para el desarrollo del machine learning.
Los softwares de contabilidad llevan años estando presentes en las empresas. Facilitan y organizan todo el proceso contable. Pero uno de los principales beneficios que se destacan es la posibilidad de automatizar procesos. Esto se puede realizar gracias al machine learning.
Un ejemplo claro de esto lo podemos ver en la conciliación bancaria. Si utilizamos un software de contabilidad completo, tendremos opción de realizar la conciliación bancaria de forma automática.
En este caso, la máquina ha aprendido a reconocer cuales son los aspectos que tiene que analizar y con qué compararlos. Una vez que comprueba que todos los datos corresponden, los vuelca en el programa de forma automática.
Si tu software de contabilidad no tiene conciliación bancaria automática , entonces deberías actualizarte. Puedes encontrar los mejores programas de facturación aquí. Asegúrate de elegir uno que utilice Machine Learning para realmente sacarle partido.
Atención al cliente
La atención al cliente se ha convertido en uno de los aspectos más importantes a la hora de tener una empresa y, sobre todo, de vender. Los clientes han aprendido a valorarla mucho, al punto que han levantado mucho sus estándares y exigen una atención de calidad.
Por suerte, el Machine Learning ha llegado también a esta área para ayudarnos. Esta tecnología recopila datos constantemente para poder mejorar su sistema, pero estos mismos datos también nos pueden servir para mejorar nuestro propio servicio.
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Por un lado, al tener los datos de los clientes y conocerlos, podemos ofrecerles recomendaciones personalizadas de productos que les pueden interesar según su afinidad.
Por otro, analiza e individual la situación por la que nos contactan los clientes. De esta forma, podemos priorizar aquellas más graves y urgentes. Pero también nos sirve para analizar si una situación se repite muchas veces y si debemos prestarle más atención para evitar que suceda.
Básicamente, la aplicación de herramientas que utilizan tecnología Machine Learning puede ser beneficioso para los clientes, que recibirán una asistencia mejor y más dinámica, y para nosotros mismos , que podremos gestionar mejor los recursos.
Marketing
El departamento que más ha sacado partido de la tecnología Machine Learning es definitivamente el marketing. La recopilación de datos sobre los usuarios se ha convertido en la base fundacional de toda campaña o estrategia.
Los datos se recopilan constantemente, por lo que nos encontramos frente a una cantidad casi imposible de abarcar. Por suerte, podemos contar con programas que utilizan Machine Learning para ayudarnos a filtrar y analizar estos datos e incluso ofrecernos soluciones.
No se trata simplemente de aprender las costumbres y gustos de los clientes para poder ofrecerles productos a su medida, sino que también nos permiten analizar todo el mercado. Incluida, obviamente, la competencia.
Los precios dinámicos son un ejemplo de ello. Se analiza una base de datos en tiempo real sobre los precios que ofrecen varias empresas sobre un determinado producto. Basándose en la media, la similitud con el producto que ofrecemos y los gastos de producción, se puede generar un precio que no sea estático.
De esta manera, podemos ofrecer un precio atractivo, que nos siga aportando beneficios, pero que se mantenga competitivo basándose en los datos de otras empresas. El uso de Machine Learning también puede ayudarnos a que nuestra publicidad llegue a las personas adecuadas.
Probablemente el programa ya conozca nuestro buyer persona y el perfíl de nuestro cliente estándar. Con estos datos, primero analiza el éxito que el tipo de publicidad ha tenido con este perfil. Si nuestro cliente estándar presta más atención a la publicidad visual que escrita, nos aconsejará centrarnos en la primera.
Por otro lado, esta tecnología también se encargará de buscar perfiles similares que no sean nuestros clientes aun. De esta forma, según los datos, deberían también estar interesados en nuestro producto y gracias a la publicidad ―visual, si seguimos con el ejemplo anterior― podremos captar su atención.
Ventas
El Machine Learning puede ayudarnos a vender más. De esto no hay ningúna duda. Si aplicamos lo explicado en el punto anterior, tendremos una gran cantidad de clientes nuevos a los que ofrecer nuestros productos.
Si tenemos mayor alcance, por una cuestión meramente estadística y salvo que no juguemos bien nuestras cartas, tendremos mayores ventas.
Parte de lo que llamamos “jugar bien las cartas” es aprovechar los datos que tenemos sobre los clientes. Junto con las recomendaciones personalizadas que mencionamos anteriormente, también está la venta cruzada.
El Machine Learning analiza qué productos se suelen vender juntos y pueden encajar entre sí, y se los ofrece a los clientes de manera más directa. De esta forma podemos ayudar al cliente a encontrar el producto que necesita o podemos crearle la necesidad de tener este producto.
Por otro lado, el Machine Learning también nos puede ayudar en conceptos más complejos como la predicción de la demanda. El sistema es el mismo: Se analizan datos y se extraen conclusiones, pero en este caso el procedimiento es más complejo.
El Machine Learning, a través de la analítica avanzada, recopila y analiza todos los datos de una campaña concreta llevada a cabo por una empresa. Esta es comparada con campañas anteriores y se estudian las similitudes y diferencias. Así se pueden detectar las variables, ya sea estacionales o puntuales.
De esta manera, una vez realizadas, se comparan distintos modelos predictivos y se termina por seleccionar aquel que mejor encaja con la demanda de la empresa.
Conclusión
El Machine Learning es definitivamente una de las tecnologías que ha aportado más beneficios al mundo empresarial. Su aplicación en casi todos los departamentos ha hecho que se ahorre tiempo y dinero ya que permiten automatizar una gran cantidad de tareas.
En casos como el OCR o la contabilidad, ha servido para implementar mejoras y aumentar la funcionalidad de software existentes.
En el caso de las atención al cliente, ventas o marketing, han ayudado a sacar el mayor partido a los datos que se recopilan de los usuarios. En definitiva, se trata de una tecnología que además de servir como complemento a las tareas humanas, nos permite realizar análisis profundos y con una exactitud impensable para una sola persona.
Si no lo has hecho aún, 2022 es el año para lanzarte de lleno en la implementación de Machine Learning en tu empresa.
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