Inteligencia Artificial para afrontar la crisis de la Pandemia en tu eCommerce

por TLG Commerce

Muchos empresarios y directores de departamentos han oído hablar de Inteligencia Artificial, “Machine Learning” y modelos predictivos, pero no acaban de tener claro la posibilidad de aplicar estas tecnologías en sus negocios. Se siguen viendo como algo lejano y de futuro, aunque la realidad es que existen soluciones que permiten por ejemplo saber qué clientes dejarán de pagar, cuáles se darán de baja o tendrán una caída significativa de facturación, … y no son servicios caros sino accesibles a todas las empresas. Su uso en los próximos meses determinará en gran medida la capacidad de salir de la recesión para poder ser eficaz y competitivo en el mercado.

 

Análisis Descriptivos vs Análisis Predictivos

Los sistemas de Información de la mayoría de las compañías utilizan informes tradicionales procedentes de sus aplicaciones de gestión ERP, CRM, … , o incluso soluciones de Business Intelligence.
A través de ellas, pueden obtener informes y cuadros de mando con datos históricos para analizar el rendimiento y las tendencias de la compañía en diferentes áreas de negocio.
Estas herramientas están muy bien, y han sido fundamentales durante muchos años, pero solo ofrecen información del pasado. Hoy en día se puede dar un paso más en el análisis de datos, obteniendo predicciones de futuro mediante la personalización de modelos predictivos.

Poder tomar decisiones teniendo información de qué pasará en el futuro, qué productos venderemos, cual será la tasa de recurrencia, quienes serán los clientes morosos, cuanto caerá la facturación de mis clientes, …. ofrece una visión clave para poder dirigir la empresa con más rigor, y especialmente en momentos complicados como el que estamos viviendo.

 

Casos Prácticos de Uso

Con la crisis económica provocada por el covid-19, la mayoría de las empresas de todos los sectores van a tener un impacto económico que les puede repercutir principalmente en 2 aspectos:

  1. Tesorería: Gestión de Impagados
  2. Bajas de Clientes y Caídas de Facturación

Para ambos aspectos existen soluciones basadas en modelos predictivos que pueden ayudar significativamente a minimizar su impacto.

1. Tesorería: Gestión de Impagados
Modelo que predice la probabilidad de impago de las facturas a 30 días. Se captan los datos históricos de la cartera de clientes, y se personaliza un modelo que ofrece la predicción de impagados.
Con esta información, los clientes pueden comenzar a realizar las acciones que consideren oportunas para reducir sus impagados sin esperar al vencimiento, sino desde el día 1.
Los resultados estimados son una reducción de entre el 15 y 20% de impagados y lo que es muy importante, contando con tecnologías Machine Learning, que permiten cada mes adaptarse a las circunstancias cambiantes que estamos viviendo, por lo que el modelo se autoajusta constantemente, y por tanto mejora su precisión y rendimiento.

2. Bajas de Clientes y Caídas de Facturación
Hemos comprobado que, en estos momentos, este tema es una preocupación común en todas las empresas, e introduciendo inteligencia artificial es posible mitigarla de forma significativa.

Este tipo de modelos predictivos predicen el riesgo de bajas de clientes / suscriptores / alumnos / usuarios / socios, … según el sector.

El riesgo puede ser sencillamente “la probabilidad de que un cliente cause baja” en modelos de negocio de suscripción, o bien definir como riesgo, las posibles “caídas de facturación” de clientes:

  • Para sectores como Periódicos/Educación/Seguros/Colegios Profesionales/ … y cualquier negocio vía suscriptores, el modelo ofrece la predicción mensual del riesgo de baja de cada cliente/suscriptor.
  • Para contemplar caídas de facturación, el modelo es totalmente multisectorial y ofrece la predicción de las caídas de facturación de los clientes en un periodo de tiempo a definir (por ejemplo 1 año) clasificándolos en 4 segmentos:
      • Alto Riesgo – Clientes con una previsión de caída de facturación importante
      • Riesgo Moderado – Leves caídas de Facturación
      • Estables – Los que permanecerían a nivel de facturación como están
      • Crecimiento – Clientes en los que se prevé un incremento de facturación

El modelo ofrece información del valor medio de pérdida de facturación de cada segmento a 1 año vista, y los valores individuales de cada cliente.

Con estos dos modelos, las compañías se dotan de herramientas muy potentes para poder afrontar la crisis y el proceso de reactivación posterior, pudiendo iniciar y centrar sus actividades y decisiones comerciales, financieras y de marketing más apropiadas desde el minuto 1.
Los dos aspectos anteriores son sólo ejemplos claros y que responden a preocupaciones muy comunes en estos momentos, pero existen muchas otras áreas de negocio que pueden optimizarse con el uso de modelos predictivos. Veamos algunos ejemplos por sector:

  • Educación – Mejorar los ratios de conversión de alumnos interesados a Matrículas
  • Inmobiliarias y Automoción – Optimizar las conversiones de clientes potenciales desde el inicio hasta la visita o venta final
  • ETT – Discriminar y optimizar la búsqueda y selección de candidatos
  • eCommerce – Conseguir mejorar la recurrencia tras la primera compra, y modelos de Valor y Potencial de Clientes
  • Ocio, Turismo, Viajes, Portales, Call Centers, Energía, Telecos – Poder ser más efectivo en campañas comerciales, mejorando las ratios de conversión de ventas en un mercado en donde todo el mundo se va a lanzar a la captación de leads

La democratización de estas soluciones las hace accesibles a todo tipo de empresas, ya que se trata de servicios contratados en modo suscripción (SaaS), a precios muy razonables y con proyectos de puesta en marcha de pocas semanas

 

Conceptos clave para la reactivación económica: Eficiencia y Adaptación

Parafraseando a Darwin, podemos decir que en las circunstancias económicas actuales “Las empresas que sobrevivan no serán las más grandes, ni las más poderosas, sino aquellas que mejor sepan adaptarse a las circunstancias de la pandemia”

La salida de la epidemia del covid19 está provocando la tendencia a la eficiencia y al apoyo en los datos para la toma de decisiones. La posibilidad de tener una rápida adaptación a la “nueva normalidad”, conociendo cómo se desempeñará la actividad real a través de modelos predictivos, supone una herramienta de un potencial extraordinario para abordar la reactivación.

No es lo mismo dirigir la compañía basándose en datos históricos anteriores que han perdido todo su valor y vigencia, que hacerlo apoyados en información actualizada permanentemente, basada en tecnologías de machine learning que auto aprenden y se adaptan rápidamente a las circunstancias que son hoy en día más cambiantes que nunca.

Para poder subsistir y acelerar después del frenazo ocasionado por la crisis del covid19, es importantísimo poder conocer lo que realmente ocurrirá (con sus variantes y alternativas) y no lo que ocurrió antes, o lo que procedimentalmente parece ser que se debería hacer.

Con esta información privilegiada podremos conducir a nuestra empresa a los objetivos marcados, y basar nuestras decisiones en ciencia y no en sensaciones, opiniones o datos anteriores.
En este contexto es donde los dos conceptos mencionados al principio de eficiencia y adaptación toman más valor que nunca.

  • Necesitaremos ser eficientes para poder acelerar, y disponer de “armas tecnológicas” para obtener más y mejor con menos coste
  • Tendremos que operar en un entorno desconocido que se ha llamado “Nueva Normalidad”, y las herramientas de IA y Machine Learning aseguran una adaptación mucho más rápida a los cambios en el comportamiento de clientes

Actuar con Urgencia es también un factor importante, porque la democratización y coste de estas soluciones las hacen accesibles a todo el mundo, y caer en la “inacción por el análisis”, sólo llevará a estar menos preparados, y competir en inferioridad de condiciones frente a los demás.

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