Machine Learning
Los recomendadores y pronósticos te ayudan a potenciar las posibilidades de tu negocio. ¿Necesitas machine learning para tu empresa? Encuéntralo aquí.
Machine learning para llevar tu negocio al siguiente nivel
¿Quieres potenciar las posibilidades de tu negocio, saber qué productos o servicios ofrecer en cada momento y planificar tus próximos pasos con grandes posibilidades de éxito? El machine learning lo hace posible con técnicas y herramientas de gran potencial, como son los recomendadores y los pronósticos para la planificación.
En Clarcat, trabajamos con machine learning y te ofrecemos los recomendadores y pronósticos de planificación que tu empresa necesita. Pero, ¿qué es el machine learning y para qué sirve? Así se denomina al aprendizaje automático de las máquinas, que se basa en la recogida de datos, la detección de reconocimiento de patrones y la toma de decisiones sin apenas intervención humana.
Los recomendadores que ponemos a tu disposición en Clarcat son una opción de gran utilidad en tu empresa, pues te permiten conocer mejor a tus clientes y proporcionan sugerencias para satisfacer sus necesidades y conseguir una mayor satisfacción de tus clientes, mientras que nuestros pronósticos te permiten planificar con antelación los recursos del futuro a nivel de personal, energía, stock, logística…
¿Cuáles son los beneficios del machine learning para tu empresa?
Si quieres llevar tu negocio al siguiente nivel, has llegado al lugar indicado. Los datos y el potencial del machine learning te ayudarán a potenciar las posibilidades de tu compañía mediante opciones tan interesantes como los recomendadores y pronósticos para la planificación que te ofrecemos desde nuestra consultora tecnológica.
¿Qué puede aportar machine learning a tu negocio? Ventajas tan interesantes como estas:
Toma de decisiones basadas en datos
Los datos son tus grandes aliados a la hora de diseñar tus estrategias y decidir los próximos pasos a seguir, por lo que te permiten tomar decisiones informadas.
Mejorar las tasas de conversión
Al contar con más información de los consumidores y clientes, las tendencias y el mercado, entre muchos otros factores, resulta más sencillo saber qué funciona mejor y ofrecer los productos y servicios específicos que tus clientes desean.
Prevenir resultados futuros
Gracias al análisis de datos anteriores y a la identificación de tendencias, resulta más sencillo realizar pronósticos, de forma que se puedan prevenir pérdidas y potenciar ganancias.
Ahorrar costes y tiempo
El machine learning también te resultará de utilidad para reducir tiempo en diversas tareas y prever qué recursos y stock necesitas, entre otras características, lo que también se traduce en un ahorro de tiempo y costes.
Machine learning: posibles casos de uso en tu negocio
Las técnicas con machine learning que ponemos a tu disposición en Clarcat te resultarán de gran utilidad en diferentes áreas y departamentos de tu compañía.
¿Qué podemos hacer con los recomendadores para tus clientes? Funciones tan interesantes como:
- Utilizar el histórico de datos de cada cliente
- Limpiar y preparar los datos recopilados
- Diseñar el modelo predictivo basado en machine learning
- Integrar las sugerencias prescriptivas en CRM, ERP, web, móvil…
¿En qué te ayudará el pronóstico para la planificación? En tareas tan relevantes como:
- Utilizar datos históricos de stock, pedidos, consumo…
- Preparar y enriquecer los datos
- Integrarlos de forma visual en los paneles de gestión
Entonces, ¿qué usos podrías darle al machine learning en tu empresa? Veamos algunos ejemplos en diferentes departamentos:
A nivel de marketing y ventas, se podría:
- Utilizar el histórico de datos del cliente, CRM, ERP…
- Buscar correlaciones entre los clientes con características parecidas para determinar costumbres de consumo similares mediante el modelo predictivo
- Obtener un listado de recomendaciones de productos personalizados para cada cliente
- Integrar las recomendaciones en el CRM, de forma que el equipo de ventas diseñe y ejecute estrategias de up selling y cross selling
- Deducir qué nuevos productos introducir en el mercado al determinar zonas de influencia y mayor aceptación
A nivel de atención al cliente, se podría:
- Personalizar los argumentarios
- Redirigir al personal cualificado, reduciendo así, el tiempo de cierre de los casos
- Realizar la segmentación de clientes de forma más precisa
- Identificar a los clientes a punto de irse
- Obtener información de interés para crear estrategias de retención de clientes
A nivel de apoyo en el área de logística, se podría:
- Suministrar la mercancía a tiempo
- Planificar la cantidad de personal necesario
- Evitar que se agote el stock
- Aprovisionar el consumo energético o de recursos de computación en la nube