22 Julio 2024

IA y la nueva era de monetización de datos

La Inteligencia Artificial, como herramienta de monetización datos plantea en los negocios una nueva forma de ingresos, particularmente en la propensión de compras.

Teleuniverso

La Inteligencia Artificial, como herramienta de monetización datos plantea en los negocios una nueva forma de ingresos, particularmente en la propensión de compras.

En tanto, la especialista en monetización de datos, Fernanda Benhami, explicó la importancia de que las empresas comiencen a usar la IA, para de esa forma identificar el mejor momento para contactar un cliente, mediante soluciones que le permiten acceder a datos de distintas fuentes, y aplicar algoritmos matemáticos.

El negocio de la publicidad tiene en la IA una oportunidad, entre otros como la banca y el seguro, que es donde está presente a través de SAS, en el país, indicó Benhami.

En una entrevista a través de la plataforma zoom, Benhami explicó a la prensa sobre analítica y la IA para potenciar los negocios, desde Carolina del Norte, Estados Unidos, con una importancia presencia en Latinoamérica.

Actualmente, es la jefe de soluciones de Martech e Inteligencia de Clientes para Latinoamérica de SAS, una compañía líder mundial en software de análisis e inteligencia artificial, con más de 46 años en el mercado.

De igual manera, expresó que la compañía que representa es de un único dueño, un visionario que con su tesis de doctorado la fundó en 1976, y desde entonces comenzó a implementar algoritmos matemáticos para proveer soluciones de negocios a las empresas y ahora disponen de más de 13,000 empleados en todo el mundo con subsidiarias que trabajan en distintas regiones de América Latina, Europa, África, Asia y Oceanía. Proveen soluciones sobre experiencia de negocios, conocer el nivel de riesgos, prevención de fraudes y plataformas de inteligencia artificial para organizaciones.

En República Dominicana trabajan en sociedad y los sectores que operan aquí son banca y seguros.

Detalló que las empresas pueden proveer productos o servicios de terceros, y las publicitarias pueden tener un costo más bajo y una tasa de conversión más grande.

En el Caribe, y en Centroamérica tienen entre sus clientes a empresas de comunicaciones.

En República Dominicana, aunque falta crecer más, Benhami explica que han tenido mucho éxito en el caso de analítica y los datos para ser usados en los negocios. También han aplicado en el país interacciones en tiempo real y hay empresas mostrando un interés creciente.

“Vemos que hay un reto muy grande en las organizaciones, que es la captura de datos, poder obtener datos digitales, obtener datos históricos de estos “insights” para poder entregar algo relevante”, dijo, porque con la tecnología podrán escalar todas las estrategias de comunicaciones y entregar un valor agregado a sus clientes.

Desinformación

La desinformación es un tema de la IA generativa, de creación de contenidos, y sobre esto Behami sugiere “tener una curaduría importante, tener modelos entrenados para interpretar y sacar lo que no es revelante y de forma responsable en altos volúmenes de datos, que es lo que llamamos la IA responsable”.

Administrar responsablemente los datos capturados es fundamental para las empresas actualmente, dice.

Experiencia personalizada

Los comercios minoristas “retail” han tenido que innovar en su estrategia comercial para atraer potenciales consumidores. Entre estas, normalmente desarrollan promociones y ofertas especiales para competir y volverse atractivas.

Sin embargo, el sector comercial puede ir más allá y aprovechar la dinámica para obtener y administrar datos que les permita desarrollar estrategias posteriores de contacto, atracción y fidelización para los clientes.

“Estas actividades, combinadas con fechas comerciales, son ideales para robustecer las bases de datos de las empresas. A partir de ahí, surgen dos desafíos que marcarán una gran diferencia para la innovación y rentabilidad de los negocios a corto y mediano plazo: cómo sacar provecho a esta información y cómo administrarla de manera adecuada y ética”.

En cuanto al primer aspecto, los comercios y empresas pueden utilizar la información captada para identificar prospectos de clientes y ampliar así su base de datos; o bien, diversificar el conocimiento que ya se tiene, agregando nueva información de interés. De la misma manera, pueden actualizar el catálogo existente, verificando si hay contenido duplicado u obsoleto.

Este primer paso es fundamental para plantear estrategias utilizando técnicas de hiperpersonalización, que consisten en generar experiencias adaptadas a las necesidades e intereses inmediatos de los clientes. Por ejemplo, se puede enviar un correo electrónico con un mensaje personalizado en el que se ofrezca un descuento u oferta relacionado con los últimos productos o servicios adquiridos. Esto se logra después de obtener información del cliente al revisar su comportamiento al navegar en la página web.

De esta manera, se pueden ir implementando o fortaleciendo los programas de lealtad, ya sea para consolidar el patrón de compra o invitar a interactuar con productos y servicios nuevos o complementarios.

“Las diferentes soluciones de analítica que actualmente están a disposición de las empresas permiten que esta hiperpersonalización facilite un flujo de compra recurrente en los consumidores y genere un mayor engagement”, afirmó Benhami.

Por otra parte, y en cuanto al manejo responsable y adecuado de los datos, la experta de SAS recalca la importancia de evitar que los clientes se sientan utilizados solamente para obtener sus datos, para lo cual es clave ofrecer una experiencia que les permita crear una relación de confianza.

Asimismo, no se debe pasar por alto la responsabilidad de tener el consentimiento de los clientes para capturar sus datos, informándoles oportunamente a través de diferentes formas y que se hará un uso discrecional de estos.

“Las tendencias actuales dan cuenta de que no aprovechar adecuadamente los datos ni ofrecer una experiencia personalizada resta competitividad a las empresas, por lo que es fundamental desarrollar toda la analítica que requieran los diferentes giros de negocio, especialmente después de fechas comerciales importantes”, señala Benhami.

Recomendaciones:

. Una vez captada la información, utilice herramientas que le permitan realizar una adecuada preparación de esos datos recolectados, de tal forma que garantice calidad, veracidad y visión 360 de un cliente.

. Administre su información de tal manera que pueda tener un perfil detallado de cada cliente o prospecto, con datos de sus hábitos y comportamientos, tanto digitales como off-line y con base a eso, genere diferentes estrategias personalizadas.

Apoyado en esto, asegúrese de que el contenido que quiere comunicar esté llegando a la persona correcta, para evitar acciones sin respuesta o molestias por información repetida o que puede ser considerada como irrelevante.

Haga analítica sobre los datos capturados para mejorar modelos de prospección como identificando categorías de productos preferidas, que le pueden permitir realizar acciones personalizadas en canales digitales y abordar de manera efectiva y proactiva generando resultados mejores.

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