Machine learning: la ruta para mejorar la experiencia de compra
Estimado lector, en artículos anteriores ya hemos comentado la importancia del machine learning dentro de las nuevas tendencias basadas en la tecnología para establecer estrategias de venta basadas en el análisis pormenorizado de los datos. En esta ocasión, reseñamos un artículo publicado en ‘Think With Google’ escrito por Ángela López Antón, directora de Iniciativas Estratégicas de Nielsen y con más de 18 años de experiencia en marketing estratégico, investigación de mercados y consultoría comercial tecnológica, y en el que reflexiona acerca de cómo el machine learning está cambiando el mundo retail y afecta a la mejora de la experiencia de compra.
Según destaca López Antón, “la tecnología en el retail tiene una cara visible para el consumidor, que hace uso de ella de manera constante. Desde la compra online al uso de Apps, pasando por el pago por móvil o, en unos años, por reconocimiento facial. Todo ello y mucho más ha contribuido a transformar el comercio y los hábitos de los consumidores y así seguirá siendo en el futuro”.
Sin embargo, continúa, “existe una transformación interna mucho más decisiva que va a ser capaz de desarrollar un modelo de negocio más preciso y eficiente, pero sobre todo, totalmente adaptado a cada uno de los consumidores. De hecho, la transformación es tal, que debemos hablar de una nueva cadena de valor entre el proveedor, el retailer y el consumidor final. Es una cadena que estará alimentada por una ingente cantidad de datos, actualizada constantemente y será el machine learning el que ayudará a analizar y determinar las decisiones a tomar. Pongamos desde ya el machine learning en nuestras vidas”.
“De nada sirven unos datos mal etiquetados que no puedan sentar una base fuerte en la que aplicar machine learning. Y de nada sirve confiar solamente en datos del ayer, sino que hay que actualizarlos constantemente. Nuevos datos y nuevas variables porque el hoy no es como el ayer, ni será como el mañana”, apunta la experta.
Y es que “con la mejor materia prima en forma de dato se puede extraer el máximo potencial al machine learning y generar los mejores insights del mercado y del consumidor. Por un lado, porque elimina impredecibles y atípicos. Y es que por muy avezadas que puedan ser las personas, siempre hay variables que se escapan. Por otro lado, los datos son un reflejo del comportamiento humano, sobre todo en la toma de decisiones. Por este motivo están muy ligados al análisis de los patrones de elección y a cómo va a evolucionar una tendencia”.
En definitiva, finaliza López Antón, “el Machine Learning permite acercarnos como nunca a la respuesta de qué va a suceder, con la virtud añadida de que podremos alcanzar un nivel de granularidad tal como ‘un dato, un consumidor’. Podremos ser capaces de ver más allá de un conjunto de consumidores y llegar a un nivel de personalización nunca visto. Dicho de otra manera, estamos poniendo las bases de un modelo de análisis predictivo a partir de entender quién hizo una compra y cómo llegó a la decisión de adquirir ese producto, de una manera específica y en un momento determinado”.
