En un contexto económico desafiante y cambiante como el argentino, las marcas necesitan mucho más que intuición para tomar decisiones acertadas. En ese escenario, la inteligencia de datos se convierte en una aliada clave: permite anticiparse, adaptarse, accionar con precisión y mejorar el rendimiento.
Según un estudio patrocinado por SAP, el 43% de las empresas argentinas ya obtiene resultados positivos tras implementar inteligencia artificial, mientras que un 48% espera que esta tecnología impacte en su negocio en los próximos seis a doce meses.
Si nos remontamos a pocos años atrás, el concepto de inteligencia artificial se relacionaba a ciertos usos alejados e impensados para las estrategias de negocios de las empresas. Y, mucho más aún, el de utilizar las últimas tecnologías para poder tomar decisiones con base en información brindada por algoritmos dedicados a estudiar y recolectar información de los consumidores.
Hoy, lejos de ser un lujo tecnológico, es una herramienta esencial para reducir la incertidumbre, entender a las audiencias y optimizar cada movimiento del negocio.
En este sentido, y ante un escenario económico inestable, donde la competencia se vuelve cada vez más fuerte, el poder llegar a los consumidores de manera personalizada y utilizar las nuevas tecnologías para repensar las estrategias de negocios se convierte en un elemento crucial.
Ante un consumidor cada vez más selectivo, las marcas deben ser asertivas a la hora de comunicar. Y es allí donde la tecnología y por, sobre todo, los datos, se vuelven protagonistas.
Frente a la caída del consumo en mercados como el argentino, por ejemplo, la tecnología ofrece infinitos recursos que permiten optimizar estrategias, detectar oportunidades comerciales y actuar con agilidad en tiempo real. En un entorno donde cada punto de contacto con el cliente cuenta, la inteligencia de datos se transforma en una herramienta clave para sostener y potenciar el crecimiento.
Indiscutiblemente, la toma de decisiones basada en datos es fundamental para el éxito. Los usos más demandados están orientados no sólo a mejorar la eficiencia comercial y aumentar las ventas, sino también a mejorar la experiencia de usuario haciéndolo sentir único y valorado: desde la segmentación avanzada y las recomendaciones personalizadas hasta el cálculo del valor futuro del ciclo de vida del cliente (CLTV), los modelos algorítmicos permiten:
Gracias a la sinergia entre tecnología, datos y analítica, es posible construir estrategias centradas en las personas, entendiendo con precisión sus hábitos, necesidades y preferencias.
*Por Silvana Schiraldi, Growth Business Regional Lead, CSA Latam