¿Cómo usar Cognitive Analytics para lograr mejores resultados comerciales?

Los datos y el análisis se pueden describir como el aceite necesario para hacer funcionar la maquinaria empresarial. El océano de datos disponible en formatos estructurados y no estructurados se puede utilizar para llegar a soluciones que ayuden a tomar decisiones estratégicas y comerciales. En otras palabras, el análisis de datos es el proceso que puede impulsar la economía de la organización . Este proceso incluye la inspección, limpieza, transformación y modelado de datos para recuperar información útil que ayude a llegar a conclusiones y tomar decisiones.

El enfoque del análisis de datos ha evolucionado a lo largo de los años desde el análisis descriptivo al de diagnóstico, al predictivo y al prescriptivo. El próximo cambio ejemplar es hacia el análisis cognitivo que avanza hacia la computación de alto rendimiento mediante la combinación de inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural , aprendizaje automático y técnicas de aprendizaje profundo con análisis de datos.

Como se indica en un informe, el tamaño del mercado de la computación cognitiva se valoró en $ 8870 millones en 2018 y se prevé que alcance los $ 87 390 millones para 2026 , con una CAGR del 31,6 % de 2019 a 2026. Las empresas que están cambiando su enfoque hacia el análisis cognitivo son Atención médica, BFSI, comercio minorista, gobierno y defensa, TI y telecomunicaciones, y más.

Para comprender cómo pueden las empresas aprovechar los sistemas de computación cognitiva, primero comprendamos qué es el análisis cognitivo

¿Qué es la analítica cognitiva?

El análisis cognitivo imita los cerebros humanos para realizar ciertos trabajos que les permiten extraer inferencias y conocimientos de los patrones de datos existentes. Esto ayuda a las empresas a llegar a decisiones y conclusiones comerciales críticas basadas en los datos existentes.

La combinación de tecnologías como la semántica, los algoritmos de inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural dan como resultado el análisis cognitivo. Por lo tanto, el análisis cognitivo se vuelve más efectivo a partir de las interacciones con los datos y los humanos. Al buscar en todos los datos presentes en la base de conocimiento, el análisis cognitivo llega a soluciones en tiempo real.

Todo se reduce a obtener la información correcta, en las manos correctas en el momento correcto. Las organizaciones están utilizando análisis cognitivos para aprovechar fuentes de datos no estructurados, como imágenes, correos electrónicos, documentos de texto y publicaciones en redes sociales para encontrar respuestas en tiempo real para llegar a conclusiones.

Ahora que hemos entendido qué es la computación cognitiva, es hora de analizar las formas en que el análisis cognitivo beneficia a las empresas.

Resultados comerciales de la analítica cognitiva

La computación cognitiva está emergiendo como la tecnología que brinda a las organizaciones una ventaja para obtener ventajas comerciales. Las organizaciones que adoptaron la tecnología en una etapa temprana se beneficiaron más de los resultados positivos de sus inversiones.

Estudios y encuestas han demostrado que la computación cognitiva está demostrando ser el diferenciador clave con una productividad y eficiencia mejoradas para un rápido crecimiento empresarial. El 65% de los primeros en adoptar esta tecnología la consideran esencial para la estrategia y el éxito de una organización. El 58 % de los primeros usuarios lo encuentran crucial y imprescindible para la transformación digital de una organización y para seguir siendo competitivos.

A continuación se enumeran algunos de los casos en los que los primeros usuarios de la tecnología cognitiva están aprovechando la oportunidad:

Adquisición de clientes

Las organizaciones están adoptando un enfoque algorítmico estratégico para las ventas y el marketing mediante el uso de datos cognitivos. El atributo principal del enfoque cognitivo es filtrar grandes cantidades de datos que ayudarán a llegar a conocimientos significativos. El proceso no se detiene aquí. Con inteligencia similar a la humana, el análisis cognitivo puede predecir y recomendar soluciones a partir de tendencias y patrones.

Con el análisis cognitivo, las empresas pueden refinar los precios de los productos en función de los registros de compra y las tendencias del mercado, lo que aumenta la posibilidad de adquisición de clientes y conduce al crecimiento de los ingresos.

Para optimizar aún más las ventas y el marketing, las inferencias se pueden extraer del volumen creciente que es fundamental para dirigirse a las audiencias. El enfoque de análisis cognitivo ayuda a acelerar el proceso de análisis de datos para obtener información relevante. Esto ayuda a aumentar la toma de decisiones para alcanzar, involucrar y mantener relaciones valiosas con los clientes .

Compromiso con el cliente

El análisis cognitivo puede ayudar en gran medida a las empresas a mejorar el análisis de datos de empresa a cliente que ayuda a identificar las necesidades y deseos del consumidor y a brindarles un mejor servicio. El análisis inteligente beneficia tanto al consumidor como a la empresa.

Los primeros usuarios en la industria del comercio electrónico pueden personalizar la experiencia del cliente con la ayuda de inferencias cognitivas. La tecnología también ha ayudado a las empresas a aumentar la participación de los clientes y está respondiendo rápidamente a las necesidades del mercado y de los clientes.

Al mejorar el compromiso y la experiencia del cliente con el enfoque cognitivo, los clientes más satisfechos muestran un mayor compromiso y lealtad, que son fundamentales para el crecimiento sostenible.

Servicio al cliente mejorado

Al automatizar las operaciones rutinarias de atención al cliente, los agentes pueden utilizarse mejor para interacciones de alto valor. Las organizaciones que ofrecen servicio al cliente a través de varios canales pueden beneficiarse enormemente de la computación cognitiva, ya que mejora la eficiencia operativa.

El análisis cognitivo y la inteligencia artificial combinados resuelven la mayoría de las áreas de dolor de la mala experiencia de servicio al cliente, como poner la llamada en espera durante un largo período de tiempo, repetir la misma información a diferentes agentes pero el problema no se resuelve, opciones de IVR largas para alcanzar a un agente en vivo, y muchos más.

Los asistentes cognitivos son emocionalmente inteligentes y simulan agentes vivos. Al reconocer patrones, extraer datos y aprender de la experiencia, ofrecen una interacción personalizada a través del procesamiento del lenguaje natural.

Aumente la productividad y la eficiencia

Las organizaciones pueden aprovechar el poder de la analítica cognitiva para superar los cuellos de botella de los recursos mientras obtienen información predictiva valiosa, aumentando así la productividad y la eficiencia.

Independientemente de la industria a la que pertenezca su organización, el mantra para tomar la iniciativa y mantenerse competitivo en esta era digital es encontrar el camino más corto hacia los mejores resultados. Al combinar las tecnologías de aprendizaje automático, procesamiento paralelo y análisis sofisticado, se pueden encontrar respuestas a muchas preguntas y brindar recomendaciones para obtener información predictiva.

Los datos presentes en cantidades descomunales en diversos formatos se pueden batir, lo que no solo mejora la productividad y la eficiencia, sino que también ayuda en la toma de decisiones y la planificación.

Gestión de riesgos

Como hemos estado discutiendo, la computación cognitiva puede ingerir grandes cantidades de datos para brindar información y patrones significativos que brindan recomendaciones relevantes mucho más rápido que los humanos. La industria de los servicios financieros depende completamente de los datos que deben integrarse con los cumplimientos normativos.

La computación cognitiva puede mezclar los datos en cualquier forma, ya sea estructurada o no estructurada, desde diversas fuentes, lo que brinda la capacidad de mitigar el riesgo al tiempo que agrega valor, mejora la experiencia del cliente y mejora la seguridad y el cumplimiento.

Específicamente, en el sector de servicios financieros basados ​​en datos , el análisis cognitivo es una bendición que puede agregar información de varios informes, documentos e historiales financieros y médicos, lo que mejora el cumplimiento y reduce los riesgos.

Ejemplos y aplicaciones de la computación cognitiva

La computación cognitiva se utiliza en las tareas que se requieren para resolver grandes cantidades de datos en evaluaciones significativas. Por ejemplo, en informática, la computación cognitiva y el análisis de big data identifican tendencias y patrones y comprenden el lenguaje humano para interactuar con los clientes.

Algunas de las industrias que son las primeras en adoptar la tecnología son la atención médica, los servicios financieros, la fabricación y el comercio minorista. Sin embargo, explotar los beneficios de la analítica cognitiva puede impulsar el crecimiento de la organización en cualquier sector.

A continuación se mencionan algunos de los casos de uso de la computación cognitiva que explican cómo las diferentes industrias abordan la transformación.

Cuidado de la salud

Tanto los médicos como los pacientes pueden beneficiarse por igual. La computación cognitiva puede administrar datos no estructurados de varias fuentes, como informes de pacientes, historiales médicos, diagnósticos, condiciones y más para hacer recomendaciones a los médicos. Esto ayuda a los médicos a tomar mejores decisiones de tratamiento y brindar una mejor atención al paciente.

Las interpretaciones de imágenes cognitivas pueden detectar los detalles más pequeños que los radiólogos humanos pueden pasar por alto o no comprender. De todos modos, las máquinas son mucho más capaces que los humanos de analizar diferentes tipos de imágenes y patrones críticos que pueden proporcionar una mejor comprensión y, por lo tanto, un mejor tratamiento y atención al paciente a través del análisis cognitivo.

Los pacientes/individuos pueden beneficiarse de las máquinas de inteligencia artificial y la tecnología cognitiva al mejorar su salud en forma de dispositivos que capturarán la información y brindarán recomendaciones desde ejercicios personalizados hasta planes de dieta, comportándose como un entrenador de salud y estado físico.

La esencia es que la IA y la tecnología cognitiva empoderarán a la industria de la salud para brindar un mejor tratamiento, una mejor toma de decisiones para los profesionales, una mayor rentabilidad, el empoderamiento del paciente y una mejor salud y estado físico.

[Lea también: Cómo el análisis de datos en el cuidado de la salud está reduciendo los costos ]

Venta minorista

Al analizar la información básica del consumidor y los detalles del producto que el cliente está buscando, el análisis cognitivo puede brindar sugerencias personalizadas que cumplan con los criterios especificados.

La IA con tecnología cognitiva recopila información de varias fuentes, como los sentimientos de las redes sociales, las preferencias de los usuarios anteriores, las reseñas de los clientes e incluso la ubicación geográfica del clima de la ubicación del cliente.

Con los detalles no estructurados recopilados en diferentes formatos, los datos se mezclan y procesan para crear la personalidad de los compradores en función de la demografía. La IA y la computación cognitiva dan sentido a estos datos en función de los cuales el minorista puede atraer a los clientes exactamente según los criterios de sus necesidades y preferencias.

Bancos y finanzas

Los bancos han estado utilizando chatbots para interactuar con los clientes y resolver sus consultas . El análisis cognitivo puede analizar las preguntas, los sentimientos, etc. de los clientes para crear una base de datos propia.

Esto ayuda tanto a los bancos como a los clientes en la gestión de préstamos mediante el análisis de las necesidades de préstamos en función de sus transacciones financieras, necesidades, consultas y mucho más. La categoría y el tipo de préstamo también se pueden sugerir con esta técnica. La creación de nuevos productos basados ​​en estos datos ayuda a aumentar la cartera del banco.

Los asesores financieros pueden usar estos datos recopilados a partir de conocimientos cognitivos para administrar carteras de clientes, ofreciéndoles sugerencias para el tipo correcto de préstamos e inversiones. El asesoramiento correcto y las devoluciones correctas solo conducirán a una mejor satisfacción y compromiso del cliente.

El análisis cognitivo también es beneficioso para analizar los datos para la toma de decisiones y alertar sobre los riesgos de posibles fraudes. Varias compañías de seguros también han comenzado a aprovechar el análisis cognitivo.

Ejemplos de análisis cognitivo

Algunos ejemplos de análisis cognitivo que se utilizan hoy en día incluyen Cortana de Microsoft, Siri de Apple y Watson de IBM. Otros ejemplos de análisis cognitivo son:

Royal Bank of Canada utiliza AI y ML para escanear los historiales de transacciones y los patrones de uso de los clientes para brindarles soluciones más personalizadas. El análisis cognitivo ha ayudado al banco y a los clientes con un mejor servicio al cliente y productos financieros personalizados al simplificar los complejos mecanismos de seguridad.

La aplicación Lark aprovecha la IA y los dispositivos IoT de salud para recopilar datos de manera cognitiva y brinda consejos de salud personalizados para tratamientos y estado físico.

La empresa de servicios financieros de USAA ha sido la primera en adoptar el análisis cognitivo que verifica la aplicación de políticas en busca de aprobaciones y desaprobaciones.

Con la computación cognitiva, los investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles pudieron identificar a las personas con cambios en la diabetes al extraer los registros de los pacientes.

Analítica cognitiva con Appinventiv

Las soluciones que ofrece Appinventiv atienden a diversas industrias que están diseñadas y formuladas con un enfoque en satisfacer las necesidades de marketing en constante cambio.

Appinventiv se enorgullece de brindar servicios de análisis de datos que han permitido a las organizaciones identificar las brechas e implementar con éxito soluciones digitales en diferentes niveles de la organización.

Por ejemplo, Appinventiv ha brindado soluciones y análisis de datos exitosos a un gigante de las telecomunicaciones con sede en EE. UU. Al ofrecer una solución de producto centrada en el cliente, creamos un ecosistema que podía procesar grandes volúmenes de datos para clasificarlos según el comportamiento y las preferencias del cliente.

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¡Envolver!

El análisis cognitivo es el próximo gran paso que transformará su negocio con soluciones robustas y ágiles. Siendo el análisis cognitivo la extensión de nuestra inteligencia y habilidades, tiene el potencial de fortalecer las capacidades comerciales generales. No será una exageración decir que el análisis cognitivo se está convirtiendo en una herramienta imprescindible para las empresas.

preguntas frecuentes

P. ¿Cómo mejora la computación cognitiva el negocio?

La computación cognitiva ayuda a mejorar los resultados comerciales al:

• Análisis de datos preciso
• Procesos comerciales más ágiles y eficientes
• Mejor servicio al cliente e interacción.

P. ¿Cuáles son las diferencias entre el análisis cognitivo y la IA?

R. Las siguientes son las principales diferencias entre las dos tecnologías:

• AI usa ML, NLP, redes neuronales y aprendizaje profundo, mientras que el análisis cognitivo usa todos estos y el análisis de sentimientos.
• AI tiene la capacidad de encontrar patrones en big data para aprender y revelar información y brindar soluciones a problemas complejos, mientras que el análisis cognitivo imita los pensamientos humanos para encontrar soluciones a problemas complejos y toma de decisiones.
• El propósito de la IA es automatizar procesos, mientras que el análisis cognitivo mejora las capacidades humanas.

P. ¿Cuáles son los atributos imprescindibles de la analítica cognitiva?

R. Con tecnologías de autoaprendizaje que utilizan minería de datos, reconocimiento de patrones y NLP, el análisis cognitivo imita la inteligencia humana. Para lograr esto, debe tener los siguientes atributos:

• Debe adaptarse a los datos dinámicos en tiempo real y debe poder ajustarse a medida que cambian el entorno y los datos.
• Debe ser interactivo con otros procesadores, dispositivos y plataformas en la nube.
• Debe ser iterativo y con estado.
• Debe ser contextual y capaz de comprender, identificar y extraer datos contextuales de información estructurada y no estructurada.