{"id":5807,"date":"2022-06-24T07:34:50","date_gmt":"2022-06-24T07:34:50","guid":{"rendered":"https:\/\/ivymobility.com\/?post_type=blog&p=5807"},"modified":"2024-09-13T05:34:01","modified_gmt":"2024-09-13T05:34:01","slug":"how-recommenders-help-large-enterprises-scale-profitably","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/ivymobility.com\/es\/blog\/how-recommenders-help-large-enterprises-scale-profitably\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo los recomendadores ayudan a las grandes empresas a escalar de forma rentable"},"content":{"rendered":"

En Ivy, hemos estado desarrollando tecnolog\u00eda m\u00e1s nueva para empresas de bienes de consumo durante los \u00faltimos 20 a\u00f1os. Nuestros equipos de I+D han creado muchas soluciones para ayudar a las empresas de bienes de consumo a escalar y mantenerse al d\u00eda con la creciente competencia. Gracias a los avances en inteligencia artificial, aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo, ahora puedes analizar millones de tiendas utilizando un modelo de datos para comprender comportamientos y tendencias para hacer recomendaciones. Contin\u00fae leyendo para descubrir c\u00f3mo los sistemas de recomendaci\u00f3n lo ayudan a obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre sus clientes y aumentar las ventas.<\/p>\n\n\n\n

Este blog tambi\u00e9n es un recorrido por los recuerdos de Ranjith T, jefe de desarrollo de productos, y explica lo que hubo detr\u00e1s del desarrollo de nuestro motor de recomendaci\u00f3n nativo: Ivy Recommender.<\/p>\n\n\n\n

Prescriptivo sobre predictivo<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Un motor de recomendaci\u00f3n de ventas t\u00edpico analiza el espectro de datos para ofrecer consejos prescriptivos a los representantes de ventas sobre las acciones a tomar. Estos est\u00e1n un paso por delante de los predictivos porque los predictivos pueden decir lo que suceder\u00e1, pero los prescriptivos pueden cambiar lo que suceder\u00e1 si act\u00faa de una manera particular.
Todos encontramos motores de recomendaci\u00f3n en nuestro d\u00eda a d\u00eda, como sugerencias de pel\u00edculas en Netflix, recomendaciones de productos de Amazon y muchos otros. \u00a1Eso es todo B2C! Para las empresas de bienes de consumo, donde los representantes de ventas visitan las tiendas para impulsar las ventas de productos, hemos aplicado la misma sabidur\u00eda anal\u00edtica a las necesidades de empresas de bienes de consumo<\/a><\/strong>. Nuestra soluci\u00f3n puede ayudarles a obtener m\u00e1s valor de cada canal y aumentar las decisiones de los representantes de ventas para obtener un mejor rendimiento.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Adaptaci\u00f3n a las operaciones de distribuci\u00f3n<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Quiz\u00e1s se pregunte si todo esto suena genial en teor\u00eda, pero \u00bfc\u00f3mo encaja en aplicaciones pr\u00e1cticas? Una empresa de bienes de consumo con un excelente equipo de ventas, donde los representantes de ventas tengan excelentes relaciones con cada tienda, tambi\u00e9n se beneficiar\u00eda de un motor de recomendaciones.<\/p>\n\n\n\n

Imagine un escenario en el que sus representantes de ventas comparten recomendaciones con los gerentes y propietarios de la tienda, y la tienda queda impresionada con la cantidad de informaci\u00f3n que su equipo tiene a su alcance. Lo que ser\u00eda a\u00fan m\u00e1s emocionante es cuando la tienda se beneficie de estas recomendaciones. Obtiene una mejor experiencia para el cliente, crecimiento, ejecuci\u00f3n perfecta en la tienda, menos desabastecimientos y pedidos grandes. Tambi\u00e9n implica m\u00e1s ingresos, un aumento en las ventas mismas tiendas y una mejora en el margen de beneficio.<\/p>\n\n\n\n

Recomendaciones para ganar <\/b><\/h4>\n\n\n\n

Un estudio de Harvard Business Review sugiere que sistemas de recomendaci\u00f3n<\/a><\/strong> son una distinci\u00f3n algor\u00edtmica importante entre las organizaciones nacidas digitales y las empresas heredadas. Tambi\u00e9n menciona que cuando AI & ML genera recomendaciones personalizadas mediante el an\u00e1lisis de los datos de los clientes, puede aumentar las ventas de los minoristas entre 1% y 2%, y nuestra soluci\u00f3n de recomendaci\u00f3n nativa, Ivy Recommender, tiene el potencial de aumentar las ventas de los minoristas en 5%.<\/p>\n\n\n\n

Creamos nuestro motor de recomendaciones para ayudar a las organizaciones a obtener un mejor valor de sus datos para ayudarles a escalar sus negocios y mejorar las ventas. Una de nuestras mayores ventajas es que nuestra soluci\u00f3n solo necesita seis meses de datos anteriores para generar recomendaciones con alta precisi\u00f3n y valores de recuperaci\u00f3n. Sin embargo, preferimos que nuestros clientes utilicen datos de al menos 13 meses para garantizar que se cubra el aspecto estacional.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Cerca de la perfecci\u00f3n<\/b><\/h4>\n\n\n\n

Reciclar y reutilizar registros multipista nos ha ayudado a crear patrones repetibles que ahorran tiempo para que nuestro algoritmo de recomendaci\u00f3n produzca resultados. Ahora ofrecemos dos recomendaciones importantes con mejoras espec\u00edficas: Fit Sell y Up-Sell. Tambi\u00e9n tenemos otros 14 casos de uso en proceso que esencialmente mitigar\u00edan los problemas desde el reclutamiento hasta el desempe\u00f1o de los agentes de campo.<\/p>\n\n\n\n

Cuanto m\u00e1s utilice el recomendador, m\u00e1s aprender\u00e1 y mejorar\u00e1. Rec<\/a>recomendadores<\/a><\/strong> utilizar una potencia computacional masiva para procesar millones de gigabytes de datos. Tambi\u00e9n ejecuta subprocesos paralelos para procesar varios cientos de par\u00e1metros, \u00edndices de segmentos, permutaciones y combinaciones para identificar patrones entre estos datos.<\/p>\n\n\n\n

El futuro de los recomendadores<\/b><\/h4>\n\n\n\n

El viaje hacia la innovaci\u00f3n est\u00e1 en marcha. nosotros sombra representantes de ventas<\/a><\/strong> en sus viajes a las tiendas para comprender c\u00f3mo nuestro recomendador marca la diferencia en su trabajo. Eso nos ayuda a obtener informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo mejorar lo que hacen y dise\u00f1ar en consecuencia.<\/p>\n\n\n\n

A medida que aprendemos m\u00e1s sobre nuestro motor, mejoramos las funciones existentes y al mismo tiempo desarrollamos nuevos paquetes de gesti\u00f3n del crecimiento de los ingresos que garantizan una mayor rentabilidad. Tambi\u00e9n esperamos construir un sistema que pueda capacitar y mejorar la productividad de nuestros agentes de la fuerza de campo.<\/p>\n\n\n\n

La otra parte de la que depende el futuro de los recomendadores es la usabilidad. Si una empresa de bienes de consumo implementa el recomendador, pero el equipo de operaciones no comprende su valor, no cumplir\u00e1 su prop\u00f3sito. Adem\u00e1s, si las recomendaciones no se cargan r\u00e1pidamente, el representante de ventas puede perder la fe en ellas y hacer las cosas a la antigua usanza. Por lo tanto, la adopci\u00f3n y el rendimiento de la soluci\u00f3n van de la mano. Si un representante de ventas siente que Ivy Recommender me ayuda a terminar mi d\u00eda antes y tambi\u00e9n me ayuda a alcanzar mis objetivos, ser\u00eda una victoria para nosotros y una declaraci\u00f3n convincente para que las empresas de bienes de consumo lo adopten.<\/p>\n\n\n\n

En comentarios finales, Ranjith<\/a> <\/strong>dice: "En Ivy, nos esforzamos por ayudar a las empresas de bienes de consumo a construir una relaci\u00f3n m\u00e1s profunda, s\u00f3lida y valiosa con sus socios de canal, una relaci\u00f3n que se traduce en crecimiento mutuo y beneficio mutuo para ambos".<\/p>","protected":false},"featured_media":5808,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false},"categories":[14],"class_list":["post-5807","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","categories-blog"],"acf":[],"yoast_head":"\nHow Recommenders Help Large Enterprises Scale Profitably<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The real-life experience of building an intelligent AI\/ML-driven route to market solution has been exhilarating as well empowering. 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