10 Dic Alibaba: estrategia 1 Yuan. Parte II
Entonces, ¿cómo se crea ese tipo de negocio?
Automatice todas las decisiones operativas
Para convertirse en un negocio inteligente, su empresa debe permitir que la mayor cantidad posible de decisiones operativas sean tomadas por máquinas alimentadas por datos en vivo en lugar de por humanos respaldados por su propio análisis de datos.
Qué es lo que hay detrás de la nueva estrategia de retail de Alibaba
Transformar la toma de decisiones de esta manera es un proceso de cuatro pasos.
Paso 1: «Datafy» en cada intercambio de clientes. Ant tuvo la suerte de tener acceso a una gran cantidad de datos sobre posibles prestatarios para responder las preguntas inherentes a su negocio de préstamos.
Para muchas empresas, el proceso de captura de datos será más desafiante. Pero los datos en vivo son esenciales para crear los ciclos de retroalimentación que son la base del aprendizaje automático.
Considere el negocio de alquiler de bicicletas
Las empresas emergentes en China han aprovechado la telefonía móvil, el Internet de las cosas (en forma de candados inteligentes para bicicletas) y los sistemas de pago y crédito móviles existentes para datafiar todo el proceso de alquiler.
Alquilar una bicicleta tradicionalmente implicaba ir a un lugar de alquiler, dejar un depósito, que alguien le diera una bicicleta, usarla, devolverla y luego pagar el alquiler en efectivo o con tarjeta de crédito.
Varias empresas chinas rivales ponen todo esto en línea al integrar varias tecnologías nuevas con las existentes.
Una innovación crucial fue la combinación de códigos QR y cerraduras electrónicas que automatizaron inteligentemente el proceso de pago.
Al abrir la aplicación para compartir bicicletas, un ciclista puede ver las bicicletas disponibles y reservar una cercana.
Una vez que el ciclista llega a la bicicleta, usa la aplicación para escanear un código QR en la bicicleta. Suponiendo que la persona tenga dinero en su cuenta y cumpla con los criterios de alquiler, el código QR abrirá el candado electrónico de la bicicleta.
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La aplicación puede incluso verificar el historial crediticio de la persona a través de Sesame Credit, el nuevo producto en línea de Ant Financial para calificaciones crediticias del consumidor, lo que permite al usuario omitir el pago de un depósito, lo que agiliza aún más el proceso.
Cuando se devuelve la bicicleta, cerrar el candado completa la transacción.
El proceso es simple, intuitivo y generalmente toma solo varios segundos.
Datafying el proceso de alquiler mejora en gran medida la experiencia del consumidor
Sobre la base de datos en vivo, las empresas envían camiones para trasladar las bicicletas a donde los usuarios las deseen.
También pueden alertar a los usuarios habituales sobre la disponibilidad de bicicletas cercanas.
Gracias en gran parte a estas innovaciones, el coste del alquiler de bicicletas en China se ha reducido a unos pocos centavos por hora.
La mayoría de las empresas que buscan estar más impulsadas por los datos generalmente recopilan y analizan información para crear un modelo causal.
Luego, el modelo aísla los puntos de datos críticos de la masa de información disponible.
No es así como las empresas inteligentes utilizan los datos.
En cambio, capturan toda la información generada durante los intercambios y las comunicaciones con los clientes y otros miembros de la red mientras opera la empresa y luego permiten que los algoritmos descubran qué datos son relevantes.
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Paso 2: “Software” en cada actividad.
En una empresa inteligente, todas las actividades, no solo la gestión del conocimiento y las relaciones con los clientes, se configuran mediante software para que las decisiones que las afectan puedan automatizarse.
Esto no significa que una empresa necesite comprar o desarrollar software ERP o su equivalente para administrar su negocio, sino todo lo contrario.
El software tradicional hace que los procesos y los flujos de decisiones sean más rígidos y, a menudo, se convierte en una camisa de fuerza.
Por contrario, la lógica dominante para los negocios inteligentes es la reactividad en tiempo real.
El primer paso es construir un modelo de cómo los humanos actualmente toman decisiones y encontrar formas de replicar los elementos más simples de ese proceso usando software, lo cual no siempre es fácil, dado que muchas decisiones humanas se basan en el sentido común o incluso en la actividad neurológica subconsciente.
El crecimiento de Taobao, el sitio web de venta minorista nacional de Alibaba Group, está impulsado por el softwar continuo del proceso de venta minorista.
Herramienta de mensajería instantánea
Una de las primeras herramientas de software importantes desarrolladas en Taobao fue una herramienta de mensajería instantánea llamada Wangwang, a través de la cual compradores y vendedores pueden comunicarse entre sí fácilmente.
Con la herramienta, los vendedores saludan a los compradores, presentan productos, negocian precios, etc., tal como lo hace la gente en una tienda minorista tradicional.
Alibaba también desarrolló un conjunto de herramientas de software que ayudan a los vendedores a diseñar y lanzar una variedad de sofisticados frentes de tiendas en línea.
Una vez que las tiendas en línea están en funcionamiento, los vendedores pueden acceder a otros productos de software para emitir cupones, ofrecer descuentos, ejecutar programas de lealtad y realizar otras actividades de relación con el cliente, todo lo cual se coordina entre sí.
Debido a que la mayoría del software actual se ejecuta en línea como un servicio, una ventaja importante del software en una actividad empresarial es que los datos en vivo se pueden recopilar de forma natural como parte del proceso empresarial, lo que sienta las bases para la aplicación de tecnologías de aprendizaje automático.
Paso 3: hacer que los datos fluyan.
En ecosistemas con muchos actores interconectados, las decisiones comerciales requieren una coordinación compleja.
Los motores de recomendación de Taobao, por ejemplo, deben trabajar con los sistemas de gestión de inventario de los vendedores y con los sistemas de perfiles de consumidores de varias plataformas de redes sociales.
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Sus sistemas de transacciones necesitan trabajar con ofertas de descuento y programas de fidelización, así como alimentar nuestra la red logística.
Los estándares de comunicación, como TCP / IP, y las interfaces de programación de aplicaciones (API) son fundamentales para que los datos fluyan entre varios jugadores, al tiempo que garantizan un control estricto de quién puede acceder y editar los datos en todo el ecosistema.
Las API, un conjunto de herramientas que permiten que diferentes sistemas de software «hablen» y se coordinen entre sí en línea, han sido fundamentales para el desarrollo de Taobao.
A medida que la plataforma pasó de ser un foro en el que compradores y vendedores podían reunirse y vender productos para convertirse en el sitio web de comercio electrónico dominante en China, los comerciantes del sitio necesitaban cada vez más apoyo de desarrolladores externos.
El nuevo software tenía que ser ampliamente interoperable con el resto de software de la plataforma para que tuviera algún valor.
Entonces, en 2009, Taobao comenzó a desarrollar API para uso de proveedores de software independientes.
En la actualidad, los comerciantes de Taobao se suscriben a más de 100 módulos de software, en promedio, y los servicios de datos en vivo que permiten reducen drásticamente el coste de los comerciantes para hacer negocios.
Tener la infraestructura técnica adecuada es solo el comienzo.
Esto le ha costado un gran esfuerzo a Alibaba, o sea crear un estándar común para que los datos pudieran usarse e interpretarse de la misma manera en todas las unidades comerciales de Alibaba.
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Además, descubrir las estructuras de incentivos adecuadas para persuadir a las empresas de que compartan los datos que tienen es un desafío importante y continuo.
Se necesita mucho más trabajo. Por supuesto, el grado en que las empresas puedan innovar en esta área dependerá en parte de las reglas que rigen el intercambio de datos en los países en los que operan.
Pero la dirección es muy clara: cuantos más datos fluyan a través de la red, más inteligente será el se convierte en negocio y más valor crea el ecosistema.
Paso 4: Aplicar los algoritmos
Una vez que una empresa tiene todas sus operaciones en línea, experimentará una avalancha de datos.
Para asimilar, interpretar y utilizar los datos en su beneficio, la empresa debe crear modelos y algoritmos que hagan explícita la lógica subyacente del producto o la dinámica del mercado que la empresa está tratando de optimizar.
Alibaba es una gran empresa creativa que requiere muchas habilidades nuevas, de ahí la enorme demanda de científicos y economistas de datos.
Su desafío es especificar qué trabajo quieren que haga la máquina y tienen que tener muy claro qué constituye un trabajo bien hecho en un entorno empresarial particular.
Desde el principio, el objetivo para Taobao era adaptarlo a las necesidades de cada individuo.
Esto hubiera sido imposible sin los avances en el aprendizaje automático.
Hoy en día, cuando los clientes inician sesión, ven una página web personalizada con una selección de productos seleccionados de los miles de millones que ofrecen todos los millones de vendedores que operan en Alibaba.
La selección la genera automáticamente el potente motor de recomendaciones de Taobao.
Sus algoritmos, que están diseñados para optimizar la tasa de conversión de cada visita, generan datos generados en la plataforma de Taobao, desde las operaciones hasta el servicio al cliente y la seguridad.
Alibaba en números
El Grupo Alibaba salió a bolsa en los Estados Unidos en septiembre de 2014 y ha crecido a un ritmo vertiginoso, y ahora cuenta con una capitalización de mercado de más de 500.000 millones de dólares.
Con nombre “He MaXiansheng” y ubicado en Shangai (China), este nuevo espacio comercial está orientado hacia la experiencia de compra de los clientes.
Las plataformas de comercio electrónico del grupo ahora tienen más de 550 millones de consumidores activos anuales.
Estos números no incluyen Ant Financial, que informa los resultados financieros por separado.
En el año fiscal que finalizó en marzo de 2017, Alibaba Group reportó ganancias de más de $ 15 mil millones sobre casi $ 40 mil millones en ingresos.
Ant reportó ganancias de $ 814 millones sobre ingresos de $ 8,9 mil millones y actualmente está valorada en más de $ 100 mil millones.
Ant paga regalías a Alibaba, que ascendieron a 332 millones de dólares en 2017.
Un hito en el crecimiento de Taobao, en 2009, fue la actualización de la navegación simple, que funcionó razonablemente bien cuando la plataforma tenía muchas menos visitas y productos que manejar, a un motor de búsqueda impulsado por algoritmos de aprendizaje automático y capaz de procesar grandes volúmenes de consultas.
Algoritmos de reconocimiento óptico
Taobao también ha estado experimentando con algoritmos de búsqueda de reconocimiento óptico que pueden tomar una foto de un artículo deseado proporcionado por el cliente y relacionarlo con los productos disponibles en la plataforma.
Si bien todavía se está en las primeras etapas del uso de esta tecnología para impulsar las ventas, la función ha demostrado ser muy popular entre los clientes, con 10 millones de visitas únicas diarias.
En 2016, Alibaba introdujo un chatbot con tecnología de inteligencia artificial para ayudar a atender las consultas de los clientes.
Es diferente de los proveedores de servicios mecánicos familiares para la mayoría de las personas que están programados para hacer coincidir las consultas de los clientes con las respuestas de su repertorio.
Los chatbots de Alibaba son «entrenados» por representantes experimentados de los comerciantes de Taobao.
Saben todo sobre los productos en sus categorías y están bien versados en la mecánica de las plataformas de Alibaba (políticas de devolución, costes de envío, cómo realizar cambios en un pedido) y otras preguntas comunes que hacen los clientes.
Usando una variedad de tecnologías de aprendizaje automático, como comprensión semántica, diálogos de contexto, gráficos de conocimiento, minería de datos y aprendizaje profundo, los chatbots mejoran rápidamente su capacidad para diagnosticar y solucionar problemas de los clientes automáticamente, en lugar de simplemente devolver respuestas estáticas que provocan al consumidor para tomar más medidas.
Confirman con el cliente que la solución presentada es aceptable y luego la ejecutan
No se produce ninguna acción humana por parte de Alibaba o del comerciante.
Los chatbots también pueden hacer una contribución significativa a la línea superior de un vendedor.
La marca de ropa Senma, por ejemplo, comenzó a usar una hace un año y descubrió que las ventas del bot eran 26 veces más altas que las del principal asociado de ventas humano del comerciante.
Siempre habrá una necesidad de que los representantes humanos del cliente se ocupen de problemas complicados o personales, pero la capacidad de manejar consultas de rutina a través de un chatbot es muy útil, especialmente en días de gran volumen o promociones especiales.
Anteriormente, la mayoría de los grandes vendedores de la plataforma contrataban trabajadores temporales para atender las consultas de los consumidores durante los grandes eventos. Ya no.
Durante el mayor día de ventas de Alibaba en 2017, el chatbot manejó más del 95% de las preguntas de los clientes, respondiendo a unos 3,5 millones de consumidores.
Estos cuatro pasos son la base para crear una empresa inteligente: participar en la dataficación creativa para enriquecer el conjunto de datos que la empresa utiliza para volverse más inteligente; el software del negocio para poner en línea los flujos de trabajo y los actores esenciales; instituir estándares y API para permitir el flujo y la coordinación de datos en tiempo real; y aplicar algoritmos de aprendizaje automático para generar decisiones empresariales «inteligentes».
Todas las actividades involucradas en los cuatro pasos son competencias nuevas e importantes que requieren un nuevo tipo de liderazgo.
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El papel del líder en organizaciones de alta tecnología como es Alibaba
En un curso sobre negocios inteligentes en la Escuela de Emprendimiento Hupan, una diapositiva muestra 10 líderes empresariales y se le pide a los estudiantes que los identifiquen.
Pueden elegir fácilmente a Jack Ma, Elon Musk y Steve Jobs.
Pero prácticamente nadie puede identificar al CEO de CitiGroup o Toyota o General Electric. Hay una razón para esto.
A diferencia de GE, Toyota y CitiGroup, que ofrecen productos o servicios a través de cadenas de suministro optimizadas, las empresas digitales deben movilizar una red para realizar su visión.
Para hacer eso, sus líderes deben inspirar a los empleados, socios y clientes que forman esa red.
Deben ser visionarios y evangelistas, francos de una manera que los líderes de las empresas tradicionales no tienen que serlo.
Al más alto nivel, los evangelistas digitales deben comprender cómo será el futuro y cómo evolucionarán sus industrias en respuesta a los cambios sociales, económicos y tecnológicos.
No pueden describir pasos concretos para lograr los objetivos de sus empresas porque el entorno es demasiado fluido y las capacidades que necesitarán son desconocidas.
En cambio, deben definir lo que la empresa busca lograr y crear un entorno en el que los trabajadores puedan unir rápidamente productos y servicios experimentales, probar el mercado y escalar las ideas que susciten una respuesta positiva.
Los líderes digitales ya no administran; más bien, permiten que los trabajadores innoven y facilitan el ciclo de retroalimentación central de las respuestas de los usuarios a las decisiones y la ejecución de la empresa.
En el modelo de negocio inteligente, los algoritmos de aprendizaje automático asumen gran parte de la carga de la mejora incremental al realizar automáticamente ajustes que aumentan la eficiencia en todo el sistema.
Por tanto, el trabajo más importante de los líderes es cultivar la creatividad.
Su mandato es aumentar la tasa de éxito de la innovación en lugar de mejorar la eficiencia de la operación.
La ventaja de las empresas que nacieron en línea
Las empresas nativas digitales como Alibaba tienen la ventaja de nacer en línea y estar listas para los datos, por lo que su transformación en negocios inteligentes es bastante natural.
Ahora que han demostrado que el modelo funciona y están transformando la antigua economía industrial, es hora de que todas las empresas comprendan y apliquen esta nueva lógica empresarial.
Eso puede parecer tecnológicamente intimidante, pero cada vez es más factible.
La comercialización de tecnologías de computación en la nube e inteligencia artificial ha hecho que el poder computacional y las capacidades analíticas a gran escala sean accesibles para todos.
De hecho, el coste de almacenar y computar grandes cantidades de datos se ha reducido drásticamente durante la última década.
Esto significa que las aplicaciones en tiempo real de aprendizaje automático ahora son posibles y asequibles en cada vez más entornos.
El rápido desarrollo de la tecnología de Internet de las cosas digitalizará aún más nuestro entorno físico, proporcionando cada vez más datos. A medida que estas innovaciones se acumulen en las próximas décadas, los ganadores serán las empresas que se vuelvan inteligentes más rápido que la competencia.
