El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que hoy está siendo aplicada en los negocios, ayudando a automatizar tareas que parecían imposibles de llevar a la práctica de manera tradicional. Desde la sugerencias de productos según las preferencias del comprador, la publicidad digital específicamente segmentada, pasando por la predicción de tendencias de consumo hasta el descubrimiento de nuevas oportunidades de negocio.
Quizás, como usuarios de algún sitio de compras online, hemos experimentado las bondades del Machine Learning pero no estábamos al tanto de que quien estaba detrás de todos estos artilugios era esta tecnología. Pero primero vamos a echar un vistazo para ver de qué se trata en realidad y poder luego analizar cómo nos puede ayudar a potenciar nuestro negocio
Con ustedes: el Machine Learning.
El Machine Learning (ML) en sí es una disciplina que le permite a los ordenadores aprender por sí mismos y ejecutar tareas de forma autónoma sin necesidad de ser programados para ellos, este aprendizaje es aplicado generalmente a la detección patrones en grandes volúmenes de datos (Big Data) y de esta manera ser capaz de predecir comportamientos futuros.
Existen varios método de aprendizaje automático que se utilizan en los ordenadores, aplicados según la necesidad específica. Podemos definir cuatro clases de ellos.
Aprendizaje Supervisado
En este método se parte de un conocimiento a priori. El objetivo es, mediante unos datos de entrenamiento, deducir una función que haga lo mejor posible la relación entre unas entradas y una salida.
Para este caso, la salida a predecir puede ser una variable cuantitativa (como en el caso de problemas de regresión) o cualitativa (como en el caso de problemas de clasificación).
Aprendizaje No Supervisado
En este caso no existe conocimiento a priori. El objetivo del aprendizaje no supervisado es modelizar la estructura o distribución de los datos para aprender más sobre ellos. Sirve tanto para entender como para resumir un conjunto de datos.
Se llama no supervisado porque, contrariamente al supervisado, tiende a ser más subjetivo ya que no tiene respuestas correctas. Los algoritmos sirven para descubrir y presentar estructuras interesantes en los datos.
Aprendizaje Semi Supervisado
El aprendizaje semi supervisado se encuentra a medio camino entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado.
Se trata de combinar datos etiquetados y no etiquetados para construir un modelo supervisado que sea mejor, dado que la cantidad de datos etiquetados se puede aumentar y eso generalmente mejora los resultados de los modelos.
Además existe un un alto costo de etiquetar los datos sin etiquetas. Por último y en el plano de la estadística, se supone que los datos etiquetados y no etiquetados provienen de la misma distribución
Aprendizaje por esfuerzo
El algoritmo aprende observando el mundo que le rodea. En los problemas de este método un agente aprende por prueba y error en un ambiente dinámico e incierto.
En cada interacción recibe como entrada un indicador de estado actual y selecciona una determinada acción que maximice una función de refuerzo o recompensa a largo plazo.
Como el Machine Learning ayuda al negocio
A continuación te voy a contar algunas de las aplicaciones del Machine Learning que hoy están cambiando la forma de hacer negocios y que prometen un salto de competitividad importante, a quienes puedan aplicarlo con éxito.
Buscar y recomendar productos: objetivo mejorar las ventas
La mayoría de los sitios de comercio electrónico cuentan con una gran cantidad de información histórica de las interacciones de los clientes con ellos, por ejemplo qué compran, qué buscan, en qué época del año.
Esta gran cantidad de datos permite a los algoritmos de machine learning detectar patrones de consumo analizando los hábitos y preferencias de los consumidores. De esta manera es posible ofrecer, en cuestión de segundos, la recomendación de un producto o servicio totalmente personalizado, aumentando la satisfacción del cliente y con la ventaja de que con el aprendizaje automático estos algoritmos inteligentes aprenden del error y se reprograman (optimización) para maximizar el éxito de cumpliemiento de su objetivo,mejorar el ratio de ventas.
Amazon, Netflix, Spotify o eBay son los grandes ejemplos de la aplicación del Machine Learning para mejorar la perspectiva sobre las ventas. Amazon en particular ofrece sus servicios de Machine Learning para quienes utilicen su plataforma de cloud computing AWS (Amazon Web Services).
ChatBots : Mejorar la relación con el cliente.
Entidades financieras, compañías de seguro, incluso servicios públicos están implementando esta tecnología, que permite contar con un asistente virtual de atención al cliente las 24 hs. del día los 365 del año.
Los chatbots se basan en algoritmos inteligentes que devuelven una respuesta en base a situaciones predefinidas, por ejemplo asistir a un comprador con un reclamo por la demora en la entrega de un producto o sugerirle la mejor opción de cobertura de seguros a un potencial suscriptor. Esta tecnología no escapa al aprendizaje automático ya que estos algoritmos van refinando las búsquedas y resuelven con mayor exactitud cada consulta realizada, aprenden de lo experimentado.
Con ellos el negocio funciona a toda hora, sin necesidad de contar con un equipo humano, generando una considerable reducción en los costos.
Predicciones sobre el consumo.
Las fluctuaciones en la demanda de determinados productos durante el transcurso del año es un dato más que importante para todo negocio que desee mantenerse competitivo. Saber cuándo elevar el precio de nuestro producto o servicio o cuando promocionarlo con descuento es un proceso bastante complejo, sobre todo cuando no contamos con la suficiente información a la hora de tomar las decisiones.
El análisis del Big Data, utilizando algoritmos de Machine Learning, permite estudiar estas fluctuaciones relacionando estos datos con otros provenientes de diferentes fuentes externas. La información sobre el estado de los mercados, datos de consumo de productos relacionados ó complementarios, ubicación geográfica de los consumidores, estacionalidad e incluso la situación climática se convierten en parámetros valiosos que pueden alimentar a estos algoritmos inteligentes, con el objetivo de predecir con mayor exactitud cuándo ocurrirán estas fluctuaciones y de esta manera tener un mayor grado de certeza en la toma de decisiones comerciales.
Predicciones sobre nuestros clientes.
Como ya comente a lo largo de este post, el Machine Learning utiliza el análisis sobre Big Data con el objetivo de predecir comportamientos a futuro. Esto nos permite analizar datos sobre el comportamiento de los clientes que hemos perdido a manos de la competencia y de esta manera buscar similitudes en el comportamiento actual de aquellos que aun siguen con nosotros, con el fin de tomar acciones anticipadas para poder mantenerlos. Esto puede lograr un impacto positivo en reforzar la fidelización.
Conclusión
No hay duda de que el Machine Learning y Big Data definen claramente el futuro del “ cómo se hacen los negocios”. Por supuesto existen mas aplicaciones, seguiremos analizando alguna de ellas en los proximos post.
Si estas interesados en que aplicar Machine Learning en para potenciar tu negocio, no dudes en contactarme aqui y tomemos un café
Hasta el próximo post, comenten y compartan!