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Machine Learning

Machine Learning

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning

Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana.

Machine Learning
Machine Learning

Big Data y Machine Learning

aplicado a la empresa

Una empresa de telefonía quiere saber qué clientes están en “peligro” de darse de baja de sus servicios para hacer acciones comerciales que eviten que se vayan a la competencia.

¿Cómo puede hacerlo?

La empresa tiene muchos datos de los clientes, muchísimos: antigüedad, planes contratados, consumo diario, llamadas mensuales al servicio de atención al cliente, últimos cambios de planes contratados… pero seguramente los usa solo para facturar y para hacer estadísticas. ¿Qué más puede hacer con esos datos? Se pueden usar para predecir cuándo un cliente se va a dar de baja y gestionar la mejor acción que lo evite.

Usando Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos. Los datos históricos del conjunto de los clientes, debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que se puede explotar para predecir futuros comportamientos, favorecer aquellos que mejoran los objetivos de negocio y evitar aquellos que son perjudiciales.

Esa cantidad ingente de datos son imposibles de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todavía para hacer predicciones.

Los algoritmos en cambio sí pueden detectar patrones de comportamiento contando con las variables que le proporcionamos y descubrir cuáles son las que han llevado, en este caso, a darse de baja como cliente.

Este es un análisis de los datos históricos, pero… ¿dónde está la predicción? Vamos a ello: si los clientes que tienen estas características ya se han dado de baja de la compañía, es previsible clientes restantes que tangan el mismo comportamiento tambíen se den de baja.

Según este modelo predictivo, es bastante probable que esto suceda (se dice que la predicción tiene una confianza, en este caso, de 91,97%).

Si el departamento de marketing tuviera esta información, podría proponerles proactivamente un cambio de plan de tarificación o podría revisar por qué han llamado al servicio de atención al cliente para intentar mantenerlos.

¿Por qué es importante?

Las empresas están incrementado de forma exponencial la cantidad de datos que generan. Extraer información valiosa de ellos supone una ventaja competitiva. Es una oportunidad a la que se le debe prestar especial atención. El provechamientos de los datos generados también está evolucionando.

Hoy en dia el Machine Learning no es como antes.Pues con los datos adecuados, las tecnologías adecuadas y los análisis adecuados es posible actualmente producir fácil y modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad.

Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala.

El resultado: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.

Ámbitos de aplicación del Machine Learning

Actualmente ya se están aprovechando del Machine Learning en varias actividades. Sectores como el de las compras online.

¿no te has preguntado alguna vez cómo se decide los productos recomendados para cada cliente al final de un proceso de compra?

El online advertising – dónde poner un anuncio para que tenga más visibilidad en función del usuario que visita la web – o los filtros anti-spam llevan tiempo sacando partido a estas tecnologías.

El campo de aplicación práctica depende de la imaginación y de los datos que estén disponibles en la empresa. Estos son algunos ejemplos más:

  • Detectar fraude en transacciones.
  • Predecir de fallos en equipos tecnológicos.
  • Prever qué empleados serán más rentables el año que viene (el sector de los Recursos Humanos está apostando seriamente por el Machine Learning).
  • Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web…
  • Predecir el tráfico urbano.
  • Saber cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar las newsletter.
  • Hacer prediagnósticos médicos basados en síntomas del paciente.
  • Cambiar el comportamiento de una app móvil para adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario.
  • Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.
  • Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.

La tecnología está ahí. Los datos también. ¿Por qué esperar a probar algo que puede suponer una puerta abierta a nuevas formas de tomar decisiones basadas en datos? Seguro que has oído que los datos son el petróleo del futuro. Ahora ya puedes empezar a bombearlo.

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