Cada vez son más las empresas que apuestan por aplicar herramientas de Machine Learning para mejorar su modelo de negocio y la experiencia del usuario. La posibilidad de optimizar la estrategia comercial, diseñar acciones de marketing con un alto nivel de personalización, establecer modelos predictivos que permitan adelantarse a las tendencias del mercado o mejorar la interacción en el proceso de compra son solo algunas de las tecnologías transversales que ofrece.
Pero, ¿qué es el Machine Learning? Tomando como referencia el concepto que maneja el Instituto Internacional Español de Marketing Digital (IIEMD), el Machine Learning (ML) es una disciplina del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto significa identificar patrones complejos en millones de datos de forma más concreta. De esta forma, el ML trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada y suministrada en forma de ejemplos.
La implantación de técnicas de ML en una organización va más allá de la elección de una tecnología adecuada, la búsqueda de asesoramiento o la formación de los recursos humanos ya existentes. En paralelo, es importante definir correctamente un marco de actuación, ser conscientes de que existen una serie de limitaciones y contar con perfiles específicos cualificados para llevar a cabo el proceso con garantías.
A continuación, vamos a desarrollar la primera de estas premisas, y en sucesivos artículos analizaremos hasta dónde puede ser aplicado el ML con expectativas de retorno y cómo debemos gestionar el equipo que se responsabilizará de esta área.
Determinar el marco de actuación: tres fases
Con respecto al marco de actuación, debemos tener presente que la aplicación del ML debe estar alineada con un objetivo perfectamente definido y, a partir de ahí, estructurar el trabajo en tres fases iniciales:
- Búsqueda de eficiencias operativas en procesos ya existentes.
¿Qué tipo de eficiencias operativas queremos conseguir? No sólo podemos plantear la búsqueda de una reducción de costes o el aumento de los ingresos, sino también la disminución de errores o el aprovechamiento de la información derivada de los sistemas predictivos. En este sentido, es recomendable recurrir a procesos de aprendizaje supervisados para buscar esas eficiencias operativas.
A la hora de llevar a cabo esta tarea, hay que valorar los procesos susceptibles de optimizar, identificar qué datos de entrenamiento debemos tener disponibles y evaluar los resultados de la aplicación de dichos procesos.
- Definición de nuevos procesos y nuevos modelos de negocio
Las soluciones de Inteligencia Artificial posibilitan hacer un análisis de las tendencias, la actividad de la competencia, la evolución de la demanda y precios, etc., y monitorizarlo todo en tiempo real. Con esta información, se pueden adaptar con agilidad los procesos ya existentes, a los requerimientos del mercado, descartarlos y plantearlos desde cero e incluso definir nuevos modelos de negocio, permitiendo escenarios en los que la organización interactúe con sus públicos de forma totalmente distinta a como se venía haciendo.
- Identificación de otros patrones y comportamientos
Aquí podemos hacer uso de modelos no supervisados que, a partir de los datos, ayuden a encontrar otros patrones y comportamientos que inicialmente no estábamos buscando.
Esta fase facilita la detección de nuevas demandas de los consumidores, mediante la agrupación de clientes pertenecientes a un mismo segmento o la identificación de patrones de comportamiento que resulten excepcionales. No obstante, la aplicación de estas técnicas exige siempre de la experiencia previa de las dos fases precedentes.
-Por Pedro Herrera Nachón, socio y fundador de NovaQuality
Un artículo muy didáctico y entretenido, que está en la vanguardia de hacia dónde van todas las empresas.
Es importante siempre estar a la vanguardia de los avances en el sector, y en NovaQuality trabajamos día a día con esta idea para ofrecer el mejor servicio a nuestros clientes. ¡Gracias por tu comentario Abel!
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