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Aplicaciones del machine learning en la empresa

Planificar campañas de marketing mejor dirigidas, personalizar la oferta de productos y servicio o inferir mejor el comportamiento de los consumidores son algunas de las aplicaciones con mayor impacto en el uso del machine learning.

Todas estas técnicas nos permiten usar datos y algoritmos para la toma de mejores decisiones en los negocios.

Su empleo en la toma de decisiones es aplicable a todos los procesos en una empresa. La consultoría Cognodata ha identificado, principalmente, estas 10 aplicaciones de machine learning con un impacto real en los negocios:

  1. Publicidad programática: para hacer campañas mejor dirigidas y con una tasa de conversión mayor. Implica aprovechar los datos de las redes sociales, determinar los atributos relevantes y aprender del perfil y del producto/servicio anunciado para establecer las características que aumentan la tasa de acierto para cada usuario.
  1. Motores de recomendación: proporciona una personalización de la oferta. Para ello hay que basarse en el histórico de transacciones, opiniones, frecuencia de compra, gustos, etc. del usuario y enriquecer la información con datos de usuarios similares en cuanto a perfil de consumo y sociodemográfico.
  1. Fraude y seguridad: mediante el histórico de transacciones estiman la probabilidad de que una transacción sea fraudulenta.
  1. Optimización de pricing: con el fin de establecer una tasa de interés acorde a cada cliente, se estudia el histórico de tasas aceptadas/rechazadas y se cruza esa información con su posición financiera y datos macroeconómicos y sociodemográficos.
  1. Real-time analytics: para obtener respuesta inmediata ante un disparador externo. La información puede provenir de sensores, reacción ante un evento de compra, etc. Si se tiene acceso, además, al seguimiento de los resultados, se pueden reentrenar los algoritmos semiautomáticamente para adecuarse a nuevas condiciones.
  1. Optimización de la inversión en comunicación: para determinar qué campañas, medios, mensajes y ofertas han tenido mayor impacto, se establecen modelos que determinarán la relación entre tipologías de campañas y retorno obtenido.
  1. Motores de búsqueda: para refinar los resultados al realizar búsquedas, se utiliza la información que se obtiene al recuperar los clics de los usuarios para cambiar la ordenación de estos en búsquedas posteriores.
  1. Fuga y cross-selling: con el objetivo de estimar y adelantarse a cualquier evento clave en el ciclo de vida del cliente, obteniendo modelos que personalizan los productos en función de su probabilidad de contratación y la estimación de vida de cada producto. Incluyendo información externa de redes sociales y redes de relación bancaria para inferir comunidades de usuarios, líderes, seguidores, etc., que permitan el refinamiento del score de riesgo, la búsqueda de nuevos clientes, etc.
  1. Segmentación de clientes: para inferir el comportamiento de clientes similares y hacer una gestión más eficiente y personalizada. Se explota información sociodemográfica, enriquecida con variables que aporten conocimiento sobre el grado de madurez digital de los clientes, así como de su sofisticación financiera.
  1. Demanda de energía: para estimar el consumo energético y aprovisionar o redimensionar la red de abastecimiento. Además del análisis de la propia serie histórica, se debe tener en cuenta información como eventos, actividad turística, climatología, etc.

Las tecnologías de IA Analytics permiten obtener valor en todo el ciclo de vida de los datos a través de soluciones muy diversas, en la práctica totalidad de los ámbitos del negocio y de sectores de actividad.


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