Innovación

Qué es el machine learning y cómo utilizarlo para tu negocio

Te contamos qué es el machine learning y cómo puedes utilizarlo para tu negocio

Vivimos en una economía cada vez más digitalizada y datificada que demanda por parte de las empresas un enfoque innovador. El machine learning, los algoritmos inteligentes y el análisis de volúmenes masivos de datos ofrecen valiosas herramientas para las compañías.

Para los que todavía no estén familiarizados con el término, el machine learning se trata de una disciplina científica del ámbito de la inteligencia artificial que crea sistemas capaces de aprender de forma automática.

Dicho de otra manera, estos sistemas son capaces de 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. Además, se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin necesidad de intervención humana.

La aparición de estos avances ha provocado numerosas ventajas para la estrategia de negocio y la transformación digital de las empresas y la aparición de tecnologías transversales que facilitan la vida de los usuarios -desde los servicios de atención al cliente al uso del Big Data-. El machine learning implica poner la innovación al servicio de cada negocio, descubriendo patrones o tendencias a partir del análisis sistemático de un gran volumen de datos.

Machine learning, la era de la empresa inteligente

A continuación te contaremos cómo el machine learning es clave para la inteligencia competitiva de las compañías, tanto las que manejan enormes vólumenes de información -retailers, empresas financieras-, como las que inician su andadura digital, quieren rediseñar su organización, flexibilizarla ante el nuevo entorno digital o adquirir un nuevo know-how. Las soluciones de inteligencia artificial permiten seguir las tendencias y precios en el mercado masivo, comprender sus modificaciones y monitorizar los cambios.

La principal ventaja de esta clase de algoritmos es son de naturaleza iterativa, aprendiendo y explorando repetidamente para optimizar los resultados. Cada vez que se produce un error, los algoritmos de aprendizaje automático se corrigen y comienzan otra iteración del análisis, todo ello de forma eficiente y a tiempo real, tardando escasos milisegundos y permitiendo optimizar las decisiones y la predicción de los resultados.

¿Cómo puede ayudar el machine learning a tu compañía?

A continuación, destacamos varias vías y herramientas que el machine learning puede proporcionar a tu negocio:

Buscadores de productos

Los algoritmos basados en machine learning son capaces de enfocar las búsquedas de los usuarios y extraer resultados útiles en función de patrones específicos según el perfil del target.

En la era del Big Data -y también del Small Data-, la interpretación de los volúmenes masivos de datos a tu favor es fundamental para realizar cambios, predecir el número de bajas y altas de clientes, anticiparse a la demanda o a la morosidad o lanzar productos específicos ajustados a las necesidades reales de los usuarios, entre otras muchas aplicaciones.

Chatbots personalizados

Son una herramienta imprescindible para la inteligencia comercial, con el fin de adaptarse al modelo multicanal y brindar una excelente atención al cliente automatizada y conversacional. 

Los chatbots inteligentes -también llamados bots conversacionales- reducen costes, mejoran el servicio y evitan requerir de amplios equipos humanos dedicados a contestar una y otra vez a las mismas preguntas.

Pueden beneficiarse de su uso tanto marcas de consumo que empleen los chatbots como primer nivel de atención al usuario en redes sociales hasta sistemas de ayuda en tiempo real en webs de toda clase o servicios de administración y gestión electrónica.

Al estar basados en machine learning, los chatbots son capaces de dirigir el servicio al cliente básico y aprender cómo ayudar a los usuarios de forma específica según sus necesidades en cada momento.

El chatbot de Microsoft que se volvió nazi

‘Recomendadores’ de productos y servicios: mejora del ratio de ventas

Los sites de comercio electrónico tienen la oportunidad de saber todo en relación a las compras online y visitas: cuántas veces acceden los clientes a su plataforma, el número de compras mensuales, el precio medio que invierten en cada una, los dispositivos desde los que realizan sus interacciones, los métodos de pago que usan o la localidad a la que se envían los pedidos.

El resultado de un conocimiento tan minucioso permite realizar ofertas personalizadas altamente segmentadas, basadas en datos y con bastante probabilidad de acierto. Cabe destacar que la venta cruzada (cross-selling) sigue siendo una estrategia fundamental para muchos negocios digitales o que comienzan a integrarse en el entorno tecnológico.

Gracias a los algoritmos inteligentes nacen los denominados ‘recomendadores’ de productos y servicios, que mejoran la satisfacción del cliente al ofrecer productos adaptados a sus necesidades específicas. Gracias al aprendizaje automático -que aprende de sus propios errores y se reprograma para mejorar su rendimiento en el tiempo- por parte de las máquinas de inteligencia artificial es posible poner en práctica del denominado marketing predictivo.

Este tipo de soluciones de machine learning son empleadas por miles de empresas, pudiendo mencionar a gigantes del comercio electrónico y la tecnología como Amazon, Netflix, Spotify o eBay.

Seguridad y detección del fraude

Los algoritmos inteligentes también desempeñan un papel muy importante para la ciberseguridad, detectando patrones de fraude en un negocio en función de su base de clientes. 

También puedes focalizar el machine learning a la toma de decisiones dentro de la empresa, incluyendo aspectos de la gestión interna como la administración del inventario o las gestiones de costes. 

Otro aspecto alusivo a la seguridad atañe a la protección de datos, el reconocimiento biométrico de rostros a través de las cámaras de los smartphones -el denominado reconocimiento facial-,

Predicciones sobre el target

El Machine Learning emplea la minería de datos, como hemos señalado, para predecir el comportamiento futuro. Identificando los puntos críticos del ciclo de vida y las características un grupo clientes que se ha ido a la competencia, podrás saber qué clientes actuales están comportándose como aquellos que se fueron y actuar en consecuencia para evitar su baja. También es posible saber qué usuarios o compañías tienen más probabilidad de volver a contratar nuestros servicios.

De esta manera y con el análisis sobre la mesa, es posible optimizar el esfuerzo dedicado a la fidelización de clientes, así como a las diversas estrategias centradas en la captación de nuevos usuarios.

Mejora de la logística

Si los sistemas de aprendizaje automático conocen de antemano el desglose por nacionalidad de los clientes -por ejemplo, de los complejos hoteleros en un mes concreto-, pueden organizar su plantilla en base a las competencias requeridas, así como el gasto en alimentación o las actividades.

Además de poder brindar un mejor servicio logístico en paquetería y distribución gracias al análisis de datos, el machine learning facilita una mayor personalización del servicio, permitiendo añadir valor a la experiencia de usuario y diferenciándose de la competencia a partir de los detalles. 

Sobre el autor de este artículo

Andrea Núñez-Torrón Stock

Licenciada en Periodismo y creadora de la revista Literaturbia. Entusiasta del cine, la tecnología, el arte y la literatura.