El 70% de la data mundial ha sido generada por los propios usuarios. Desde el uso de redes sociales, hasta la navegación en sitios web, cada segundo, los consumidores generan datos masivos altamente valiosos para las empresas y las marcas.
El uso de Big Data y Machine Learning ha abierto todo un nuevo panorama para las áreas de marketing, comercialización y desarrollo. Hoy en día se puede aprovechar toda la información generada en distintas fuentes de datos para:
- Realizar análisis de comportamiento más a fondo
- Entender los procesos de decisión de compra de los consumidores
- Identificar patrones de compra y de esta manera satisfacer sus necesidades.
El objetivo del análisis y la predicción de comportamiento del cliente es crear una visión única y precisa de éste. Cuanto mejor se conozcan al consumidor, mayor será la inteligencia competitiva de una empresa.
En este artículo abordaremos los siguientes temas:
¿Qué es Machine Learning?
El Machine Learning forma parte de la inteligencia artificial (IA) y la rama de la informática. Esta tecnología se enfoca en utilizar conjuntos de datos y algoritmos para imitar la manera en que los humanos aprenden.
Una de las características más interesantes del machine learning es el concepto de «deep learning». Es decir que, entre más información reciba, más aprende sin la necesidad de intervención humana.
«El Machine Learning es una innovación moderna que ha mejorado muchos procesos industriales y profesionales, así como nuestra vida cotidiana. Es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), que se centra en el uso de técnicas estadísticas para construir sistemas informáticos inteligentes enfocados en aprender de las bases de datos disponibles.»
Salesforce
Tipos de Machine Learning
Sin entrar a detalles técnicos, los modelos de Machine Learning se pueden clasificar en tres tipos:
Aprendizaje supervisado: La máquina es «entrenada» pata utilizar la data con el objetivo de predecir, de manera más correcta, el posible resultado de nuevos conjuntos de datos. En este tipo de Machine Learning se entrega «data de entrenamiento» y se conoce cuál es el resultado u objetivo a conseguir.
Aprendizaje por refuerzo: En este modelo el objetivo es aprender a realizar ciertas tareas de manera efectiva para optimizar un resultado en particular. El aprendizaje por refuerzo es muy útil dentro de escenarios donde la decisión correcta no siempre es clara. Por ejemplo, suele utilizarse en videojuegos, trading o en tareas controladas por robots.
Aprendizaje no supervisado: En el caso de este modelo, la computadora debe descubrir por si sola el resultado más deseado a partir de datos obtenidos. También permite al algoritmo aprender cada vez más sobre los datos que se le asignan.
Tres principales pasos en el proceso de Machine Learning
Todo proceso de Machine Learning tiene que pasar por tres principales pasos:
- Recolección de datos: Datos sin estructura, datos de forma, bases de datos relacionales, etc.
- Procesamiento de los datos: En este paso se «limpia», ordena y estructura la data que se utilizará en los algoritmos.
- Desarrollo de Machine Learning: En este proceso se «entrena» al modelo para que aprenda y mejore a través de los datos que recibe.
Usos reales de modelos de Machine Learning
Las recomendaciones de contenido que muestran plataforma de streaming como Netflix, Amazon Prime o Disney Plus son ejemplos de uso de machine learning. Entre mayor cantidad de datos recolectan del usuario, más capacidad tiene el algoritmo de identificar patrones de preferencias y arrojar recomendaciones más acertadas.
Otros usos de Machine Learning y Big Data sería:
- Reconocimiento de imágenes: Empresas como Facebook utilizan Machine Learning para «tagear» personas en las fotografías.
- Búsqueda por voz: Como la utilizada por Siri o Alexa.
- Diagnósticos médicos: El uso de Machine Learning está ayudando a los doctores a detectar tejido cancerígeno de forma más oportuna.
- Modelos predictivos: Analizando los grandes volúmenes de datos que tienen las empresas, se pueden generar pronósticos de demanda, ventas y rentabilidad más exactos.
Ventajas de utilizar Machine Learning y Big Data para entender el comportamiento del consumidor
- Mejor análisis de datos y aprovechamiento de grandes cantidades de información.
- Mayor precisión al momento de analizar al consumidor, sus patrones de consumo y necesidades. Esto permite detectar nuevas oportunidades de negocio, fortalecer ventajas competitivas y solucionar problemas entre la marca y el consumidor.
- Aumento en ventas y mejor retorno de inversión. Las marcas pueden generar estrategias de marketing y ventas más exitosas, al poder predecir con mayor exactitud eventos futuros.
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Predicción de demanda con Machine Learning y Big Data para realizar análisis de consumidor
Como ya se mencionó, el uso de Machine Learning y Big Data permite generar predicciones y pronósticos de demanda. Los tomadores de decisiones no solo pueden desarrollar mejores de estrategias de marketing o ventas, también pueden mejorar la experiencia al cliente mediante:
- Hacer más eficientes los procesos de entrega.
- Reducir costos operativos y logísticos, lo que se traduce en precios más competitivos para los consumidores.
- Manejar de mejor manera los niveles de inventario.
- Alinear de manera más estratégica la oferta con respecto a los cambios de demanda.
¿Cómo utilizar Machine Learning y Big Data para conocer mejor a su consumidor?
En PREDIK Data-Driven contamos con más de 14 años de experiencia desarrollando soluciones con Big Data para las marcas más importantes alrededor del mundo. Nuestra metodología especializada tiene como pilar el uso de avanzadas técnicas de Machine Learning para asegurar el éxito de cada uno de nuestros proyectos.
¿Cuáles han sido nuestros resultados? Nuestros casos de éxito se extienden por distintos tipos de industrias, en donde clientes como Bayer, Adidas, Shell y Panasonic han logrado grandes resultados.
