En muchas oportunidades, nos gustaría predecir el futuro cercano de nuestra empresa, o conocer lo que quieren nuestros clientes; esto es posible con el Machine Learning.

Las empresas deben comprender que la información es el mayor recurso que poseen, por lo que las bases de datos son sus recursos más valiosos.

Al conocer la información de sus usuarios, se pueden predecir los comportamientos de los consumidores.

Y al detectar esos patrones en la conducta, podemos planificar que medidas se necesitan ejecutar.

Machine Learning

Antes pensábamos en una Inteligencia Artificial (IA) de robots que solucionaban problemas para los humanos.

Pero hoy en día, existe como automatización de procesos, y recolección de data que aplicamos a proyecciones de las empresas.

El machine learning, conocido en español como aprendizaje automático o aprendizaje de máquina, nació como una idea ambiciosa de la IA en la década de los 60. Para ser más exactos, fue una subdisciplina de la IA, producto de las ciencias de la computación y las neurociencias.

Lo que esta rama pretendía estudiar era el reconocimiento de patrones (en los procesos de ingeniería, matemáticas, computación, etc.) y el aprendizaje por parte de las computadoras. En los albores de la IA, los investigadores estaban ávidos por encontrar una forma en la cual las computadoras pudieran aprender únicamente basándose en datos.

Trabajamos el razonamiento probabilístico, investigación basada en la estadística, recuperación de información, neuromarketing. Al unir todo esto, se crea un estilo de perfil de nuestros clientes.

De esta forma, con IA somos capaces de crear alertas y proyecciones.

Una vez que se reconoce patrones que los usuarios han tenido y que otros van en la misma línea.

Hoy en día las empresas saben que las decisiones se toman en base a datos.

Es por esto que, mientras mejor sea la información, esta ofrecerá más valor para realizar la proyección.

Netflix, Caso Real de Machine Learning

Una vez entendemos que el Machine Learning nace de la inteligencia artificial, y busca crear un efecto en su base de datos, Netflix es un gran ejemplo de esto.

A través de diferentes algoritmos, así como aprendizajes de otros usuarios, este es capaz de predeterminar perfiles.

Es por esto que a veces nos recomienda películas que considera nos gustarán, porque otras personas la han visto.

Incluso, en su última mejoría decidió llevarlo a porcentaje, donde nos indica que tan cercano o apróximado es a nuestros gustos.

Es por esto que con Machine Learning, Netflix intenta personalizar tu experiencia, esto basado en tus preferencias y las de personas similares.

El algoritmo aprende las cosas que te gustan, y en base a ello selecciona un flujo de información (en este caso películas y series) para mostrar.

Considera estas ideas para Machine Learning

Y ahora que conoces que no tienes límite para aplicar el ML a diferentes aspectos de tu empresa, te dejamos una serie de ideas que puedes implementar:

• Crea una base de datos dinámica y automatizada con toda la información que es relevante de tus clientes si conoces sus preferencias. Así, cuando visiten tu página, puedas ofrecerles recomendaciones de productos.
• Ofrecer productos como, por ejemplo, la probabilidad de que el comprador busque artículos de temporada.
• El marketing personalizado se basa en un sencillo principio: mientras más se pueda saber sobre el cliente y su comportamiento, mejor se le podrá atender y se traducirá en más ventas.
• Evitar el blanqueo de capitales, Paypal tiene herramientas que comparan millones de transacciones y pueden distinguir con precisión entre transacciones legítimas y fraudulentas, entre compradores y vendedores.

Y si aún quieres conocer más sobre la IA y el ML, por aquí te dejamos un video que nos habla más al respecto:

Y si el mundo del Machine Learning te ha cautivado tanto como a nosotros, conoce sobre programmatic.

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