• 17 mayo, 2023

Decisiones más eficientes y precisas: El impacto del Big Data y el aprendizaje automático en el mundo empresarial

Decisiones más eficientes y precisas: El impacto del Big Data y el aprendizaje automático en el mundo empresarial

El aprendizaje automático revela el potencial oculto del big data para resolver problemas empresariales complejos.

El aprendizaje automático y el big data para las empresas  están revolucionando las operaciones comerciales y proporcionando constantemente muchas nuevas oportunidades.

Aunque el aprendizaje automático se remonta a la década de 1950, actualmente está más sujeto a aplicaciones prácticas a gran escala. El big data, por otro lado, se convirtió en “algo” en 2013, después de que se descubriera que el 90% de los datos del mundo se produjeron en los dos años anteriores.

La gran cantidad de generación de datos, por lo tanto, se convirtió en un desafío, así como en una oportunidad. Como una oportunidad, el big data permite a las empresas no andar a ciegas, sino tomar decisiones sabias en tiempo real, proporcionándoles información sobre diversas situaciones del mercado y asegurando una mejor comprensión de los comportamientos y preferencias de los consumidores.

Sin embargo, es de destacar que los macrodatos por sí solos son de poco valor. Para ser útil, tiene que ser operado por varios métodos analíticos, muchos de los cuales no van más allá de proporcionar meros conocimientos estadísticos.

El aprendizaje automático es útil a medida que avanza para dar a conocer los potenciales ocultos del big data mediante la producción e implementación de soluciones a problemas empresariales complejos.

A continuación, se presentan cuatro formas en las que la combinación de big data con el aprendizaje automático ha ayudado a mejorar la inteligencia empresarial, y algunas conclusiones para los propietarios de negocios.

1.Facilitar la segmentación de clientes

No es raro encontrar grupos distintos, cada uno compuesto por individuos que comparten una amplia gama de similitudes, dentro de la base de clientes de una empresa. De hecho, descubrir este tipo de grupos es un paso crucial que toda empresa debería dar.

Afortunadamente, los algoritmos de agrupación de aprendizaje automático son perfectos para lograr este tipo de segmentación. Muchos de estos algoritmos no están supervisados, ya que no requieren una dirección humana especial para funcionar. Más bien, un algoritmo de agrupación no supervisado solo requiere datos para la exploración, con el modo de descubrir similitudes y diferencias (donde existan), y crear clústeres distintos basados en una serie de características.

En 2009, Orbitz creó un equipo de aprendizaje automático para facilitar la segmentación, entre otras razones. Tres años más tarde, descubrió un patrón a partir de los datos a su disposición: los usuarios de Mac estaban dispuestos a gastar hasta un 30% más por noche en habitaciones de hotel, en comparación con los usuarios de Windows. Este descubrimiento hizo que (Orbitz) entrara en acción de una manera que ayudó a sentar las bases para segmentar la base de clientes de la empresa en función de la propensión relativa a pagar por diferentes tipos de hoteles.

Su empresa también puede aprovechar el poder del aprendizaje automático y el big data para lograr la segmentación. Pero, primero, debe descubrir si la segmentación tiene algún beneficio potencial para su organización. Si crees que lo hace, entonces será necesario invertir mucho en análisis de datos, preparar el aprendizaje automático de su negocio y luego emplear un equipo de aprendizaje automático. Como pronto verá, el aprendizaje automático no solo ayudará a dar sentido de manera precisa y eficiente a los datos a su disposición, sino que también ayudará a implementar estrategias comerciales básicas.

2.Hacer que la segmentación sea posible y efectiva:

El solo hecho de saber que su base de clientes está compuesta por diferentes grupos no es muy bueno, tiene que idear medios para satisfacer necesidades divergentes.

Orbitz respondió al descubrimiento anterior dirigiéndose a los clientes de manera diferente: los hoteles más caros se mostraron a los usuarios de Apple. Es bastante razonable sugerir que este movimiento fue prudente, ya que un objetivo tan estratégico debe haber sido altamente rentable.

Por otro lado, a veces es necesario ver la base de clientes de uno como diferente individuo con varias preferencias en lugar de un conglomerado de diferentes grupos. Esta perspectiva hará que sea más pragmático adaptar los productos a cada individuo en función de su comportamiento específico y sus preferencias percibidas. Una vez más, el aprendizaje automático, bajo los auspicios del big data, facilita esto.

Google, por ejemplo, utiliza big data para comprender mejor sus preferencias y los combina con algoritmos complejos (aprendizaje automático) para proporcionar resultados supuestamente relevantes para cada consulta que realice. Esta es la razón por la que sus elecciones anteriores (por ejemplo, los sitios que has visitado) terminan impactando en algunos de los resultados que se le muestran.

El aprendizaje automático y el big data también están abriendo terreno en la publicidad dirigida. Pixar, por ejemplo, se dirige a su audiencia con diferentes anuncios de películas que se basan en preferencias aprendidas. Netflix también estima que sus algoritmos producen $1000 millones al año en valor a partir de la retención de clientes, gracias a la «adicción a Netflix», que es estimulada principalmente por recomendaciones precisas fomentadas por el filtrado colaborativo basado en el usuario y el de artículos.

En otras palabras, los propietarios de negocios deben entender que dirigirse a los consumidores de manera diferente tiene mucho sentido, y que el aprendizaje automático hace posible la personalización, que es clave para proporcionar una mejor experiencia de usuario. Digamos que dirige un negocio de comercio electrónico, el aprendizaje automático puede ayudarlo a personalizar sus anuncios para que la gente vea solo los productos que probablemente se adapten a sus necesidades. Esto definitivamente agregará un toque discreto a su plataforma y puede mejorar sus resultados al aumentar las ventas y generar la retención de clientes. Una vez más, la «adicción a Netflix» dice mucho sobre el potencial de la segmentación inducida por el aprendizaje automático.

3.Fomentar el análisis predictivo:

Después de obtener información sobre el comportamiento del consumidor a partir de los macrodatos, querrá usar el aprendizaje automático para desarrollar generalizaciones y, por lo tanto, hacer predicciones con respecto a varios problemas comerciales.

En otras palabras, los modelos de aprendizaje automático pueden aprender patrones de comportamiento a partir de los datos y determinar la probabilidad de que una persona o un conjunto de personas tomen ciertas acciones, como suscribirse a un servicio. Esto hace posible anticiparse a los eventos y tomar decisiones futuristas.

La compañía American Express utilizó big data para analizar y predecir el comportamiento de los consumidores aprendiendo de las transacciones históricas. A través de esto, pudo predecir el 24% de las cuentas en su mercado australiano que estaban a punto de cerrar en cuatro meses. T-mobile también utiliza big data para predecir las fluctuaciones de los consumidores.

Para hacer este tipo de predicciones, debe emplear experiencia en aprendizaje automático para ayudar a lidiar con los datos de su negocio. Los algoritmos de clasificación se utilizan generalmente como base para tales predicciones.

4.Proporcionar las bases para el análisis y la regulación de riesgos:

Los macrodatos permiten a los modelos de aprendizaje automático analizar y regular ampliamente los riesgos.

Para la detección de fraudes, American Express aplica el aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos históricos. De hecho, se considera que el sistema de aprendizaje automático difiere de los sistemas de detección de fraude existentes anteriormente, que solo incluían reglas creadas manualmente, y está mejor porque es probable que mejore con más entradas de datos. También le ahorra a la empresa millones de dólares, dijo Bernard Marr.

Su negocio también puede hacer uso del aprendizaje automático para reducir las irregularidades financieras. De hecho, muchas organizaciones están desarrollando sistemas para facilitar el proceso. IBM, por ejemplo, proporciona a las instituciones financieras un sistema de aprendizaje automático en IBM z/OS para ayudar a la gestión del riesgo financiero. Este sistema presta especial atención a la puntuación crediticia y está dirigido a deducir la solvencia crediticia que utiliza para medir los riesgos.

El aprendizaje automático y el big data están ganando actualmente la atención que se merecen, y no hay duda de que ambos dependen de la fuerza del otro. Lo que es más importante, ambos han hecho consistentemente un gran impacto en la forma en que emprendemos las operaciones comerciales. 

Este artículo reveló unas cuatro formas en las que una combinación de aprendizaje automático y big data, si se aplica, puede ser un toque de inteligencia empresarial. Por lo tanto, le queda a usted mejorar su juego como empresario.

 

Fuente: Entrepreneur

Etiquetas: aprendizaje automático / BigData

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