El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que utiliza algoritmos que imitan el aprendizaje humano proporcionando a las máquinas conjuntos de datos. A partir de estos conjuntos de datos, los equipos pueden aprender diversas tareas, desde la predicción al análisis de datos.
Las empresas utilizan el aprendizaje automático para mejorar sus procesos de toma de decisiones, tomando decisiones basadas en datos que afectan a toda la empresa. Con la ayuda del aprendizaje automático, las empresas pueden empezar a comprender sus datos y realizar predicciones sobre qué puede pasar si se cambian algunos aspectos de su negocio. Por ejemplo, ¿qué pasaría con una empresa si dejara de vender uno de sus productos? El aprendizaje automático se lo puede decir según los datos de ventas anteriores.
Los datos son el centro de cualquier proceso de aprendizaje automático, por lo que es posible que te preguntes por qué no los utilizan más empresas. El aprendizaje automático y la IA requieren cantidades masivas de datos para aprender, y con cuantos más datos, se vuelven más precisos.
Sin embargo, la IA en el marketing y los negocios puede ayudar a las empresas a aprender el modo de mejorar las ventas y la experiencia del cliente y planificar el futuro.
Veamos algunas de las formas en las que el aprendizaje automático mejora la toma de decisiones.
Análisis predictivos
El análisis predictivo es otro subconjunto de la IA basado en la estática. Realiza predicciones basadas en los datos que tiene, proporcionándote mejores perspectivas de inteligencia empresarial. Por ejemplo, si le das datos de ventas, puede hacer predicciones de ventas para el próximo mes, trimestre o año. Los análisis predictivos utilizan el modelo predictivo para utilizar datos históricos con el fin de predecir algo que puede suceder en el futuro.
Se puede utilizar para predecir cualquier cosa siempre y cuando tengas datos históricos. Por ejemplo, las empresas financieras podrían utilizarla para determinar cuándo vender un valor en función del comportamiento anterior del mercado.
El ML también puede predecir el rendimiento de una campaña de marketing y la probabilidad de que convierta clientes en función de las compras y el comportamiento pasados, midiendo en última instancia el rendimiento de una campaña que aún no ha ocurrido.
Segmentación de clientes
El aprendizaje automático también se puede utilizar para segmentar a los clientes en función de diversos datos. Por ejemplo, la IA puede agrupar a los clientes con características similares en función de la demografía y los comportamientos. Sin embargo, si añades los datos de los clientes que recopilas de tu tienda en línea, se pueden utilizar para segmentar los clientes en función del comportamiento de compra anterior.
Por ejemplo, Mailchimp utiliza análisis predictivos para estudiar el comportamiento de compra anterior y predecir contactos con un valor de vida del cliente (customer lifetime value, CLV) alto, moderado o bajo. A continuación, esas predicciones se utilizan para segmentar a tus clientes automáticamente.
La tecnología de la IA puede encontrar, de forma automática, patrones en los datos de los clientes que el cerebro humano no, lo que te permite segmentarlos en función de información que ni siquiera sabías que existía y crear campañas de marketing más personalizadas.
El uso del aprendizaje automático para la segmentación de clientes aumenta la eficacia y es altamente escalable. Los métodos manuales de analizar los datos de los clientes para encontrar similitudes pueden funcionar para las pequeñas empresas, pero no son lo suficientemente eficaces cuando tienes decenas de miles de clientes.
Detección de fraudes
La detección de fraudes se refiere a los procesos informáticos que impiden la realización de pagos fraudulentos. Desafortunadamente, muchas herramientas de protección contra el fraude tienen muchos falsos positivos, lo que evita que clientes reales puedan hacer negocios contigo.
Por ejemplo, los pedidos grandes se consideraban más propensos a ser fraudulentos, por lo que se bloqueaban las transacciones que superaban un importe determinado. Si tu sistema de detección de fraudes bloquea automáticamente a los clientes en función de la cantidad de pedidos o el importe de las ventas, no puedes determinar si alguno de esos pedidos procedía de clientes reales.
La tecnología de la IA resuelve algunos de los problemas relacionados con los programas de detección de fraudes que ya están obsoletos. Además, funciona más rápido que la mayoría de esos programas, dándote resultados inmediatamente después de recibir un pedido. La detección de fraudes mediante ML también es más escalable, lo cual, al proporcionarle más datos, te permite aumentar el volumen de transacciones. Pero eso es solo el principio.
El uso del aprendizaje automático para la detección de fraudes es más preciso, lo que significa que no estás bloqueando potencialmente a clientes reales. Estas tecnologías aprenden de los patrones y pueden adaptarse a los cambios más rápido que la inteligencia humana. Por lo tanto, puede identificar transacciones sospechosas o fraudulentas todavía más deprisa para proteger tu negocio.
