Ir al contenido principal

¡Hola! Los planes Standard y Essential disponen de prueba gratuita. Suscríbete gratis hoy mismo.

Maximizar el ROI con aprendizaje automático no supervisado

¡Impulsa tu ROI al máximo! Descubre el poder del aprendizaje automático no supervisado. Son complejos pero una vez entendidos el éxito está garantizado.

Como propietario de una pequeña empresa, sabes la importancia de invertir en tecnología. Pero, lamentablemente, muchas empresas no utilizan eficazmente su tecnología o no conocen las capacidades de las nuevas tecnologías. Si ya utilizas la IA y la automatización, es posible que te preguntes cómo el aprendizaje automático (machine learning, ML), una subcategoría de la IA, puede mejorar tu negocio.

El aprendizaje automático enseña a los sistemas de IA a aprender de forma independiente, con muy poca intervención humana. Con el ML, las empresas pueden realizar más tareas y asignar mejor su tiempo a iniciativas comerciales más críticas. Hay varios tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y semisupervisado.

En este artículo hablaremos de cómo el aprendizaje automático no supervisado puede ayudarte a impulsar tus ingresos y ventas a la vez que mejoras los procesos internos y externos. Pero, ¿qué es el aprendizaje automático no supervisado y cómo usarlo? Sigue leyendo para obtener más información.

¿Qué es el aprendizaje automático no supervisado?

El aprendizaje no supervisado es un algoritmo que permite a las máquinas aprender de forma independiente. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan conjuntos de datos sin etiquetar para descubrir patrones y agrupaciones sin necesidad de intervención humana. A diferencia de otros tipos de aprendizaje automático, los algoritmos de aprendizaje no supervisado no se basan en datos de entrenamiento, sino que sacan conclusiones basadas en los datos que tienen delante. Descubre similitudes y diferencias en los conjuntos de datos y nos transmite esa información para mejorar las funciones comerciales.

Hay dos tipos principales de algoritmos de aprendizaje no supervisado:

Agrupación

La agrupación es un modelo de aprendizaje en el que la máquina agrupa los datos en conjuntos basados en similitudes. El aprendizaje automático no supervisado por agrupación encuentra similitudes en los conjuntos de datos y los clasifica en función de las funciones comunes.

Un ejemplo de aprendizaje no supervisado por agrupación sería si estás analizando los datos de los clientes. En este caso, puede agrupar a todas las mujeres en un grupo y a los hombres en otro.

Asociación

La asociación en el aprendizaje automático supervisado es un método utilizado para encontrar relaciones entre varias variables en un conjunto de datos grande. Se utiliza para definir un conjunto de datos que se producen juntos, lo que puede hacer que tu marketing sea más eficaz.

Por ejemplo, puedes determinar la probabilidad de que los clientes que compraron un producto compren otro.

Aprendizaje automático no supervisado frente a semisupervisado frente a supervisado

Como hemos mencionado, hay varios tipos de aprendizaje automático: no supervisado, semisupervisado y supervisado.

El aprendizaje supervisado difiere del aprendizaje no supervisado en que un modelo de aprendizaje automático supervisado produce resultados basados en datos de entrenamiento que utiliza como ejemplos. Estas máquinas ya tienen las respuestas correctas dadas por los científicos de datos humanos.

Por otra parte, los algoritmos de aprendizaje no supervisado utilizan la introducción de datos sin etiquetar para sacar conclusiones sin necesidad de intervención humana.

Los modelos de aprendizaje automático semisupervisados son una combinación de los dos. Pueden tener algunos datos etiquetados y puntos de datos sin etiquetar, lo que les permite sacar conclusiones y resolver problemas.

Por ejemplo, una máquina puede observar los datos etiquetados o imágenes de diferentes frutas y tener que etiquetar el resto en función de las diversas características de cada una de ellas.

El aprendizaje automático supervisado es costoso porque para entrenar a las máquinas se necesitan millones de ejemplos. Sin embargo, el aprendizaje automático semisupervisado requiere menos ejemplos y permite a las máquinas sacar conclusiones basadas en datos de entrenamiento limitados.

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado evalúan los puntos de datos sin etiquetar para encontrar información sin ayuda de los seres humanos, lo que les permite encontrar patrones ocultos y agrupar los datos etiquetados de forma eficaz.

Además, los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden gestionar técnicamente problemas más complicados que los modelos supervisados porque no dependen de los datos de entrenamiento.

Cómo utilizar el aprendizaje automático no supervisado para el marketing

El agrupamiento es el modelo de aprendizaje no supervisado más común, ya que puede agrupar fácilmente conjuntos de datos sin tener que definirlos de antemano.

Los modelos de ML supervisado encuentran patrones y similitudes en los puntos de datos sin etiquetar y sin clasificar sin necesidad de intervención humana.

Así pues, ¿qué significa esto para tu negocio? Estas son algunas de las formas en las que puedes utilizar el aprendizaje automático no supervisado para el marketing:

Segmentación de clientes

El aprendizaje automático en marketing puede mejorar los esfuerzos de personalización con la segmentación de clientes.

La segmentación de clientes es la práctica de agrupar a los clientes en función de características similares, como ubicación, edad, sexo, intereses y comportamiento, lo que permite a los profesionales del marketing crear perfiles tipo de clientes para cada mercado objetivo.

Con los segmentos de clientes, puedes enviar campañas de marketing por correo electrónico más personalizadas y encontrar nuevas formas de comercializar a varios tipos de clientes en función de los datos etiquetados que tienes sobre ellos.

Exploración y visualización de datos

La exploración y visualización de datos te permiten ver tus puntos de datos en lugar de mirar un montón de números en una hoja de cálculo.

El aprendizaje no supervisado puede crear visualizaciones, como gráficos y paneles de control, para ayudarte a aprender sobre diversos tipos de datos dentro de tu organización. Además, pueden crear paneles de control interactivos que te permiten explorar tus datos más a fondo para comprender mejor lo que significan los datos.

Detección de anomalías

La agrupación permite detectar valores atípicos o diferencias dentro de los datos, también conocidos como anomalías. Por ejemplo, una empresa financiera puede utilizar el aprendizaje automático no supervisado para avisarte de cualquier cargo extraño en la tarjeta de empresa, lo que indica transacciones fraudulentas.

Las anomalías se producen en los datos periódicamente y pueden ayudar a las empresas a identificar los momentos en los que necesitan actuar, tanto si son financieras como si no. Por ejemplo, pueden identificar valores atípicos en los datos de sus clientes, que pueden agruparse y servir para descubrir un segmento de mercado oculto que no sabían que tenían.

Recomendaciones

Recuerda que el aprendizaje no supervisado puede agrupar fácilmente los elementos en función de los datos. Las recomendaciones de artículos cuando compras en línea o las recomendaciones de televisión y películas en tu sitio de streaming favorito son casos de uso común del aprendizaje automático.

El aprendizaje no supervisado aprende sobre los clientes en función de su comportamiento. Por ejemplo, si ves muchas películas de terror en Netflix, te recomiendan más películas y series de televisión de terror, gracias al aprendizaje no supervisado.

Las empresas pueden utilizar esta función para ventas adicionales y ventas cruzadas más eficaces para proporcionar sugerencias basadas en los productos vistos o comprados. Por ejemplo, si alguien opta por comprar unos vaqueros, el sistema puede recomendar una camiseta que combine.

Ventajas del aprendizaje automático no supervisado

Las técnicas de aprendizaje no supervisado no requieren la intervención humana, por lo que resultan más atractivas para las empresas que no tienen tiempo o recursos que dedicarles para proporcionar millones de ejemplos a los sistemas informáticos. El aprendizaje automático no supervisado tiene varias ventajas para las empresas, entre ellas las siguientes:

Mejora de la toma de decisiones

Las empresas dependen de los datos para tomar decisiones informadas que pueden afectar al éxito de la empresa. Lamentablemente, las empresas con grandes cantidades de datos nunca podrán procesarlos todo sin la ayuda del aprendizaje automático.

Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisado pueden extraer los datos pertinentes y ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones al convertir los puntos de datos en información procesable sobre operaciones, marketing y gestión del dinero.

Mejor comprensión del cliente

Las técnicas de aprendizaje no supervisado pueden predecir el comportamiento de los clientes, lo que te permite pronosticar qué clientes son más propensos a comprar un producto o servicio.

Permite que los datos predictivos vayan más allá de los datos geográficos y psicográficos del cliente e incluyan el historial de compras y la interacción con la marca. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado se puede utilizar para predecir cuándo los clientes abandonarán el embudo, lo que te permite ajustar las labores de marketing para atender a los clientes en riesgo.

Además, te puede ayudar a segmentar y dirigirte a los clientes correctamente en función de su comportamiento y patrones de compra, en lugar de solo la demografía, lo que te permite crear campañas de marketing más personalizadas.

Seguridad mejorada

El aprendizaje automático no supervisado no solo mejorará tus campañas de marketing. Puede mejorar la seguridad mediante el análisis del comportamiento en la red y la ejecución de diversos procedimientos para evitar ciberataques. El aprendizaje automático puede identificar posibles amenazas antes que los consultores informáticos humanos, lo que le permite adaptarse a los cambios y eliminar la necesidad de análisis manuales.

Sin entrenamiento

El aprendizaje automático no supervisado no requiere millones y millones de ejemplos de entrenamiento para ayudar a realizar diversas tareas de análisis y categorización de datos, lo que te permite ahorrar tiempo en las acciones manuales.

Además, esto puede reducir costes porque requiere menos tiempo para aprender, ya que es mucho más fácil obtener datos sin etiquetar que datos etiquetados.

Reduce el sesgo

El sesgo en las estadísticas es común, sobre todo cuando las máquinas requieren una intervención humana. Sin embargo, debido a que los datos utilizados para el aprendizaje automático no supervisado no están etiquetados, pueden ayudar a evitar algunos errores humanos y sesgos. Sin embargo, el sesgo sigue siendo posible porque los seres humanos todavía están interpretando los datos.

Desafíos de los algoritmos de aprendizaje no supervisado

Lamentablemente, el aprendizaje automático no supervisado no es perfecto y hay varias limitaciones, entre ellas:

Calidad de los datos

Los resultados proporcionados por los modelos de aprendizaje automático no supervisado son menos precisos que los modelos de aprendizaje automático supervisado porque la introducción de datos no contiene etiquetas que se vayan a utilizar como respuestas.

En su lugar, las máquinas se dejan totalmente solas y deben encontrar patrones en los datos para agrupar conjuntos de datos sin necesidad de intervención humana.

Además, la calidad del resultado depende en gran medida de la calidad de los datos. La calidad de los datos puede ser un motivo de preocupación porque no hay un resultado correspondiente y las máquinas no pueden determinar qué datos deben y no deben utilizarse para sacar conclusiones.

Escalabilidad

El aprendizaje automático no supervisado es menos escalable que el aprendizaje automático supervisado porque es menos preciso y requiere validación por parte de seres humanos.

Además, el proceso de entrenamiento requiere mucho tiempo porque los algoritmos de aprendizaje automático no supervisado deben analizar y calcular varias posibilidades para proporcionarte el mejor resultado.

Complejidad del algoritmo

Es posible que los modelos no supervisados necesiten recibir más datos a medida que avanzan los proyectos, lo que puede hacer que el resultado sea menos preciso. Para mejorar la precisión, debes tener un modelo complejo, lo que requiere experiencia y habilidades avanzadas para determinar si funciona.

Futuro del aprendizaje automático no supervisado en marketing

El aprendizaje automático no supervisado puede ayudar al éxito de tu empresa mediante la segmentación de clientes, proporcionando recomendaciones y mejorando el análisis de datos.

Con la ayuda del aprendizaje automático y la IA, ahora puedes optimizar tus mensajes y ofertas para atraer a los clientes adecuados en el momento adecuado para aumentar las ventas y los ingresos.

¿Listo para usar los datos y el aprendizaje automático para mejorar tus campañas de marketing? Prueba las recomendaciones inteligentes de Mailchimp para empezar a optimizar tus campañas de marketing.

Comparte este artículo