El mayor avance en la historia de la Inteligencia Artificial (IA) es el aprendizaje continuo, automático e inteligente de las máquinas. Machine Learning utiliza datos y algoritmos para crear patrones de comportamiento y los actualiza con cada nueva entrada de información. Esto permite crear proyectos novedosos out-of-the-box y 100% personalizados con los que poder determinar qué estrategia de IA queremos seguir.

Los dos modelos predominantes que encontramos en este proceso de Machine Learning son:

  • Modelos de propensión a la compra: establecen un objetivo y utilizan toda la información disponible para prever la intención de compra a través de unos patrones establecidos. Estas predicciones utilizarán algoritmos que, en última instancia, predecirán la probabilidad de compra del cliente potencial de manera única y personalizada.

  • Modelos de retención al cliente: diseñados para identificar conductas del cliente y prevenir que estos dejen de utilizar tus servicios o productos. Te permiten analizar las razones de abandono del cliente gracias a su visión 360°. Además, a través de algoritmos, estos modelos encuentran puntos de insatisfacción que permiten a tu empresa tomar decisiones concretas.

Sin embargo, para conseguir aplicar los beneficios de un Machine Learning personalizado y así ampliar y asegurar el valor que tienen tus clientes con estos modelos, existen seis fases a seguir:

  • Recogidas de datos: desde el repositorio de Customer Insights o cualquier otro Customer Data Platform. Estos repositorios gestionan y analizan la información recibida de canales digitales, plataformas ecommerce, CRM, atención al cliente, etc. Asimismo, por medio de la IA, Customer Insights incluye fuentes offline como valoraciones y compras en tienda física.

  • Análisis de datos: continúa con la fase de preparación de datos. Analiza estadísticamente los datos recogidos para valorar la calidad de los mismos. 

  • Procesado de datos: gracias al cual podrás descubrir posibles patrones y relaciones. De esta manera, se cocinan los datos para los modelos y se generan variables discretas y derivadas en los patrones de datos.

  • Modelado: La fase de Data Science caracteriza, entrena y evalúa a los modelos con el objetivo de mejorar sus resultados.

  • Visualización: esta es la fase de explotación de los datos. La información de estos modelos se visualiza de forma interactiva y atractiva. Herramientas de Business Intelligence como Power BI serán las encargadas de no solo visualizar los datos, sino enriquecerlos con otros datos provenientes de la IA.  

  • Go Live: es la puesta en acción del algoritmo donde a partir de los resultados se industrializarán y automatizarán los datos. Es la fase operativa que permite a las empresas tomar una decisión según la información analizada. Entre otras acciones, esto favorecerá la gestión del ROI y el análisis de oportunidades de venta de tus productos o servicios.

Azure Machine Learning y Customer Insights

Estas necesidades tecnológicas dentro del campo de Machine Learning necesitan soluciones innovadoras de Inteligencia Artificial capaces de llevar a cabo las distintas fases y cumplir los objetivos específicos de cada empresa.

Un ejemplo de esto es Azure Machine Learning. Esta solución podría hacer frente al reto de predicción de fuga de los clientes a través del modelo de retención del cliente y siguiendo las fases mencionadas. Para ello, utilizará un algoritmo específico en lugar de los estándares y, al final, la información recopilada podrá destinarse a Customer Insights como punto predictivo del resultado de IA para utilizarlo en las segmentaciones de marketing.

Si te interesa ampliar tu conocimiento acerca de las ventajas y oportunidades que ofrece Machine Learning en la visión 360° de tu empresa y en la personalización de tus clientes, descarga nuestro webinar sobre Inteligencia Artificial para la segmentación y analítica de clientes.