6 casos de uso empresariales del Machine Learning

Aunque no lo parezca, el futuro ya está aquí. Coches que se conducen solos, traducciones inmediatas, sugerencias de compra personalizadas, recomendaciones de películas o series que te pueden interesar. Gracias al Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) nuestras vidas están cambiando en los últimos años y lo que vislumbramos en la próxima década puede cambiar el futuro de los negocios.

¿Conoces todo lo necesario sobre Machine Learning?

Machine Learning es una disciplina de la Inteligencia Artificial, que utiliza algoritmos para encontrar patrones entre todos los datos que se le faciliten. Su objetivo es hacer predicciones con los datos facilitados, ya sean imágenes, datos estructurados, no estructurados, etc.

Cuando se utiliza Machine Learning no es necesario programar constantemente su evolución porque de manera autónoma realiza el trabajo que se le ha solicitado. Esta disciplina ha ganado relevancia en los últimos años gracias al Big Data, pero se utilizó por primera vez en 1959.

Cómo las empresas utilizan el Machine Learning para lograr resultados eficientes y cuantificables rápidamente

En los últimos años esta tecnología ha evolucionado a pasos agigantados. Los modelos de Machine Learning son muy versátiles y útiles para el mundo empresarial. Su capacidad para adaptarse a los cambios (en los datos) y el aprendizaje automático, permite pronosticar variables futuras que han alcanzado aciertos superiores al 90%.

Los casos de uso del aprendizaje automático son literalmente infinitos, dependiendo del problema a resolver, los datos de partida y el procesamiento de datos implementado. No obstante, desde el punto de vista de Biuwer, una plataforma de análisis de datos empresarial, consideramos muy útiles y aplicables a una gran cantidad de empresas los siguientes seis casos.

1. Recomendaciones personalizadas que fidelizan a los clientes

El Machine Learning ayuda a ofrecer experiencias altamente personalizadas, lo que podrá traducirse en mejoras en cuanto al compromiso del cliente, la conversión, los ingresos y los márgenes.

Como ejemplos tenemos las sugerencias o recomendaciones de compra en plataformas de comercio electrónico. En un principio se analiza el historial de interacciones de cada usuario (compras, visualizaciones de producto, búsquedas, etc.) y se compara con otros usuarios parecidos. De esta manera la tienda online puede proponer al usuario contenidos de interés con más exactitud, para conseguir los objetivos marcados (por ejemplo, maximizar ventas, acabar con stock perecedero, promover una línea de productos, etc.).

Netflix es otro ejemplo, la plataforma nos sugiere series o películas que nos podrían gustar en función de lo que hemos visualizado previamente. A la hora de comprar o utilizar un producto o servicio, los consumidores esperan una experiencia personalizada y en tiempo real. Con el Aprendizaje Automático conseguimos este tipo de experiencias totalmente personalizadas, lo que supondrá mejoras respecto al compromiso del cliente.

2. Mejorar el servicio al cliente y reducir costes

El Machine Learning puede ayudar a convertir un centro de contacto (telefónico o mediante otro tipo de canales, chat, whatsapp, etc.) en un centro de beneficios mediante la reducción del tiempo de espera de las interacciones (llamadas, mensajes,...), el aumento de la productividad y la satisfacción de los agentes, la reducción de costes y la identificación de oportunidades de mejora empresarial.

Aplicar Machine Learning en un Contact Center puede mejorar la experiencia de tus clientes, con una mejora continua a través de la analítica de datos. El enorme volumen de datos que recibe el Contact Center es un recurso esencial para el progresivo ajuste y perfeccionamiento de los algoritmos implementados. Estos son algunos de los principales beneficios:

• Reduce el volumen de llamadas, ya que se puede generar una respuesta rápida automatizada a un determinado problema antes de que pudiese ser atendido por una persona de carne y hueso. Un bot es capaz de detectar incidencias que se repiten para remitir una notificación al servicio técnico para su resolución o, por ejemplo, realizando una publicación automática en Redes Sociales.
• Mejora de la personalización, permitiendo conocer mejor a tus clientes, identificar con precisión sus necesidades y preferencias, para ofrecerles un tratamiento mucho más personalizado. La tecnología ya permite preparar un conjunto de respuestas automatizadas que no son percibidas como impersonales o frías, pues se adaptan a cada persona.
• Prioriza la respuesta de los emails. El aprendizaje automático aplicado al lenguaje es un tipo específico de algoritmos, aplicables al análisis de los correos electrónicos mediante el Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing, NLP). Esto permite clasificar automáticamente emails por su urgencia o su importancia. Así, el equipo de soporte puede ahorrar mucho tiempo en la atención al cliente y responder con mayor eficacia los emails relevantes.
• Incrementa los ingresos mediante la venta personalizada. Los algoritmos pueden detectar posibles oportunidades de venta en una determinada interacción con el cliente, pudiendo indicar qué producto podría necesitar tu cliente en función de compras pasadas, sugerir productos en base a las conversaciones, etc.

3. Detección de operaciones fraudulentas

En todo el mundo, se pierden miles de millones de euros al año debido al fraude en línea. Muchas de las aplicaciones que están diseñadas para ofrecer protección contra posibles fraudes en línea dependen de normas que no siguen el ritmo de las tácticas cada vez más cambiantes de los hackers, malwares o agentes maliciosos.

Cuando se trata de préstamos para pymes, por ejemplo, donde la detección de fraude es una preocupación fundamental del proceso. Se están capacitando modelos predictivos para evaluar los riesgos mediante el análisis de casos de fraude financiero. Para determinar los riesgos en función de las características de la aplicación, los modelos luego analizan datos como el proceso de solicitud del crédito y la probabilidad del fraude.

Los nuevos antivirus y motores de detección de malware ya se sirven del aprendizaje automático para potenciar el escaneado, acelerar la detección y mejorar la habilidad de reconocer anomalías. Los expertos coinciden en que la prevención del fraude es difícil porque los estafadores cambian y se adaptan continuamente. Entonces, la mejor tecnología para combatir el fraude es aquella que puede cambiar y adaptarse tan rápido como las tácticas del estafador.

4. Análisis de los activos multimedia para aumentar valor y crear nuevos conocimientos

El ámbito del entretenimiento moderno incluye entre otros una infinidad de recursos (audios y vídeos entre otros). que tienen un valor inestimable para ofrecer al usuario una experiencia mejorada. Es de vital importancia conocer el público objetivo al que se dirigen los contenidos, que tendrán aún mayor valor con una personalización y monetización mejorada.

Sin embargo, muchas empresas no logran optimizar sus contenidos multimedia para aprovecharlos del todo. Con Machine Learning puedes obtener beneficios en cuatro áreas fundamentales:

• Mejora de la búsqueda y descubrimiento de contenidos
• Mayor accesibilidad a través del subtitulado y la localización
• Monetización más eficaz de los contenidos
• Perfeccionamiento de las políticas de conformidad y moderación de los contenidos multimedia.

5. Predicción rápida y precisa adecuada a la demanda de los clientes

Predecir qué quieren los clientes, en qué cantidad y cuándo lo querrán resulta fundamental para el éxito de cualquier organización.

Los departamentos de ventas y finanzas, dependen de métricas de demanda precisas para satisfacer la demanda de los clientes, hacer un buen inventario y optimizar el flujo de dinero en efectivo.

Puedes emplear Aprendizaje Automático para comparar los stocks de almacén entre distintos periodos de referencia, y realizar así predicciones de demanda de productos. Visualmente se suelen comparar datos en gráficas de series temporales, lo que permite detectar tendencias y jugar con los datos del pasado, ya ocurridos, con los del presente, y los estimados del futuro inmediato. Los modelos y algoritmos suelen incorporar las parametrizaciones y variables necesarias, como características de productos, la ubicación geográfica, o estimaciones meteorológicas, para conseguir predicciones más exactas y de mayor valor final.

Como decimos, incluso la previsión meteorológica es un factor a tener en cuenta a la hora de un nuevo lanzamiento o un evento que se realice físicamente en una ubicación (es decir, no online). Gracias a la aplicación de Machine Learning cada día obtenemos datos más fiables, que nos pueden ayudar a la hora de tomar decisiones, como por ejemplo, decidir las fechas de determinados eventos (aperturas de locales, días sin IVA, promociones y descuentos en tienda física, etc.), según si va a haber imponderables meteorológicos con una determinada probabilidad en un lugar concreto.

6. Agilizar la toma de decisiones al analizar los datos almacenados en documentos de forma automática

Las empresas generan ingentes cantidades de documentos que constituyen un tesoro de gran utilidad para la organización. En cambio, procesar manualmente altos volúmenes de datos es una tarea muy engorrosa y que lleva mucho tiempo.

Mediante Machine Learning, tu empresa puede acceder y utilizar los datos contenidos en los documentos cuando lo necesite. Esto permite obtener información adicional en la que puedes basar las decisiones empresariales diariamente.

Cómo estamos aplicando Machine Learning en Biuwer

Biuwer es una plataforma de datos que tiene entre sus pilares la facilidad de uso para el usuario final. Dada la complejidad y variedad de aplicaciones posibles en el campo del aprendizaje automático, el enfoque de Biuwer es ser eminentemente práctico y dotar de elementos de valor con la menor complejidad posible para el usuario. Sabemos que no llegaremos a muchos casos de uso, pero creemos que el valor aportado a una gran variedad de empresas y negocios puede ser alto.

Llevado al entorno empresarial, la base está en el uso de series temporales para el seguimiento de KPIs (Key Performance Indicators), sobre los que una organización dispone de un histórico de datos. En base a modelos matemáticos predefinidos planteamos una predicción de un intervalo futuro configurable.

Esto puede completarse con más parámetros de entrada hasta llegar a un “Análisis Qué pasa Si…” (What-If Analysis), en el que modificando ciertos parámetros, Biuwer recalcula automáticamente las series de datos, tanto en el pasado como en el futuro, por correlación con el resto de datos presentes en el conjunto de datos. Este tipo de análisis es muy visual y ayuda a entender casos de negocio muy habituales, por ejemplo:

• Manteniendo todas las demás variables igual, ¿qué ocurriría si se incrementan los precios un 3,5%?. ¿Cómo afectaría a tal o cual KPI?.
• A la inversa, ¿cuál debería ser el incremento o decremento porcentual de precios para obtener un determinado margen de beneficio?.
• ¿Cómo evolucionaría el flujo de caja o cash flow, realizando posibles previsiones en base a drivers, como por ejemplo la automatización del pago de facturas?
• ¿Cuál sería la previsión del resultado de ventas si se aumenta en cinco personas el equipo de ventas?
• ¿Cómo afectaría al resultado final del ejercicio si se incrementan los salarios (de toda la plantilla, de una selección de departamentos o de una selección individual de personas) en un 2%?
• Y muchas muchas más...

En el siguiente vídeo, Alberto Morales (CEO de Biuwer) explica más detalles sobre cómo enfocamos el uso del aprendizaje automático en Biuwer.

¿Quieres saber más sobre las posibilidades de incorporar el Aprendizaje Automático a tus datos? Puedes contactar con nosotros en cualquier momento. No pierdas la oportunidad de probar una demo de Biuwer para saber qué beneficios tiene para tu empresa. Aprovecha un pack de inicio gratuito para acelerar la puesta en marcha y sacar el mayor partido a tus datos.