Hoy en día, las empresas almacenan y gestionan muchos datos de sus clientes: antigüedad, planes contratados, patrones de consumo, etc. Ahora bien, estos datos, además de utilizarse para facturar y realizar estadísticas, pueden usarse para predecir si un usuario va a darse baja y tomar medidas para evitarlo.
Las diferentes técnicas y herramientas de machine learning (aprendizaje automático) nos permiten sacar el máximo partido de los datos recopilados y pasar de ser reactivos a ser proactivos. Si conseguimos procesar debidamente los datos que vamos almacenando, podremos anticiparnos a futuros comportamientos y tomar mejores decisiones para nuestro negocio.
Pero, ¿en qué consiste exactamente el machine learning? ¿Qué es y cuáles son sus diferentes aplicaciones? Te lo explicamos a continuación.
¿Qué es el machine learning y cómo podemos aprovechar sus técnicas?
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se dedica a crear sistemas que aprenden automáticamente. Las técnicas de machine learning desarrollan algoritmos que revisan millones de datos almacenados e identifican patrones complejos que nos permiten predecir futuros comportamientos. Además, estos sistemas son capaces de mejorar de manera autónoma, sin necesidad de intervención humana.
La cantidad de datos que generan las empresas actualmente no para de incrementarse exponencialmente. Aprovechar estos datos para extraer información valiosa de ellos supone una ventaja competitiva para tu negocio que no debe infravalorarse. Además, hoy en día este tipo de tecnologías está al alcance de todos, ya que el mercado ofrece sencillas herramientas de machine learning que son muy asequibles para empresas de cualquier tamaño.
Sin embargo, no debemos centrarnos en el volumen de datos, puesto que es más importante tener datos de calidad, útiles y fiables que tener millones de datos de los que no podemos extraer información valiosa. Por eso, si estás pensando en incorporar este tipo de herramientas a tu empresa, te recomendamos que, en lugar de utilizar big data, empieces por técnicas más sencillas, como el machine learning supervisado: algoritmos que aprenden de los datos introducidos por una persona.
Actualmente, muchos ámbitos comerciales utilizan técnicas de machine learning para mejorar sus predicciones y afinar la toma de decisiones. Sectores como el de las compras en línea, la publicidad en línea o los filtros anti-spam sacan el máximo partido de estas tecnologías.
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