Saiba como o machine learning está tornando o processo de compra mais customizado e seguro.

Descubra cómo el aprendizaje automático está haciendo que el proceso de compra sea más personalizado y seguro.

Cada día el uso del aprendizaje automático se está convirtiendo en una forma indispensable para que las empresas de diversos segmentos analicen los datos de forma más precisa y automatizada.

El machine learning es cada vez más popular gracias a las transformaciones digitales de las empresas que son capaces de identificar oportunidades más rentables y evitar errores peligrosos con esta técnica que permite entregar resultados mucho más precisos y rápidos.

En este artículo vamos a explicar un poco qué es el Machine Learning y cómo se utiliza en el mercado.

¿Qué es el aprendizaje automático?

La técnica del aprendizaje automático es una vertiente específica de la IA que entrena a las máquinas para que aprendan de los datos. Estas máquinas tienen la capacidad de aprender por sí mismas a partir de grandes volúmenes de datos mediante algoritmos de big data. Estas máquinas identifican patrones en los datos y crean conexiones inteligentes, aprendiendo y realizando tareas sin ayuda humana.

El objetivo de este proceso es predecir las respuestas con mayor precisión y ofrecer el mejor resultado con la menor probabilidad de errores.

Esta tecnología puede dividirse en dos categorías principales: supervisada o no supervisada.

Supervisado: En esta categoría, es necesaria la interacción de un ser humano para controlar la salida y entrada de datos y, si es necesario, interferir en el entrenamiento de la máquina haciendo comentarios para su aprendizaje y aplicación en los próximos análisis de la máquina en cuestión.

Sin supervisión: En esta categoría, el aprendizaje automático se utiliza con datos que no tienen etiquetas históricas. Utilizan el aprendizaje profundo para procesar tareas complejas sin formación humana.

¿Cuáles son las ventajas de utilizar Learning Machine?

  • Con la entrega de datos ilimitados de diversas fuentes, es posible revisar constantemente los datos y el mensaje de ayuda basado en el comportamiento. Una vez entrenada, la máquina puede identificar más variables relevantes y transmitir la información correcta. Además, es una forma eficaz de automatizar los procesos internos de la empresa.
  • Es posible procesar, analizar y predecir rápidamente las necesidades del cliente, promoviendo una experiencia más personalizada para cada momento o individuo. Esto se debe a que el aprendizaje se produce a través de los comportamientos pasados, mejorando así las predicciones basadas en nuevos datos.
  • Se puede utilizar para identificar las segmentaciones de clientes, o crear una microsegmentación basada en patrones de comportamiento. Este tipo de aprendizaje ayuda a crear un enfoque preventivo para la segmentación de clientes, guiando así a cada individuo a través del viaje de compra.

¿Existe alguna diferencia entre la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje por medio de la tecnología?

A pesar de trabajar con el aprendizaje automático y el análisis de datos, estas tres partes tienen sus propias características y formas de trabajar y ofrecer resultados.

La inteligencia artificial, por ejemplo, tiene la capacidad de imitar algunas características humanas mediante la percepción visual y el reconocimiento del habla. Todo lo que aprende se basa o se inspira en características o comportamientos humanos.

En el Aprendizaje automático técnica, el aprendizaje se produce sin estar realmente programado, la máquina se ajusta para dar respuestas en función de los datos que ya tiene disponibles para el análisis. En esta técnica, la intervención humana no es realmente necesaria para realizar los cambios, ya que el objetivo aquí es un aprendizaje dinámico a través de los datos ya existentes.

Con más complejidad que la técnica de aprendizaje automático, el subconjunto de aprendizaje profundo se utiliza principalmente para referirse a las redes neuronales artificiales más complejas. Utilizando conjuntos de algoritmos que establecen nuevos registros más precisos para diversos problemas con acciones como el reconocimiento de imágenes y sonidos, sistemas y recomendación, entre muchos otros.

Ejemplos de aplicación del aprendizaje automático en la actualidad

  • Los coches autónomos de Google (Essence)
  • Ofertas recomendadas como Amazon y Netflix (día a día)
  • Saber lo que los clientes dicen de ti en twitter (Reglas lingüísticas)
  • Detección del fraude

No es difícil que las empresas utilicen esta técnica. Actualmente, sectores como el de los servicios financieros ya utilizan el aprendizaje automático para identificar fraudes u oportunidades de inversión.

Los marketplace y las tiendas online lo utilizan principalmente para mejorar la experiencia del cliente y suplir sus deseos y necesidades a través de recomendaciones de productos basadas en compras anteriores, o analizando el historial de compras y búsquedas para promocionar artículos de interés personalizando así la experiencia en el sitio.

Ahora que conoce un poco esta técnica, ¿qué le parece personalizar aún más la experiencia del cliente y hacer que la experiencia de compra sea más segura? Es una tendencia para los próximos años y muchas empresas ya se están adaptando a esta nueva etapa.

¿Le ha gustado el artículo de hoy? ¿Conoce esta técnica? Ven y cuéntanoslo.

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