Machine Learning & Predictive Analytics: las tecnologías clave de IA

Publicado el 8 de Febrero 2019 a las 11:39 AM

Gracias a estas herramientas de IA, es posible conocer de forma óptima a los clientes y estimar resultados futuros. Ambos logros optimizarán los resultados financieros de una empresa.

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Para las compañías y los sectores de marketing, es cada vez más importante conocer los patrones de comportamiento de los clientes actuales y potenciales de manera predictiva. Así lo indica Jorge Gil, docente del curso Inteligencia Artificial Aplicada al Marketing del PEE en ESAN. Por este motivo, se basan en el análisis de consumidores con características similares, gracias a la inteligencia artificial (IA), fijando la atención en lo que ya ha funcionado bien para ellos. Para ello se utilizan dos tecnologías clave de IA:

Predictive Analytics. Este programa abarca diversas técnicas estadísticas que incluyen el aprendizaje automático, el modelado predictivo y la extracción de datos. Utiliza estadísticas para estimar los resultados futuros, ya sea en cuanto al comportamiento del cliente, las ventas de un producto, los cambios en un mercado o sector, etc.

Machine Learning. De acuerdo con Jorge Gil, consiste en algoritmos de autoaprendizaje que se fundamentan en la existencia de un repositorio de datos. "Estos pueden venir de fuentes online, offline, de datos provenientes del Internet de las cosas, entre otras. Es la base sobre la que se ejecutan los algoritmos predictivos", señala.

Ambas tecnologías van casi siempre de la mano, pues la primera utiliza un algoritmo de aprendizaje que puede proporcionar el segundo. Se trata de evaluar datos, cifras y valores para aprender más sobre los clientes, algo que un negocio necesita para su crecimiento.

En el 2015, la herramienta de marketing de contenidos, Buzzsumo, analizó al azar un millón de publicaciones en Facebook y halló que más del 50 % recibió solo un 8 % de interacciones. Asimismo, más del 70 % de esas publicaciones tenían cero enlaces externos. "La IA puede revertir estos números con el análisis predictivo, pues revela lo que requieren los clientes y las preguntas que hacen. Por lo tanto, se puede ser más directo al generar contenidos, haciéndolos de tal forma que conecten con las personas y en especial con el público objetivo", agrega Gil.

Ambas metodologías se basan en la inteligencia artificial y en estrategias comerciales que pueden funcionar en empresas de todos los tipos y tamaños. De esta manera es posible mejorar la interacción y el conocimiento del público objetivo y, al mismo tiempo, potenciar las ventas y el desarrollo de la organización.

Si quieres saber más sobre este tema, participa del curso Inteligencia Artificial Aplicada al Marketing del PEE en ESAN.

También puedes leer:

Fuentes:

Entrevista a Jorge Gil, docente del curso Inteligencia Artificial Aplicada al Marketing del PEE en ESAN.

Buzzsumo. "50% of Content Gets 8 Shares Or Less: Why Content Fails And How To Fix It".

EDUCBA. "Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 Useful Differences".

SAS. "Predictive analytics and machine learning".