Inmersos en la transformación digital derivada del cambio de paradigma social y tecnológico, las organizaciones centran sus esfuerzos en adaptar sus arquitecturas tecnológicas al tratamiento masivo de información.
Para ello cubren los tres ejes que definen el concepto Big Data, volumen, velocidad y variedad, con un objetivo claro: maximizar el potencial de los datos.
Gracias a la evolución tecnológica, actualmente disponemos de algoritmos diseñados y adaptados al tratamiento de grandes volúmenes de información. Esta ciencia del dato, denominada Machine Learning, pasa por un momento clave en su historia.
En la última década, el Machine Learning nos ha proporcionado vehículos que funcionan sin conductor, reconocimiento práctico de voz, búsqueda efectiva en la web, y un conocimiento infinitamente mejorado del genoma humano.
Hoy en día, el uso de Machine Learning está tan generalizado que probablemente lo usas docenas de veces sin darte cuenta.
¿Qué entendemos por Machine Learning?
Machine Learning puede considerarse como un sub-campo de la informática y la estadística que explora la construcción y estudio de algoritmos que puedan aprender del dato de cara a hacer predicciones sobre las decisiones, en lugar de seguir las instrucciones programadas de forma explícita.
Dichas predicciones se establecen en base al aprendizaje generado a través de la detección de patrones de comportamiento dentro de los grandes volúmenes de información generados.
De tal forma que el propio algoritmo sirva como un sistema de recomendación. A través de estos resultados las organizaciones pueden generar predicciones de alto valor para mejorar sus decisiones. Y, así, desarrollar acciones más efectivas.
Algunos ejemplos de proyectos donde la ayuda del Machine Learning es vital para dar solución son:
- Segmentar el mercado.
- Predecir el riesgo de crédito.
- Cesta de productos.
- Estimar las ventas.
- Detectar el fraude.
Tipos de aprendizaje con Machine Learning
Aun siendo un campo muy amplio, entre las especialidades del Machine Learning destacan:
- Machine Learning Supervisado: Es el más utilizado. Tiene como característica la necesidad de identificar una target que sirva de público objetivo. De manera que el modelo de aprendizaje pueda predecir resultados a partir de la misma. Dentro de este tipo de aprendizaje se engloban técnicas de regresión y clasificación. Un ejemplo típico: Dan solución a identificación y clasificación de correo electrónico “spam”.
- Machine Learning No Supervisado: No tan utilizado como el anterior. Permite identificar estructuras ocultas en los datos sin necesidad de disponer de un público objetivo inicial. Algunas técnicas que se encuentran en esta categoría son la segmentación y las reglas de asociación. Dentro de su uso más común, encontrar patrones de comportamiento similar a través de las segmentaciones de clientes, permite dirigirse a los clientes mediante una estrategia más personalizada.
¿Necesito incorporar esta analítica a mi organización?
El incremento exponencial tanto en volumen como en complejidad del dato refleja la necesidad de incorporar técnicas de Machine Learning a las organizaciones. De tal forma que extraer información valiosa de ellos suponga una ventaja competitiva.
Es rara la actividad empresarial que no se pueda beneficiar de esta analítica avanzada. Asimismo, administraciones públicas utilizan este análisis de datos para mejorar la eficiencia de las ciudades. Y, así, optimizar la calidad de vida de los ciudadanos.
Con el volumen de información que manejamos en la actualidad, estructurada y no estructurada, junto con las tecnologías y analíticas adecuadas, las oportunidades para las organizaciones son enormes.
Pero ¿Son los datos el nuevo petróleo? Sin duda son valiosos. Sin embargo, de la misma forma que el petróleo sin refinar no se puede utilizar realmente, los datos necesitan ser analizados para que tengan valor.
Para Andreas Weigend, Chief Scientist de Amazon, los datos son el nuevo petróleo en el siglo XXI: “Google, Amazon y Uber son refinerías de datos. Todas estas empresas refinan datos para sacarles el máximo partido y también para ayudar a sus clientes a tener mejores experiencias”.
Casos de éxito
Son muchos los sectores que utilizan técnicas de Machine Learning para entender mejor al cliente, su comportamiento y sus hábitos. Entre los ejemplos más destacados se encuentran:
- Detectar el abandono de clientes.
- Prediagnósticos médicos en función de los síntomas del paciente.
- Predecir el tráfico urbano.
- Adaptar la oferta del comercio en función a número de clientes que hay en la cola.
- Clasificar clientes en función al comportamiento en redes sociales, interacciones en la web, etc.
- A través de técnicas de Machine Learning podemos comparar fotografías nuevas con todas las demás ya conocidas y determinar qué hay en ella.
Machine Learning en Grupo Cajamar
Las técnicas de Machine Learning están presentes en el Grupo Cajamar hace más de una década, determinando las necesidades de cada cliente dentro de su ciclo vida de relación con la entidad.
De esta forma cubrimos tanto la parte de up-selling como de cross-selling con una oferta optimizada, mejorando el servicio a nuestros clientes.
Entre otros proyectos desarrollados en el Grupo Cajamar se encuentran:
- Segmentación avanzada de clientes.
- Propensión a la captación de productos financieros.
- Detección temprana de fuga de clientes.
- Cesta de productos ideal del cliente.
