Cómo las marcas emplean IA para predecir a sus clientes

Los avances en inteligencia artificial la convirtieron en la herramienta ideal para ayudar a las empresas a mejorar su Customer experience en función de los datos recibidos y recopilados.

El concepto incluye, a su vez, diveros términos asociados que entran en la categoría de "IA". Uno de ellos es el Machine Learning, entendido como una rama específica de las ciencias de la computación y la Inteligencia Artificial donde se crean sistemas capaces de aprender automáticamente, a través de algoritmos que predicen comportamientos basados en información adquirida.

Por ello, resulta tan importante para las marcas aplicar estas tecnologías para generar un mayor engagement con sus clientes y, así, ofrecerles mejores productos y servicios.

David Laoun, Digital Marketing & Analytics Manager de Stefanini Group, explicó que "con los datos hemos implementado diferentes modelos y algoritmos con los cuales se puede predecir qué ocurrirá, y definir qué acciones se deben tomar en base a los datos y al aprendizaje".

Básicamente, los resultados del Machine Learning pueden ser observados en situaciones cotidianas. Esta tecnología está detrás de un análisis macro para saber, por ejemplo el momento en el que una persona decide terminar con un seguro y así la compañía enviarle un correo o hacerle una llamada para ofrecerle alguna promoción, en base a la información que maneja.

_{El machine learning y la inteligencia artificial son instrumentos que se emplean para predecir los comportamientos de las personas, que las marcas utilizan para ofrecer mejores productos y servicios}

"Con Machine Learning se puede predecir desde cuándo un cliente va a dejar un servicio para así la empresa pueda tomar acciones de retención. Incluso se puede saber si en una casa hay un medidor de agua alterado; tener el conocimiento sobre las horas más probables para que un cliente conteste su teléfono; o cuándo una persona está dispuesta a comprar un determinado producto", sostuvo Laoun.

"Su principal objetivo es pasar de un estado pasivo como es la visualización de los datos (BI) a ser proactivos y saber cuándo un cliente va a tomar una acción en base al comportamiento de cientos, miles o millones de datos. De esta forma, podemos transformarnos en empresas Data Centric y no tomar decisiones por intuición, adelantándonos al comportamiento del usuario", añadió el ejecutivo de Stefanini.

Un estudio publicado por la revista Translational Psychiatry reveló que un grupo de investigadores europeos utilizan Machine Learning para ayudar en la predicción de la esquizofrenia en análisis sanguíneos.

Asimismo, un estudio de la Universidad de Sheffield, Estados Unidos, descubrió que también es empleable para combatir otros padecimientos mentales, como el Alzheimer.

Para Laoun "es importante que las empresas consideren el Machine Learning como una herramienta fundamental para el negocio, que brinda los conocimientos necesarios para conocer a los clientes y entregarles un servicio o producto que se ajuste a las necesidades y requerimientos reales de cada uno de ellos".

Tecnología del futuro, hoy

Pero aunque parezca que se esté hablando de tecnología del futuro, lo cierto es que forma parte de la actualidad de toda la población, cada vez de manera más recurrente.

_{El machine learning crece en múltiples rubros de la población, y su uso ya es ampliamente utilizado en los mismos}

Por eso, desde la consultora Ironhack recopilaron 7 ejemplos que ponen en evidencia el uso del machine learning en otros ámbitos de la vida cotidiana:

Detección de rostro: Para desbloquear el móvil o para usar filtros de redes sociales, la primera vez que se aplicó de esta manera fue a finales del s. XIX para identificar el rostro de criminales y sustituir el método de las huellas dactilares.
Reconocimiento de voz: este es uno de los mejores ejemplos, los asistentes virtuales están a la orden del día y terminan conociendo todos los patrones del usuario (patrones de sueño, mensajes, calendario, recordatorios…).
Gmail: al filtrar los correos como malware, el sistema automáticamente acaba entendiendo y aprendiendo cuáles son los mensajes "no deseados".
Marketing personalizado: el ML interpreta cuándo el usuario usa internet, cómo hace uso de sus redes sociales, con qué páginas interacciona más y así, basándose en sus patrones de conducta, se aumenta la productividad de las campañas.
Google Maps para el tráfico: se muestran las rutas más seguras y eficientes fijándose en los patrones de tráfico y de movilidad recopilados a lo largo del tiempo y combinándolo con condiciones de tráfico en vivo.
Coches autonómos: estos automóviles disminuyen la cantidad de incidencias de tráfico e incluso el número de accidentes.
Diagnósticos médicos: al procesar tal cantidad de información se pueden detectar patologías con mayor rapidez y menor margen de error de lo que lo haría un ser humano.

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