Cómo utilizamos Big Data e IA en nuestras empresas

Cómo utilizamos Big Data e IA en nuestras empresas

¿Por qué invertimos en Big data?

Según estimaciones de nuestro equipo de data, desde que integramos modelos de inteligencia artificial en nuestra estrategia y operativa:

  • Reducimos el riesgo en la toma de decisiones un 81%.
  • Optimizamos costes en los procesos un 67%.
  • Aumentamos la conversión un 13%.

Descubre un ejemplo real de cómo integramos el Big Data en nuestras empresas, ¡sigue leyendo!

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Aplicaciones Big Data en una empresa – Ejemplo real

Tomar datos y transformarlos en decisiones y productos debería ser el objetivo número uno de toda organización; sea nueva o ya esté consolidada en su sector. Es por ello que desde NODRIZA tech utilizamos el dato como unidad básica de conocimiento: tanto a la hora de mejorar todos nuestros productos y servicios como para diseñar nuevos.

Nuestra filosofía es que sobre lo que no se mide no se puede actuar, así que vamos a explicarlo con un ejemplo real.

Gracias al uso de la inteligencia artificial hemos podido analizar los Why Not? de compra. Es decir, analizamos los motivos por los que nuestros clientes potenciales, después de interesarse por nuestros productos, finalmente deciden declinar la compra.

Lo hicimos posible gracias al uso de algoritmos de IA, que en otras palabras, son un conjunto ordenado de operaciones que trabajan la búsqueda de patrones y relaciones, la clasificación, la segmentación y también la regresión.

En este caso, usamos Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado, que se basan en encontrar puntos en común en las características del juego de datos, hallando similitudes y utilizándolas luego para predecir clases. Concretamente y ya que dentro de esta tipología existirían varios subtipos, optamos por Algoritmos de Clustering. Este subtipo se basa en agrupar las observaciones en grupos muy parecidos de acuerdo a características particulares.

En definitiva: conseguimos identificar patrones de comportamiento que nos permiten conocer mejor las razones por las que un cliente decide no comprar. Así, podemos elaborar estrategias, pivotar rápidamente y redefinir los procesos que sean necesarios.

¿Para qué sirve el Big Data en las empresas?

  • Tomar mejores decisiones y reducir el riesgo.
  • Optimizar procesos, procedimientos y lograr más eficiencia en la empresa.
  • Segmentar de forma clara y precisa.
  • Adaptar el marketing, las ventas y el foco de los departamentos a las necesidades reales de tus clientes.
  • Permite identificar variables externas a la empresa que repercutan en su actividad.

Pensemos nuevamente en los Why Not: globalmente es complicado apreciar grupos de clientes afines, solo sabemos que es una masa muy heterogénea. Pero si analizamos cada persona una a una con sus particularidades, podremos agrupar por conjuntos de personas que tengan unas características similares. Con la información que se extrae del análisis de grupos se pueden tomar acciones y cada cierto tiempo se evalúan para ver si han surtido efecto.

Adicionalmente, cuando el modelo haya sido entrenado y hayamos ajustado las estrategias, seremos capaces de segmentar con más precisión la tipología de cliente. Esto implica que podemos adaptar y personalizar el asesoramiento a cada nicho.

De todo esto se extrae una conclusión muy importante: la ciencia de datos debe dejar de verse como una iniciativa separada, un departamento que trabaja en un rincón oscuro y arroja algoritmos por encima de la valla con la esperanza de que algún día generen algo de valor para el negocio. Debe verse como una parte integrada del producto. Debe poder integrarse en el núcleo de la organización, junto a la estrategia y los procesos del día a día.

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