Hace varias docenas de años ni siquiera imaginábamos un motor con tal poder de cómputo que pudiera alcanzar el nivel del potencial humano. Para todos estos, nacidos antes de que Internet tomara el control del mundo, la cantidad de cambios que tuvo lugar es ya impensable e impresionante. La primera computadora que se haya construido se usa para calcular solo un proceso por segundo. Fue un gran comienzo que dio lugar a los cambios sorprendentes que estamos experimentando ahora y que, sin duda, cambiarán nuestro mundo en mayor medida.


Hay tres tipos de aprendizaje automático que difieren en lo que se refiere a los mecanismos y su uso:

Aprendizaje automático supervisado

Este tipo de aprendizaje es posible cuando las entradas y salidas están claramente identificadas y los algoritmos son entrenados usando ejemplos etiquetados.

Regresión: predice el valor de respuesta continua.

Clasificación: predice el valor de respuesta categórica donde los datos pueden ser separados en “clases” específicas. Su potencial se basa en el aprendizaje de ejemplos.

Aprendizaje automático no supervisado

A diferencia del Aprendizaje Automático Supervisado, el aprendizaje no supervisado se utiliza con conjuntos de datos que no tienen datos históricos. Un algoritmo de aprendizaje sin supervisión explora los datos superados para encontrar la estructura.

Agrupación: agrupa elementos similares en conjunto.

Asociación: el objetivo es identificar reglas que definan grandes porciones de los datos.

Aprendizaje automático de refuerzo (Aprendizaje profundo)

El más sofisticado de todos los tipos. Un sistema interactúa con un entorno dinámico en el que debe realizar una meta determinada. El sistema recibe retroalimentación en términos de recompensas y castigos a medida que navega su espacio del problema.

Este tipo de Machine Learning está adaptado para resolver problemas más complejos como:

  • Robótica y automatización industrial

  • Vehículos

  • Salud y Medicina

  • Textos, discursos y sistemas de diálogo.

AI y Machine Learning vs Marketing

Machine Learning ya es utilizado por muchas grandes compañías. Es posible que haya experimentado su potencial al usar Netflix. Le proporciona recomendaciones de películas basadas en Machine Learning. Facebook, Spotify, Google Maps o Uber también aprovechan esta tecnología diariamente.

Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en SALESmanago

Recomendaciones

SALESmanago monitorea los cambios del mundo actual, analizando las necesidades de los clientes y adaptándose a las nuevas condiciones creando un motor propio – SALESmanago Copernicus – Machine Learning & AI. El motor tiene una gran potencia de cálculo que permite analizar cargas de datos que hacen que el mecanismo sea perfecto para las soluciones Big Data.

Todo el sistema está especializado en marketing entrante y saliente que soporta ambos tipos de acciones. Dos mecanismos: la afinidad y el análisis conductual permiten procesar información compleja sobre visitas, transacciones, rutas de transacciones, artículos vistos, productos comprados juntos o, por ejemplo, las características de los clientes. Como resultado, un mecanismo de auto aprendizaje analiza los datos y encuentra la correlación y los vínculos entre los factores separados.

Para decirlo de manera más simple, mientras trabaja en una tienda, observa el comportamiento de los clientes individuales y crea esquemas basados ​​en patrones reconocidos. Estás construyendo modelos de consumidores que visitan su tienda. No es nada nuevo para ti: este puchero único que hace un cliente cuando el premio es demasiado alto. Usted sabe que un hombre vestido a la moda probablemente disfrutará de una nueva fragancia y si la mujer compra un ácido fólico, está listo para recomendarle un hermoso mono. Estos son, sin embargo, simples algoritmos que no pueden se pueden comparar con estos, mucho más poderosos, proporcionados por la inteligencia artificial. ¿No sería mejor entonces, confiar en un motor tan imparcial y fuerte que confiar en su propia opinión subjetiva?

La tecnología de hoy se basa en las siguientes instrucciones, algoritmos. Es un mecanismo simple que realiza acciones derivadas de nuestra entrada principal. Machine Learning es un enfoque completamente nuevo. De manera similar a un ser humano, su potencial de aprendizaje viene de la experiencia o para ser exactos a partir de la recopilación y el análisis continuo de datos.

SALESmanago Copernicus utiliza datos recopilados para crear un número infinito de modelos de clientes teniendo en cuenta todas sus características. El sistema proporciona recomendaciones personalizadas y de productos personalizados y sugiere canales de comunicación apropiados basados en el análisis de varios factores y rutas de transacciones, lo que se denomina Customer Journey.

Gracias a eso, incluso los usuarios anónimos que vieron sus artículos serán proporcionados con recomendaciones de productos personalizadas creadas con el conocimiento sobre el comportamiento de otros clientes, estos que vieron los mismos artículos.

SALESmanago Copernicus permite:

  • Análisis continuo de datos sobre visitas y transacciones

  • Entregando recomendaciones de producto ajustadas a las necesidades y preferencias individuales.

  • Los resultados se calculan continuamente y cambian de acuerdo a los cambios en comportamiento de los clientes.

  • El análisis estadístico calcula la probabilidad de co-ocurrencia de eventos (si A, luego B).

  • Para calcular la fuerza del sistema de dependencia de datos utiliza balanzas y la cantidad de ocurrencias.

  • Racionalizando su presupuesto de marketing.

Formas de utilizar el Machine Learning en Marketing Automation

Segmentación inteligente. Análisis de los sentimientos. Procesamiento natural del lenguaje. Recomendaciones de productos.

Segmentación

Gracias a la Inteligencia Artificial y al Aprendizaje Automático, somos capaces de realizar una segmentación inteligente de la base de datos, automáticamente con la ayuda de mecanismos analíticos avanzados. De esta manera, se dividirá en grupos de destinatarios específicos. Con la división, usted será capaz de separar grupos como clientes interesados en una compra de zapatos negros o unos preparando para las compras de la boda. Por supuesto, el motor tiene en cuenta un conjunto de datos más complejo que incluye varios factores que dan la posibilidad de distinguir segmentos en función del número de compras realizadas, el valor de la cesta en cuanto a la edad, la frecuencia de las compras o el tamaño de la ciudad.

Precio dinámico

Bien, entonces podemos recomendar productos que combinen perfectamente. ¿Por qué no ajustar el precio de la misma manera? Con el manual de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, las decisiones de descuento pueden ser reemplazadas por un motor de inteligencia artificial que calcula el descuento en función de la probabilidad de compra, maximizando los ingresos entre todos los clientes.

Tipos de recomendaciones de IA en SALESmanago

SALESmanago ofrece la amplia gama de tipos de recomendaciones de productos que se pueden entregar en varios canales de comunicación.

Tipos de recomendaciones:

  • Filtrado colaborativo: el tipo de recomendación que genera ofertas sobre la base del comportamiento de otros usuarios.

  • Más frecuentemente comprados después de visitar otros – productos que se compran después de ver otra oferta,

  • Los más comunes vistos juntos: estos son los productos que se ven juntos,

  • Comúnmente comprados juntos: productos que se compran juntos,

  • Estadísticas mixtas con peso.