15 maneras en que ML se puede usar en los negocios

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático utiliza métodos estadísticos para interpretar los datos y encontrar la información crítica para la toma de decisiones. El aprendizaje automático genera patrones similares, prediciendo, pronosticando y agrupando el pasado según los requisitos del usuario.

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Tipos de LA

El aprendizaje automático se divide en dos tipos principales: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

LA supervisado

El aprendizaje automático supervisado funciona con técnicas estadísticas como la regresión para entrenar los datos pasados ​​y predecir o pronosticar el futuro. Por ejemplo, la demanda de inventario se puede pronosticar mediante la regresión ML.

Aprendizaje automático no supervisado

En el aprendizaje automático no supervisado, los datos no se etiquetan y las características de los datos no se nombran; el aprendizaje no supervisado utiliza métodos de clasificación y agrupación de datos. En la clasificación, clasificamos los datos en diferentes grupos, mientras que en la agrupación, los datos se agrupan en diferentes grupos similares para analizar.

¿Por qué el aprendizaje automático en los negocios?

La aplicación de gestión de modelos de aprendizaje automático en los negocios es muy amplia, ya que ayuda a predecir el precio dinámico del producto para pronosticar datos para el administrador de la cadena de suministro. Proporciona la escalabilidad comercial, el poder de procesamiento y el método moderno de análisis.

El uso de ML en análisis de negocios ha ocupado varios campos y muchas posiciones. Las principales razones son un mayor volumen, la disponibilidad de datos y un procesamiento rápido. Las empresas ahora obtienen ganancias mediante el uso de ML y lo implementan en sus sistemas para competir.

Aprendizaje automático en los negocios La principal aplicación en los negocios es ayudar a extraer información y conocimiento de conjuntos de datos masivos. Como seleccionar 100 clientes fieles del millón de clientes de un banco. Sin embargo, si el algoritmo ML se implementa correctamente, ayuda a resolver problemas complejos y predice el comportamiento del cliente.

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15 formas en que se puede incorporar el aprendizaje automático en los negocios

Hay enormes aplicaciones de Machine Learning en todos los campos y negocios. El aprendizaje automático está en auge a un ritmo acelerado. Aquí, discutimos cómo ML puede incorporarse en diferentes negocios y darles ganancias y facilitarles el trabajo. 15 formas o aplicaciones se discuten a continuación

• Análisis de los sentimientos

ML puede predecir el sentimiento del cliente al examinar fácilmente los datos anteriores. Por ejemplo, cuando un cliente estaba comprando un producto o marca específicos de los últimos meses y de repente se detuvo y compró otras marcas. La empresa puede volver a captar al cliente a través de muchas tácticas, como descuentos, mejoras en el embalaje y la calidad, el tamaño del producto, etc.

• Predicción de abandono de clientes

ML también puede ayudar a las empresas a comprender el costo de los diferentes productos comprados por el cliente y predecir la retención de clientes. También pueden calcular los ingresos promedio generados por el cliente antes de la rotación.

• Personalización de productos

Las empresas generalmente buscan los diversos hábitos y necesidades de compra de los clientes que se pueden ver fácilmente mediante la segmentación y personalización de clientes mediante el aprendizaje automático.

• Predicción del mercado

El aprendizaje automático es muy útil en la previsión del mercado al considerar las características del mercado, como los ingresos, el entorno nacional e internacional, los intereses de los inversores, las políticas gubernamentales, etc. Los algoritmos de aprendizaje automático son potentes en la predicción debido a la consideración de cientos de características simultáneamente, mientras que los humanos no pueden hacer ese.

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• Contabilidad y Finanzas

El mayor beneficio que ML ha brindado en finanzas y contabilidad es la automatización. Ahora la entrada de datos y la automatización de informes son muy fáciles. Esta tarea tomaba mucho tiempo en el pasado y era difícil encontrar errores.

• Publicidad en tiempo real

El marketing digital ha dejado la televisión y otras plataformas de anuncios. Los anuncios en línea en diferentes plataformas de redes sociales se generan utilizando algoritmos ML. El usuario que está interesado en Fútbol, ​​Facebook u otros lugares de redes sociales utiliza ese conocimiento y publicidad sobre partidos de fútbol y relacionados usando ML.

• Detección de fraude

El aprendizaje automático es una técnica beneficiosa en la deducción de fraudes y spam. Trabaja sobre los datos pasados ​​de los clientes y detecta fraudes. Por ejemplo, un usuario realiza una transacción de unos pocos cientos de dólares de un banco en un cajero automático mensualmente. Pero si comienza a hacer un millón de transacciones en un mes, los algoritmos de ML alertan al sistema para que lo verifique.

• Gestión y optimización de inventario

El aprendizaje automático ayuda a los administradores de la cadena de suministro a predecir el inventario necesario para el futuro mediante el análisis de los datos anteriores. Por ejemplo, si el gerente de una tienda tiene que pedir suéteres para el invierno, puede recibir ayuda de los modelos ML para pronosticar exactamente el producto.

• Previsión de la demanda

El pronóstico de la demanda se aplica en todas partes del negocio, como la cadena de suministro, la fuerza laboral, el comercio electrónico y el transporte. Se aprenden los datos históricos y se realizan predicciones para el futuro.

• Sistemas de recomendación

Los sistemas de recomendación son la herramienta más utilizada en el negocio, desde Netflix hasta Amazon, todos están obteniendo muchas ganancias debido a estos sistemas de recomendación basados ​​en el aprendizaje automático que predicen exactamente la elección del cliente.

• Estrategias de precios dinámicos o de demanda

Las empresas utilizan datos históricos, condiciones del mercado, demanda de productos y brecha de suministro en el mercado para predecir los precios dinámicos de algunos productos. Por ejemplo, los paraguas no tienen uso en la estación seca y su precio es bajo en la estación seca, pero en la estación lluviosa su demanda es mayor y los precios también fluctúan.

• Segmentación de clientes

La segmentación de clientes mediante modelos ML ayuda a las empresas a proporcionar a sus valiosos usuarios productos de calidad en las áreas adecuadas. La segmentación de clientes también ayuda a planificar y predecir el inventario.

• Predicción del valor de por vida del cliente

Las técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos ayudan a las empresas a predecir patrones de compra, selección de productos, etc. Estos patrones de clientes se pueden usar fácilmente para predecir clientes valiosos para el negocio.

• Asistente virtual

Los asistentes virtuales o chatbots brindan a los clientes un servicio ilimitado las 24 horas y puede haber miles de clientes a la vez con la capacidad de encontrar respuestas en las bases de datos de grandes empresas.

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• Optimización de ingresos y beneficios

Las técnicas de aprendizaje automático ayudaron a las tiendas y empresas a optimizar los ingresos y seleccionar precios mediante la capacitación en datos anteriores. Ayuda a reducir los gastos al brindarnos conocimiento sobre los gastos a partir de patrones de datos.

Conclusión:

Hay un espacio muy grande para el aprendizaje automático en los negocios en casi todos los subcampos de negocios. Las empresas lo utilizan para la generación y optimización de ingresos, la predicción, la previsión y el asesoramiento. Pero la mayoría de las técnicas de ML se basan en los datos anteriores del cliente.