Descubrí cómo las empresas están revolucionando la manera en que gestionan sus estrategias y toman decisiones. Estos modelos no solo optimizan procesos, sino que también potencian la retención de clientes en la cadena de suministro. 

En la actualidad, el machine learning se ha convertido en un pilar fundamental para las empresas que buscan adaptarse y más aún, anticiparse a las demandas del mercado. El experto en inteligencia artificial y CEO de RockingData, Fredi Vivas, comparte los 9 modelos más usados de machine learning para que podamos aplicar en nuestras compañías. 

Desde desentrañar los secretos de la hiper-segmentación que utilizan gigantes como Netflix, hasta la predicción de la demanda y optimización de la cadena de suministros. Estos modelos se han vuelto indispensables en el arsenal de las empresas modernas que buscan beneficiarse con el potencial transformador de estas herramientas. 

9 modelos de machine learning

1. Hiper segmentación: entender en profundidad a los segmentos, por ejemplo, Netflix. 
2. Motores de recomendación: no son solo para vender un producto
3. Optimización de precios: se da cuenta cuán sensible es cada cliente al cambio de precio. Si detecta que una sola persona compra un pasaje de martes a jueves, por ejemplo, no ofrece descuento, porque probablemente es un viaje de trabajo y el pasaje va a ser comprado de todas formas.
4. Predicción de abandono: predecir si un cliente va a dejar mi negocio total o parcialmente. Permite diseñar estrategias para retener inteligentemente a ese cliente, porque siempre es mucho más barato retener un cliente que ir a buscar un cliente nuevo
5. Valor de ciclo de vida: identifica rápidamente qué tipo de cliente de valor va a ser cada persona para la empresa. ¿Cuánto dinero va a aportar? ¿Qué tan valioso va a ser? ¿Vale la pena ofrecerle descuentos? 
6. Detección de fraudes: a partir del machine learning, comparar intentos de ingreso a cuentas para analizar si es el titular de la cuenta el que entra o si es un intruso y, a partir de eso, bloquear el ingreso.
7. Scoring crediticio: trata de calcular la probabilidad de que un cliente deje de pagar. Es muy importante para poder entender cuáles son los clientes más valiosos para la empresa
8. Predicción de la demanda: saber cuánto de un producto va a vender la empresa 
9. Optimización de supply chain: se hace a partir de modelos matemáticos. Por ejemplo, hacer que una flota de camiones entregue los productos lo más rápido posible, a partir de las mejores rutas y el camino más corto para gastar menos combustible.