Desarrolle una mejor estrategia comercial con machine learning

El machine learning (ML) es más que la palabra de moda del momento, y rápidamente salió de los laboratorios de informática al mundo real. Existen dos tipos de empresas en estos momentos. Las organizaciones que han incorporado ML en sus operaciones y aquellas que pronto se pondrán al día.

El machine learning ya no es una ciencia críptica. De hecho, en 2016, la revista Harvard Business Review planteó que su empresa necesita que el ML forme parte de su kit de herramientas como si hubiera sido ayer, pero pasaron casi seis años. Hoy en día, los logotipos importantes como Netflix, Microsoft, Snapchat y Uber utilizan tecnologías de ML de una forma u otra para automatizar de manera eficaz el marketing y la retención de clientes, prevenir fraudes y generar un análisis profundo y automatizado de sus datos.

Nuestro reciente Informe anual de investigación de AI/ML 2022 de Rackspace Technology® halló que el 72 % de los líderes de TI de todo el mundo consideran la inteligencia artificial (AI) y el machine learning como elementos críticos de sus estrategias comerciales. Además, ven resultados significativos de sus programas de AI/ML y creen que obtienen una ventaja competitiva en el mercado. Hallamos que el 70 % de todos los encuestados informó impactos positivos de la AI/ML sobre el conocimiento y la reputación de la marca, la generación de ingresos y la reducción de gastos.

Incorporar una nueva tecnología, en especial, algo aparentemente misterioso como el ML, puede ser abrumador. A veces, el desafío es comprender dónde y cómo comenzar al identificar los beneficios del ML para el resultado final de su empresa.

Estas son cinco formas en que las operaciones empresariales utilizan los servicios y las herramientas del machine learning para generar información a partir de conjuntos de datos grandes y, a menudo, diferentes.

Marketing eficaz

Es probable que tenga una gran cantidad de datos que se hayan generado a partir de oportunidades de ventas, investigaciones de mercado, análisis de tendencias y otras fuentes que residen en múltiples lugares, como bases de datos, almacenes de datos, almacenamiento en frío y almacenamiento de objetos. Herramientas como Amazon Comprehend le permiten extraer análisis comerciales y de los centros de atención telefónica, crear potentes motores de búsqueda personalizados y procesar documentos para conocer el sentimiento y obtener otros análisis, todo con múltiples fuentes de datos.

Con las herramientas adicionales de Amazon Web Services (AWS), puede crear y entrenar con rapidez modelos predictivos para determinar los resultados de las campañas de marketing antes de desperdiciar tiempo, dinero y recursos en ellos.

Retención de clientes

Ha trabajado arduamente y dedicado tiempo y capital a adquirir su base de clientes. Perder todo eso es costoso. Con Amazon Machine Learning, puede crear modelos con los datos que ya tiene para generar perfiles de clientes en esa zona roja insatisfecha.

Amazon ha asumido la mayor parte del trabajo de crear estos modelos, lo que le permite conectar sus datos y generar resultados rápidamente. Sus modelos pueden ser simples o complejos según su necesidad y, a la vez, lo liberan del trabajo repetitivo que implica crear algoritmos y análisis predictivo profundo. Usted no tiene que hacer nada y todo funciona con sus datos.

Análisis comerciales

Con el lanzamiento de Amazon SageMaker en 2017, los programadores pudieron usar modelos de ML previamente entrenados o sus datos para analizar y generar predicciones con una interfaz de apuntar y hacer clic. Solo ha mejorado desde entonces con la adición de características más sólidas.

Ahora, los científicos de datos y programadores pueden preparar, construir, entrenar e implementar con rapidez modelos de machine learning de alta calidad con un amplio conjunto de capacidades. Las empresas utilizan estos modelos para entrar en mercados desaprovechados, optimizar el manufacturing y transformar sus negocios con datos en lugar de conjeturas.

Análisis de imágenes y videos

Con Amazon Rekognition, las organizaciones convierten las fotos y los videos en contenido que se puede buscar. La automatización utiliza modelos de visión artificial, detección de texto y detección de objetos personalizados reentrenados o personalizados. Luego, los datos se pueden recopilar y analizar de la misma manera que consultamos documentos y bases de datos.

Las etiquetas personalizadas se pueden generar y aplicar a videos o imágenes, al tiempo que se moderan los medios en cuanto al contenido inapropiado o no deseado. Al filtrar estos datos, puede convertir gigabytes y terabytes de medios digitales en conjuntos de datos con capacidad de búsqueda y análisis que se pueden utilizar en toda la organización.

Detección de fraude

Su empresa puede estar haciendo las cosas de forma correcta y aún así ser víctima de abuso y fraude. Amazon Fraud Detector es un servicio de AWS totalmente administrado y optimizado que lo ayuda a identificar actividades y transacciones potencialmente fraudulentas a fin de que pueda detenerlas en la fuente.

Amazon Fraud Detector puede identificar pagos sospechosos en línea, descubrir cuentas engañosas nuevas, aplicar controles de verificación como la validación por teléfono y por correo electrónico e impedir el abuso de las ofertas de pruebas y los programas de fidelización. Funciona al automatizar la creación de modelos de machine learning que aprenden y mejoran continuamente su capacidad de detener el fraude en la fuente. A fin de ofrecer un análisis más profundo, Amazon Fraud Detection está completamente integrado con Amazon SageMaker.

Estos son solo algunos ejemplos de lo que la integración del paquete de herramientas y servicios de machine learning de Amazon puede hacer por su organización. Y aunque parezca algo extraordinario, todavía se puede considerar un poco desafiante. Afortunadamente, Onica by Rackspace Technology® tiene la experiencia para ayudar a que su estrategia comercial de machine learning sea posible y no tenga inconvenientes.

Para obtener más información sobre cómo los encargados de tomar decisiones de TI invierten en inteligencia artificial y machine learning, descargue nuestro Informe anual de investigación de AI/ML 2022.