Un ejemplo de ‘Machine learning’ – SeaCCNA al Día

Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Veamos cómo funciona.

machine learning
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Big Data y Machine Learning aplicado a la empresa

Una empresa de telefonía quiere saber qué clientes están en “peligro” de darse de baja de sus servicios para hacer acciones comerciales que eviten que se vayan a la competencia. ¿Cómo puede hacerlo? La empresa tiene muchos datos de los clientes, muchísimos: antigüedad, planes contratados, consumo diario, llamadas mensuales al servicio de atención al cliente, últimos cambios de planes contratados… pero seguramente los usa solo para facturar y para hacer estadísticas.

¿Qué más puede hacer con esos datos? Se pueden usar para predecir cuándo un cliente se va a dar de baja y gestionar la mejor acción que lo evite. Es pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos. Los datos históricos del conjunto de los clientes, debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que se puede explotar para predecir futuros comportamientos, favorecer aquellos que mejoran los objetivos de negocio y evitar aquellos que son perjudiciales.

Esa cantidad ingente de datos son imposibles de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todavía para hacer predicciones. Los algoritmos en cambio sí pueden detectar patrones de comportamiento contando con las variables que le proporcionamos y descubrir cuáles son las que han llevado, en este caso, a darse de baja como cliente. La siguiente imagen es un ejemplo de una predicción simplificada basada en datos de una compañía de telefonía ficticia, pero usando una herramienta de Machine Learning real:

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La visualización en árbol (en esta imagen está simplificado, la predicción real tiene muchos más nodos) permite ver los patrones que han seguido ciertos clientes que se han dado de baja. En este caso está resaltada una de las ramas centrales, que indican un patrón en el que el cliente:

  • Tiene más de 3 llamadas al servicio de atención al cliente.
  • Llama menos de 171,95 minutos al día.
  • Las llamadas en horario nocturno son inferiores a 189,02 minutos.

 

Este es un análisis de los datos históricos, pero… ¿dónde está la predicción? Vamos a ello: si los clientes que tienen estas características ya se han dado de baja de la compañía, es previsible que los que todavía son clientes y tienen este mismo comportamiento estén en riesgo de irse. Según este modelo predictivo, es bastante probable que esto suceda (se dice que la predicción tiene una confianza, en este caso, de 91,97%). Si el departamento de marketing tuviera esta información, podría proponerles proactivamente un cambio de plan de tarificación o podría revisar por qué han llamado al servicio de atención al cliente para intentar mantenerlos.

El árbol de predicción completo sería el siguiente. En este caso hemos resaltado una predicción falsa (es decir, no se daría de baja) con una confianza del 90,59%. A la derecha de la imagen se puede ver el patrón de comportamiento de este grupo de clientes:

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¿Por qué es importante?

La cantidad de datos que se generan actualmente en las empresas se está incrementado de forma exponencial. Extraer información valiosa de ellos supone una ventaja competitiva que no se puede menospreciar. En SeaCCNA pensamos que es una oportunidad a la que se le debe prestar especial atención. La gran ventaja es que actualmente no hace falta ser un gurú de los datos para poder aprovechar este tipo de tecnologías. Existen en el mercado herramientas de uso muy sencillo (incluso para profanos en análisis de datos) y asequibles económicamente para cualquier tamaño de empresa que permiten hacer predicciones como las descritas en el apartado anterior.

El reto de sacar partido de los datos se ha simplificado enormemente. El Machine Learning de hoy no es como antes. Esto quiere decir que con datos de calidad, tecnologías adecuadas y análisis propicios es posible actualmente crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad. Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala. El resultado: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.

Sin embargo, no debe distraer nuestra atención el volumen de datos. No es necesario tener tantos datos como Facebook o como un gran banco para hacer modelos que ayuden al negocio. Es mejor tener datos de calidad (fiables y útiles) que tener miles de millones de datos de los que no se puede extraer valor.

Ámbitos de aplicación del Machine Learning

Muchas actividades actualmente ya se están aprovechando del Machine Learning. Sectores como el de las compras online – ¿no te has preguntado alguna vez cómo se decide instantáneamente los productos recomendados para cada cliente al final de un proceso de compra? –, el online advertising – dónde poner un anuncio para que tenga más visibilidad en función del usuario que visita la web – o los filtros anti-spam llevan tiempo sacando partido a estas tecnologías.

El campo de aplicación práctica depende de la imaginación y de los datos que estén disponibles en la empresa. Estos son algunos ejemplos más:

  • Detectar fraude en transacciones.
  • Predecir de fallos en equipos tecnológicos.
  • Prever qué empleados serán más rentables el año que viene (el sector de los Recursos Humanos está apostando seriamente por el Machine Learning).
  • Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web…
  • Predecir el tráfico urbano.
  • Saber cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar las newsletter.
  • Hacer prediagnósticos médicos basados en síntomas del paciente.
  • Cambiar el comportamiento de una app móvil para adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario.
  • Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.
  • Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.

La tecnología está ahí. Los datos también. ¿Por qué esperar a probar algo que puede suponer una puerta abierta a nuevas formas de tomar decisiones basadas en datos? Seguro que has oído que los datos son el petróleo del futuro. Ahora ya puedes empezar a bombearlo.

 

cleverdata.io

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