Machine Learning y CRM
Publicado el : 14/09/2015 en IT Por : Nathalie Laurent Tags :

Machine Learning y CRM

El regreso de la inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial, después de muchas promesas e igualmente de disoluciones en los años 80, está siendo honrada, por las GAFA o ahora NATU (Netflix, AirBnb, Tesla, Uber). Tanto para sus propias necesidades como en el marco de una oferta de servicios: recomendaciones de Amazon o Netflix, vehículos sin conductor, incluso más inesperadamente, el fuerte eco mediático que Deep Dream encontró este verano.

Técnicas probadas que se benefician de los últimos avances tecnológicos

Las técnicas utilizadas no son nuevas (el correo estadounidense lo usó en 87 para reconocer los códigos postales) pero las nuevas posibilidades que ofrece la nube y su poder de cómputos distributivos, el big data y sus cantidades astronómicas de datos, hacen posible implementar en una escala previamente fuera de alcance. Este es el caso, por ejemplo, del Machine Learning, que permite, desde un análisis inteligente de los datos, descubrir estructuras “automáticamente” (“patrones”) y correlaciones para deducir reglas automáticamente por el sistema.
Para simplificar las cosas, pasamos de un modelo donde indicamos las reglas a la máquina (Si el cliente compra A, también ofrece B) a un modelo donde el sistema aprenderá por observación, e inferir de sí mismo las reglas más relevantes.

Observar el pasado para deducir el futuro

En el contexto que nos interesa, el CRM, las aplicaciones son de varios órdenes, pero siguen el mismo diagrama de operación: de un análisis de los datos provenientes del CRM y / o externos (web, redes sociales), uno es conducido a una clasificación fina de eventos observados, que finalmente conducen a predicciones o consejos sobre las acciones a emprender:

  • reducir el “churn” detectando clientes que corren el riesgo de irse a la competencia,
  • establecer cuáles son los prospectos más rentables,
  • sugerir oportunidades para la venta cruzada (cross-selling),
  • planificar campañas de marketing,
  • asesorar un enfoque específico frente a un cliente potencial al cruzar los datos del CRM con los disponibles en las redes sociales …

Muchas empresas nuevas se están apresurando en este nicho, ofreciendo complementos de software “llave en mano” para conectarse a un CRM existente, sus componentes de toma de decisiones y operativos.
Los requisitos previos para la implementación de tales tecnologías son, por un lado, la disponibilidad de un historial de datos (ventas, reuniones y eventos, navegaciones en el sitio …) suficientemente importantes y estructurados para que los diferentes algoritmos puedan revisarlos. resultados relevantes, pero también, y ciertamente los más difíciles de definir, saben cómo traducir estos resultados / consejos / predicciones en acciones concretas y fácilmente comprensibles para los usuarios: una puntuación (scoring) que nadie ve es inútil y que nadie entiende es peligroso.

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