¿Qué es machine learning (y cómo revolucionará las ventas)?

“Machine learning”, también conocido como aprendizaje automático, es un tipo de inteligencia artificial (IA) que puede ayudarte a agilizar casi todos los procesos comerciales a través de una mejor automatización, pronósticos y avances de la información.

Puedes utilizar el machine learning para comprender mejor a tus clientes, ofrecer campañas de marketing más efectivas y mejorar tus procesos de ventas, pero para aprovechar al máximo la IA, debes comprender cómo funciona.

Entonces, ¿qué es machine learning?

En este artículo, desmitificaremos el machine learning y explicaremos cómo puedes utilizarlo para optimizar tus procesos de ventas.

¿Qué es machine learning?

Machine learning (Machine Learning, ML, por sus siglas en inglés) permite que un sistema informático aprenda y mejore de forma autónoma, sin que tengas que programarlo para una tarea específica. A menudo se utiliza para desarrollar programas que pueden tomar decisiones o predicciones poderosas basadas en información clave.

Imagina que tienes una gran base de datos de CRM y deseas saber cuáles clientes tienen más probabilidades de comprar un nuevo producto. Un algoritmo de machine learning puede analizar los datos de tus clientes (como compras anteriores, historial de navegación, etc.) para identificar patrones de compra.

Con base en estos patrones, predice cuáles clientes tienen más probabilidades de realizar una compra. A medida que los clientes compran o no tu producto, el sistema aprende y mejora aún más sus predicciones.

Inteligencia artificial vs. aprendizaje profundo vs. machine learning.

La IA, machine learning y el aprendizaje profundo son tres conceptos de la ciencia de datos estrechamente relacionados que la gente suele confundir.

La IA es el término general que incluye tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo. Es un concepto muy amplio que incluye muchos tipos de software que funcionan de manera similar a la toma de decisiones humana.

Ejemplo de IA: Un ejemplo de esto son los chatbots impulsados por IA que pueden comprender preguntas y dar respuestas relevantes.

El machine learning es una forma de IA que utiliza algoritmos para aprender y mejorar determinadas tareas a través de la experiencia.

Ejemplo de machine learning: Los desarrolladores de software podrían utilizar el machine learning para capacitar a su chatbot para que comprenda mejor el habla humana.

El aprendizaje profundo es un tipo específico de machine learning que utiliza complejos algoritmos de múltiples capas (llamados redes neuronales) para imitar el proceso de aprendizaje del cerebro humano. La principal diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es que los algoritmos de aprendizaje automático profundo necesitan cantidades mucho mayores de datos y mucha menos intervención humana.

Ejemplo de aprendizaje profundo: Algunos modelos de aprendizaje profundo pueden comprender diferentes tipos de clientes y contextos. Estos pueden ayudar al chatbot a comprender el sentimiento de cada oración y ajustar sus respuestas para deleitar al cliente.

Otra forma en que los científicos de datos utilizan el aprendizaje profundo es para analizar el sentimiento de los clientes a partir de reseñas y redes sociales, al proporcionar información sobre cómo los clientes perciben tu marca. También se utiliza habitualmente en la detección de fraudes.

La visión por computadora es otra aplicación de aprendizaje profundo que ayuda a la IA a comprender imágenes y videos. Los vehículos autónomos utilizan la visión por computadora para identificar objetos y peatones.

Del mismo modo, la tecnología Just Walk Out de Amazon es otro ejemplo de visión por computadora, que permite que los clientes salgan de las tiendas sin necesidad de pagar. El modelo de aprendizaje profundo puede identificar los objetos que compró el cliente y le cobra automáticamente cuando se va.

Aquí hay un resumen de estos tres conceptos:

¿Cómo funciona el machine learning?

En la programación tradicional, un sistema informático sigue instrucciones (un algoritmo) y realiza una tarea específica.

En machine learning, tú le das al sistema un conjunto de datos de entrenamiento y un resultado o tarea deseada a realizar. Luego, el sistema decide qué hacer por sí solo y, mejora con el tiempo a medida que se perfecciona en esa tarea específica.

Por ejemplo, supongamos que deseas crear un modelo de reconocimiento de imágenes que pueda identificar perros en imágenes. En la programación tradicional, le dirías al software qué buscar: cuatro patas, dos orejas, etc. En el aprendizaje automático, el sistema aprende a identificar perros por sí solo.

Cuando el algoritmo haya mejorado en la identificación de los perros en el conjunto de datos original, podrás mostrarle un conjunto aleatorio de nuevas imágenes. Si el entrenamiento tuvo éxito, ahora debería poder identificar perros en imágenes que nunca antes había visto.

Hay cuatro pasos principales para lograr todo esto.

Paso 1: Recopilación de datos

El primer paso es recopilar y preparar los datos que entrenarán al modelo de machine learning. Podría ser cualquier forma de datos como imágenes, estadísticas, publicaciones (anteriormente tuits), etc., depende de lo que desees lograr.

Los datos deben ser relevantes para la tarea y estar preparados para que el programa de machine learning pueda comprenderlos (lo que se denomina preprocesamiento). Si desarrollas una herramienta para identificar perros, deberás proporcionar al modelo muchas imágenes, algunas de perros y otras no.

También deberás formatear los datos en la hoja de cálculo o base de datos correcta para el modelo que utilices. Debes limpiar tus datos: eliminar todos los duplicados, corregir errores y normalizar los datos de acuerdo con los requisitos del modelo.

Este paso garantiza que el modelo de machine learning pueda comprender la tarea e interpretar los datos correctamente. Sin preparar los datos, el modelo puede producir resultados incorrectos.

Por ejemplo, si le proporcionas un montón de imágenes de gatos pero están etiquetadas incorrectamente y el modelo piensa que son perros, se entrenará para identificar las imágenes incorrectas.

Las predicciones incorrectas pueden tener graves consecuencias, especialmente si utilizas el algoritmo para analizar información médica confidencial o datos de ventas confidenciales. Además, si un algoritmo está mal entrenado, será necesario volver a entrenarlo y probarlo, lo que aumentará tu costo total.

Paso 2: Selección del modelo

Una vez preparado, debes elegir el modelo de machine learning adecuado para el trabajo en cuestión.

Tómate tu tiempo para investigar cada modelo. Cada uno utiliza un algoritmo distinto para resolver distintos problemas de diferentes maneras. También es importante considerar qué tan complejo es cada modelo y cuánta potencia computacional necesita para ejecutarse. Los modelos complejos suelen requerir más tiempo de entrenamiento, potencia de procesamiento y memoria, lo que aumenta el costo del desarrollo.

Si deseas que el modelo clasifique y etiquete tus datos, es posible que desees elegir un modelo de regresión lineal. Mientras que si deseas agrupar ciertos tipos de datos, puedes utilizar un modelo K-means.

Explicaremos la diferencia en los algoritmos de machine learning con más detalle a continuación.

Paso 3: Entrenamiento

Una vez que hayas elegido un modelo adecuado, deberás entrenarlo con los datos preparados. En este paso, el modelo aprenderá cómo mapear tus datos de entrada para la salida que debería dar.

Al principio, el modelo ajustará sus parámetros de forma aleatoria. Hace una predicción basada en estos parámetros aleatorios y luego la compara con la salida real. Si hay una gran diferencia entre su predicción y el resultado, es inexacto.

Volviendo al ejemplo de identificación de imágenes, el modelo analizará cada imagen y establecerá parámetros aleatorios basados en los valores de los píxeles.

Por ejemplo, podría decidir que el porcentaje de píxeles color café es un parámetro útil y utilizarlo junto con docenas o cientos de otros parámetros para intentar predecir qué imágenes son de perros.

Luego, las predicciones se comparan con la etiqueta real, ya sea un perro o no. Después, los parámetros se ajustarán ligeramente en una dirección que los haga más precisos. Quizás sea necesario considerar un porcentaje menor de píxeles color café.

El modelo repetirá este proceso cientos de veces hasta que sus predicciones coincidan fielmente con el resultado todas las veces.

Paso 4: Evaluación

Después del entrenamiento, es necesario determinar qué tan efectivo es el modelo en un escenario del mundo real. Para hacerlo, debes probar el modelo con nuevos datos que no se utilizaron en la etapa de entrenamiento. Una vez que haya generado sus predicciones, puedes utilizar métricas clave para medir la precisión del modelo.

Aquí se muestra un ejemplo de validación de datos. Supongamos que entrenaste un modelo para clasificar imágenes como “perro” o “no perro”, podrías probar su rendimiento al medir el número de:

• Verdaderos positivos (imágenes de perros correctamente etiquetadas como imágenes de perros)

• Falsos positivos (imágenes que no son de perros etiquetadas erróneamente como perros)

• Verdaderos negativos (imágenes que no son de perros correctamente etiquetadas como que no son de perros)

• Falsos negativos (imágenes de perros etiquetadas erróneamente como que no son de perros)

Distintos problemas necesitan distintas métricas, por lo que es fundamental elegir aquellas que reflejen tu tarea específica.

Si el modelo funciona bien y cumple con tus requisitos, puedes empezar a utilizarlo. Sin embargo, es importante observar su desempeño y verificar si hay sesgos o predicciones incorrectas. Puede volverse menos eficaz con el tiempo debido a la evolución de las tendencias de los datos.

¿Cuáles son los 3 tipos principales de machine learning?

Hay decenas de algoritmos de aprendizaje automático y, cada tipo tiene sus fortalezas y debilidades únicas. Estos son los tres métodos principales de machine learning:

1. Machine learning supervisado

En un modelo de aprendizaje supervisado, le proporcionas al algoritmo un conjunto de datos etiquetados y la respuesta correcta. Luego intenta una y otra vez acercarse a predecir la respuesta correcta, al cambiar su enfoque cada vez.

Primero, etiqueta los datos que vas a introducir en el modelo. Si creas un filtro de spam, tus datos etiquetados consistirían tanto en correos electrónicos de spam y en correos electrónicos normales. Luego, el modelo practica la identificación de spam en este conjunto de datos hasta que lo hace muy bien.

Los ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado incluyen:

• Modelos de regresión lineal. Un método de aprendizaje para las relaciones va en línea recta (por ejemplo, las predicciones del precio de la vivienda aumentan cuando aumenta el número de dormitorios).
  
  

• Modelos de regresión logística. Un modelo para cuando las relaciones son binarias (por ejemplo, resultados como sí/no o verdadero/falso).
  
  

• Árboles de decisión. Un método de aprendizaje que hace predicciones aprendiendo reglas de decisión simples extraídas de las funciones de los datos, similar a un diagrama de flujo. Los modelos de bosques aleatorios, por ejemplo, utilizan múltiples árboles de decisión para obtener una predicción más precisa.
  
  

• Máquinas de vectores de soporte (SVM en inglés). Un modelo de machine learning que divide los datos en clases.

2. Machine learning no supervisado

En el aprendizaje no supervisado, el sistema de machine learning solo recibe los datos de entrada. No se le da una predicción correcta con la que comparar sus respuestas. En cambio, la meta de este tipo de aprendizaje automático es utilizar el reconocimiento de patrones para descubrir tendencias ocultas en los datos.

Por ejemplo, podría descubrir patrones ocultos o grupos de datos que tengan características similares. Podrías darle un conjunto de datos y un mensaje como: “¿Qué tienen estos perfiles en común?” y el programa encontrará patrones que los humanos pueden haber tardado horas o incluso días en descubrir.

Esto puede proporcionar información valiosa en áreas como la segmentación y personalización de clientes.

Los ejemplos de algoritmos de aprendizaje no supervisado incluyen:

• Agrupamiento K-means. Un algoritmo de agrupamiento que agrupa puntos de datos relacionados según su similitud.
  
  

• Agrupación jerárquica. Un modelo que agrupa puntos de datos relacionados al combinar los grupos más similares.
  
  

• Mapas autoorganizados. Un tipo de modelo que utiliza un proceso llamado “reducción de dimensionalidad” para proporcionar una representación visual de datos complejos.
  

3. Aprendizaje por refuerzo

En el aprendizaje por refuerzo, el modelo interactúa con datos no etiquetados, toma decisiones y aprende de los resultados. No se le da la respuesta correcta con anticipación. En cambio, encuentra la respuesta correcta mediante prueba y error.

Aprende a través de la retroalimentación. Cada buena predicción recibe una señal positiva y viceversa. Con el tiempo, aprenderá la mejor estrategia para realizar la tarea en cuestión.

Las empresas suelen utilizar estos algoritmos para sistemas dinámicos de recomendación de productos y precios.

Los ejemplos de algoritmos de aprendizaje por refuerzo incluyen:

• Q-Learning. Un tipo de modelo que aprende a tomar la mejor acción basado en las posibles recompensas futuras que podría recibir.
  Gradientes de políticas. Un modelo que aprende a crear “políticas de decisión” que conduzcan a mejores recompensas.
  

• Red Q profunda. Un algoritmo que combina Q-learning con redes neuronales, lo que ayuda al modelo a aprender estrategias óptimas en entornos complejos.

¿Cómo se utiliza el machine learning en las ventas?

Gracias a las mejoras en la informática y la IA, la cantidad de aplicaciones de machine learning se encuentra en un incremento exponencial.

Aquí se presentan cinco casos de uso clave que muestran cómo el machine learning puede mejorar tus procesos de ventas:

1. Ayuda a crear pronósticos de ventas más precisos

El pronóstico de ventas implica predecir las ventas futuras basándose en los datos de ventas pasadas. Al utilizar estos pronósticos precisos, las empresas pueden anticipar la demanda, administrar el inventario y tomar decisiones estratégicas.

Sin machine learning, las empresas necesitan analizar los datos de ventas manualmente, lo que requiere mucho tiempo y esfuerzo.

Los algoritmos de machine learning pueden mejorar los pronósticos de ventas de las siguientes maneras:

• Análisis histórico de los datos. Los algoritmos de machine learning pueden analizar enormes volúmenes de datos de ventas. A partir de esto, pueden identificar tendencias que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano.

• Variables externas. Los modelos de machine learning no se limitan a los datos históricos de las ventas. También pueden utilizar pronósticos meteorológicos, indicadores de mercado y más para hacer mejores predicciones.

• Pronóstico en tiempo real. Los algoritmos de machine learning pueden adaptarse a los datos en tiempo real, lo que te ayuda a responder a los cambios rápidamente.

Consideremos una empresa ficticia que vende gafas de sol. Antes del machine learning, predecían las ventas mediante los puntos de datos históricos y las tendencias. Por ejemplo, normalmente pueden vender más gafas de sol en verano.

Sin embargo, ahora han invertido en un algoritmo de machine learning y le introdujeron una gran cantidad de datos. La información puede incluir datos de ventas, tráfico del sitio web, tendencias de las redes sociales, pronósticos meteorológicos e indicadores económicos.

El modelo podría notar que hay un incremento de visitantes web y, que se avecina una ola de calor. Predice que habrá un aumento en la demanda y la empresa incrementa las existencias para satisfacer la demanda.

Asimismo, si el modelo predice una caída en las ventas, podrían lanzar una campaña promocional por correo electrónico para contrarrestarla.

2. Puedes automatizar y mejorar la puntuación de tus prospectos

La calificación de prospectos les permite a las empresas clasificarlos según su disposición a comprar. Ayuda a los vendedores a enfocarse en los prospectos que tienen más probabilidades de conversión, lo que facilita el cierre de ventas.

El machine learning puede ayudar al crear algoritmos predictivos de puntuación de prospectos. Analizar las conversiones exitosas significa que pueden crear un modelo que predice la probabilidad de que cada prospecto se convierta en cliente.

Un modelo de este tipo puede analizar una gama mucho más amplia de factores para cada prospecto de venta. Podría incluir datos demográficos, de comportamiento y de mercado, lo que permitiría hacer predicciones más precisas.

Así es como se compara la puntuación manual de prospectos y el machine learning:

• Puntuación manual de prospectos. Utilizas métodos de puntuación tradicionales basados en la demografía y las acciones que realizan los prospectos. Sopesas cada factor manualmente y asignas una puntuación a cada prospecto. El proceso lleva mucho tiempo y no siempre es preciso.

• Puntuación de prospectos mediante el machine learning. Introduces en tu modelo de machine learning los datos del involucramiento en las ventas. El modelo se entrena a sí mismo para encontrar patrones que muestren si es probable que un prospecto se convierta. Descubre información oculta y califica a prospectos futuros con mayor precisión.

Un algoritmo de machine learning podría encontrar información que sería casi imposible de descubrir para un humano. Por ejemplo, podría descubrir que alguien de una pequeña empresa de tecnología que ha pasado cinco minutos en tu página de precios tiene cinco veces más probabilidades de realizar una conversión que alguien que solo dedica un minuto a ella.

El modelo también puede seguir ajustando y mejorando sus capacidades de puntuación de prospectos a medida que fluyen más datos. Básicamente, el machine learning puede ayudar a automatizar la puntuación de prospectos, hacerla más precisa, ahorrarles tiempo a los representantes de ventas y generar más conversiones.

3. Puedes utilizar los chatbots conversacionales para cultivar a tus clientes

Sin IA, los chatbots de marketing se basan en reglas, lo que significa que hay que darles respuestas a preguntas específicas con antelación. Tienen dificultades con solicitudes complejas y no pueden aprender de sus experiencias.

Así es cómo el machine learning puede mejorar las capacidades de los chatbots:

• Procesamiento del lenguaje natural (NLP en inglés). Los algoritmos de machine learning ayudan a los chatbots a comprender el lenguaje humano. Los modelos de reconocimiento de voz más potentes pueden incluso comprender la jerga y la mala ortografía, lo que ayuda al chatbot a responder a más tipos de preguntas.

• Conciencia contextual. El machine learning puede ayudar a los chatbots a comprender el contexto de una conversación. Por ejemplo, si alguien pregunta: “¿Cuánto cuesta?” Después de hablar sobre un producto específico, el chatbot sabrá que le preguntan sobre el precio de ese producto.

• Interacciones personalizadas. Los chatbots pueden recordar interacciones anteriores y proporcionar respuestas personalizadas. Si alguien anteriormente tuvo un problema diferente, el chatbot podría dar seguimiento y asegurarse de que se haya resuelto.

• Análisis de los sentimientos. Algunos algoritmos de machine learning pueden interpretar emociones del texto (como si un cliente está satisfecho o frustrado). Con esta información, el chatbot puede ajustar sus respuestas para brindar una mejor experiencia al cliente.

Por encima de todo, el aprendizaje automático garantiza que los chatbots y los asistentes virtuales (como Siri y Alexa) sean capaces de aprender de cada interacción. Si falla en asistir a alguien, puede mejorarse a sí mismo para futuras conversaciones.

4. Puede personalizar recomendaciones para tus clientes

Los motores de recomendación pueden predecir tus preferencias y recomendar contenido que probablemente te guste. Empresas como Netflix y Amazon utilizan estos algoritmos para recomendar nuevos programas y productos según tus hábitos e historial.

Hay dos formas principales en las que el machine learning puede ayudar a brindar mejores recomendaciones personalizadas:

• Filtrado basado en contenido. El algoritmo analiza factores basados en el contenido para descubrir lo que te gusta. Por ejemplo, si alguien ve películas de ciencia ficción y fantasía, podría recomendar más películas de ese género.

• Filtrado colaborativo. El algoritmo predice los intereses de un usuario basado en los intereses y comportamientos de otras personas. Si un grupo de personas que ven cosas similares a las tuyas han visto otro programa que tú no has visto, es posible que te lo recomiende.

Muchos sistemas combinarán estos dos enfoques e incluso agregarán otros conocimientos, como datos demográficos y comentarios de los usuarios, a la combinación.

Los motores de recomendación son cada vez más precisos. Muchas empresas los utilizan para ofrecer contenidos, productos y servicios relevantes a sus clientes.

De hecho, según un informe de Grand View Research, se espera que el mercado de motores de recomendación valga más de 17 mil millones de dólares para 2028.

5. Puede ayudar a crear estrategias de precios dinámicas más efectivas

Los precios dinámicos, también conocidos como precios repentinos, consisten en que las empresas establecen precios flexibles basados en la demanda del mercado en tiempo real y otros factores.

Las aplicaciones de viajes compartidos como Uber y Lyft utilizan machine learning para fijar precios dinámicos en momentos en los que la demanda es alta. Las aerolíneas, los hoteles y las plataformas de comercio electrónico también utilizan modelos de precios dinámicos para ajustar los precios en tiempo real, lo que a menudo genera mayores ganancias.

Dos de las principales formas en los que el machine learning puede ayudar con los precios dinámicos son:

• Modelos de optimización de precios. Los modelos de machine learning aprenden patrones complejos y relaciones causa-efecto. Estos modelos predicen cómo los cambios de precios afectarán la demanda en diferentes puntos, ayudando a las empresas a optimizar sus precios según las tendencias.

• Precios en tiempo real. Los modelos cambian sus precios basados en factores en tiempo real, como las fluctuaciones de la demanda. Por ejemplo, es posible que haya más personas buscando viajes en una aplicación de viajes compartidos. También pueden comparar los precios de la competencia y los niveles de inventario, ajustando los precios como corresponde.

Sin machine learning, es difícil lograr precios dinámicos. A un humano le llevaría demasiado tiempo analizar los datos y realizar los cambios necesarios de los precios.

Además, las capacidades de marketing de machine learning permiten cambiar los precios en tiempo real, lo que no es posible en las estrategias de precios estáticas tradicionales.

Otros casos de uso del machine learning en ventas

Apenas hemos arañado la superficie de lo que los proyectos de machine learningpueden hacer para impulsar los procesos de ventas.

Está más allá del alcance de este artículo entrar en más detalles, pero aquí hay otras capacidades que ya se han desarrollado (y se siguen desarrollando):

• Segmentar a los clientes en grupos clave

• Predecir la pérdida de clientes e identificar sus causas

• Descubrir tendencias y mejorar el análisis de los datos de las ventas

• Identificar oportunidades para vender productos adicionales a clientes existentes

• Calcular cuántos ingresos generará un cliente a lo largo de su vida

• Descubrir asociaciones entre diferentes productos y sugerir ofertas de paquetes

• La automatización de tableros e informes de ventas

• Detección de actividades fraudulentas en transacciones de ventas

• Obtener mejores predicciones de ventas mediante el machine learning

Cualquiera que sea la parte del proceso de ventas que desees agilizar o automatizar, existe una alta probabilidad de que alguien ya haya creado una herramienta para ayudar o que pronto se encuentre disponible.

Conclusiones

A medida que las capacidades del big data y la inteligencia artificial sigan aumentando, también lo harán sus posibles usos. El machine learning te ayuda a pronosticar ventas, extraer datos de clientes para obtener información valiosa, implementar estrategias de precios en tiempo real y mucho más: las posibilidades son casi infinitas.

La integración de herramientas de machine learning en tu flujo de trabajo de las ventas y el marketing es una forma eficaz de impulsar las ventas, mejorar las relaciones con los clientes e impulsar tu retorno de inversión.