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Diferencias entre el aprendizaje automático y el análisis predictivo

Diferencias entre el aprendizaje automático y el análisis predictivo
#Tecnología
21 de mar - min de lectura


El aprendizaje automático (Machine Learning) es un método de aprendizaje computacional subyacente a la mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA). En este caso, los sistemas o algoritmos se mejoran a través de la experiencia de datos sin depender de una programación explícita. Estos algoritmos se presentan como herramientas de gran alcance capaces de realizar predicciones al mismo tiempo que aprenden de grandes volúmenes de datos. El aprendizaje automático se considera una extensión moderna del análisis predictivo. El reconocimiento eficiente de patrones y el autoaprendizaje son la columna vertebral de los modelos Machine Learning, que evolucionan automáticamente en base a patrones cambiantes para permitir las acciones apropiadas. Actualmente, muchas empresas dependen de algoritmos de aprendizaje automático para comprender mejor a sus clientes y detectar oportunidades de ingresos. Cientos de algoritmos de aprendizaje automático existentes y recientemente desarrollados se aplican para derivar predicciones de alto nivel que guían las decisiones en tiempo real con menos dependencia de la intervención humana. En tanto, el análisis predictivo se puede definir como el procedimiento para condensar grandes volúmenes de datos en información que los humanos pueden entender y usar. Las técnicas analíticas descriptivas básicas incluyen promedios y recuentos. El análisis descriptivo basado en la obtención de información de eventos pasados ??se ha convertido en análisis predictivo, que intenta predecir el futuro en base a datos históricos. Este concepto es el que aplican los data scientist. Para eso, apelan a técnicas complejas de estadísticas clásicas, como árboles de regresión y decisión, para proporcionar respuestas creíbles a consultas tales como: "¿Cómo se verán mis ventas influenciadas por un aumento del 10% en el gasto publicitario?" Esto lleva a simulaciones y " "qué pasa si" analiza para que los usuarios aprendan más. Todas las aplicaciones de análisis predictivo involucran tres componentes fundamentales:   Datos: La efectividad de cada modelo predictivo depende en gran medida de la calidad de los datos históricos que procesa.   Modelado estadístico: Incluye las diversas técnicas estadísticas que van desde las funciones básicas hasta las complejas que se utilizan para la derivación de significado, perspicacia e inferencia. La regresión es la técnica estadística más comúnmente utilizada.   Suposiciones: Las conclusiones extraídas de los datos recopilados y analizados suelen suponer que el futuro seguirá un patrón relacionado con el pasado.   El análisis de los datos es crucial para cualquier empresa que se dirija al éxito, y el análisis predictivo se puede aplicar de muchas maneras para mejorar la productividad empresarial. Estos incluyen cosas como optimización de campañas de marketing, evaluación de riesgos, análisis de mercado y detección de fraudes, por mencionar solo algunos casos.   Cómo se relacionan el aprendizaje automático y el análisis predictivo Si bien es importante deben comprender las diferencias entre el aprendizaje automático y el análisis predictivo, también hay que saber cómo ambos se relacionan. Básicamente, el aprendizaje automático es una rama de análisis predictivo. A pesar de tener objetivos y procesos similares, hay dos diferencias principales entre ellos: en primer lugar, el machine learning resuelve las predicciones y recalibra los modelos en tiempo real automáticamente después del diseño. Mientras tanto, el análisis predictivo funciona estrictamente con datos de "causa" y debe actualizarse con datos de "cambio". Por último, a diferencia del aprendizaje automático, el análisis predictivo aún depende de personas para trabajar y probar las asociaciones entre causa y resultado.

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3 tendencias de marketing digital para el segundo semestre 2021

Dado que la pandemia hizo que los hábitos digitales de los consumidores evolucionen de forma acelerada como respuesta al confinamiento, es probable que los profesionales de marketing digital cuenten con conocimientos desactualizados. Si la realidad de los consumidores cambia, hay que modificar la forma de abordarlos mediante las estrategias de marketing digital.Por este motivo, presentamos algunas tendencias para considerar durante los próximos meses:  1. Los cambios digitales en el comportamiento del consumidor están aquí para quedarseLa consultora McKinsey descubrió que la pandemia aceleró la adopción del ecommerce. De esta forma, en tres meses se evolucionó lo que se esperaba que ocurriera a lo largo de 10 años.Ahora, para atraer a los clientes al momento de las compras por internet hay que contar con una plataforma de uso sencillo, entrega rápida y medios de pagos numerosos.  En este sentido, el informe más reciente del Institute for Business Value de IBM señala que la implementación de pagos móviles sin contacto es una prioridad para el 47% de las firmas sondeadas, mientras que el 45% indicó su interés por contar con plataformas de venta digital más sólidas.2. Los especialistas en marketing deben adelantarse a la demanda de los consumidores con información en tiempo realLas estadísticas de búsqueda son lo más cercano a la voz del cliente en tiempo real que se puede obtener. De hecho, los consumidores les dicen explícitamente a las marcas sobre sus deseos, necesidades e intenciones en las consultas online así como también en su comportamiento en el website.Así es como los especialistas de marketing digital deben escuchar, analizar y luego activar estas estadísticas con personalizaciones en tiempo real para poder conectar mejor con los clientes y, así, generar más ventas.  3. Los datos de origen aumentan en importancia y valorA medida que Google planea eliminar las cookies de terceros, tanto los profesionales de PPC como los de SEO se esfuerzan por elaborar estrategias para un futuro sin cookies. De hecho, el 46% dice que la depreciación de éstas es su principal desafío en los medios para 2021.Dado que la orientación de los anuncios y el análisis del comportamiento se volverán más difíciles, crecen el valor y la importancia de los datos propios. Por eso es que la recomendación consiste en planificar ahora cómo se manejarán las preguntas e inquietudes de los consumidores sobre la privacidad y el almacenamiento de sus datos.  

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Con el inicio de la pandemia y el posterior aislamiento, los consumidores cambiaron sus hábitos de consumo y rutina. Entre otras cosas, este fenómeno disparó el ecommerce. De hecho, las ventas online se multiplicaron por cinco desde marzo del 2020.La última edición del Barómetro COVID-19, realizada por Kantar la agencia en consultoría e insights, menciona que aunque este canal mantendrá el consumo que ha conseguido durante la pandemia, el generar experiencias de compra es uno de los pilares principales para mantener el consumo.  Por otro lado, los medios digitales de pago siguen siendo relevantes para el consumidor. En tal sentido, es clave entender que los latinoamericanos prefieren realizar pagos con tarjetas de crédito, de débito o aplicaciones móviles por encima del efectivo. Es Brasil (76%) el país en donde tienen una mayor preferencia por este tipo de pagos electrónicos, a diferencia de Argentina (54%), Colombia (53%) y México (50%).El consumo de plataformas digitales y redes sociales en LatinoaméricaKantar menciona que los consumidores de Latinoamérica invierten más tiempo en los medios digitales, y conocer estos datos es muy relevante para poder crear estrategias exitosas de marketing digital. Los brasileños son los máximos consumidores de contenido online en la región, incrementando el 78% su navegación por internet. Los mexicanos ocupan la segunda posición en consumir más este tipo de contenidos y en tercer lugar se encuentran los colombianos.Mientras que los argentinos son los que menos incrementaron su uso. Por ejemplo, solo el 27% ve TV on demand y/o streaming más que al iniciar la pandemia.Otro hallazgo importante en el Barómetro COVID-19, y que es fundamental para cualquier estrategia de marketing digital, es que dentro de los medios digitales, se encontró que Youtube, Facebook e Instagram son las plataformas con mayor crecimiento durante la pandemia. Siendo nuevamente Brasil el país con mayores incrementos en este sector.El consumo de videos para entretenimiento o para adquirir una nueva habilidad hizo que YouTube fuera la plataforma más solicitada durante el aislamiento y se registró un incremento de uso.En Brasil el 74% de las personas aumentaron su consumo, para México el 67%, Colombia 60% y Argentina 45%. En cambio el 66% de los mexicanos fueron más activos en Facebook, seguido de los brasileños (56%), los colombianos (49%) y, por último, los argentinos (34%).

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Si bien se sabe que los datos de una organización son fundamentales para conocer la realidad y tomar decisiones más inteligentes, todavía hay bastante desconocimiento respecto a cómo lograr que la información sea accionable para el logro de objetivos estratégicos.  En tal sentido, un estudio reciente a nivel internacional encontró que el 79% de los encuestados usa BI o herramientas de análisis de datos. En tanto, más del 40% de los sondeados indicó que sus empresas utilizan la analítica con fines principalmente operativos o de ventas y marketing. La toma de decisiones estratégicas mejorada fue el mayor beneficio para la mayoría (65%). Otras ganancias explicitadas fueron un mejor conocimiento sobre los clientes (45%), ahorros en los costos operativos (44%) y aumento de ventas (32%).  Obtener información accionable, que relacione los datos con el valor comercial, debería ser el objetivo central de toda estrategia empresarial. De todos modos, el problema es que a veces las firmas recopilan tantos datos que pierden el foco. Muchas otras veces no cuentan con especialistas en data analytics que sepan convertirlos en información relevante para el negocio.  Es decir, que no es suficiente con que los datos se transformen en información: deben convertirse en conocimiento concreto para una toma de decisiones más asertiva.