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 los usa únicamente facturar y para hacer estadísticas. ¿Qué se puede hacer con esos datos? Pueden anticiparse a la llamada del cliente para darse de baja. 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.
Esa cantidad ingente de datos son imposibles de analizar por una persona para sacar conclusiones y 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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