Puede pensar que un modelo de aprendizaje automático no es alcanzable para una pequeña empresa, pero no importa el tamaño de la empresa, sino cómo manejan sus datos y procedimientos. Al permitir que los científicos de datos establezcan un sistema que aborde los problemas según su orden de magnitud, los minoristas de cualquier tamaño pueden lograr un éxito inmediato con la ayuda de las capacidades de aprendizaje automático. Profundicemos en lo que pueden hacer estos algoritmos, especialmente en el sector del comercio electrónico.
¿Qué es el aprendizaje automático?
La inteligencia artificial y la analítica de datos son cruciales en la actual coyuntura económica. El aprendizaje automático, o ML, es una aplicación de IA en la que los programas informáticos utilizan algoritmos para encontrar patrones en conjuntos de datos. Esto puede hacerse sin una programación específica o sin dependencia humana. Una solución de aprendizaje automático está detrás de casi todos los avances tecnológicos. El ML está presente en muchas cosas que hacemos cada día, desde los sistemas de recomendación que vemos en Netflix o Hulu o las sugerencias en los sitios web de las redes sociales.
Los motores de búsqueda utilizan el ML para aclarar y optimizar sus resultados de búsqueda, independientemente del tipo de módulo. Esto permite conocer lo que el cliente está buscando mientras se confía en este modelo de aprendizaje automático para determinar predicciones precisas a través de una tubería que dispensa que los datos están surgiendo rápidamente. Estos modelos de ML toman los datos en tiempo real y, determinan a lo largo de mucho tiempo, lo que pueden anticipar de un consumidor. La IA está lista para escalar nuevas alturas para las empresas de comercio electrónico que están utilizando estas aplicaciones.
Beneficios del aprendizaje automático
El aprendizaje automático ayuda a las empresas de cualquier tamaño a prever el comportamiento de los clientes para analizar patrones que podrían haber pasado desapercibidos sin las soluciones de ML adecuadas. Esto proporciona a las empresas una visión del camino a seguir para las líneas de productos y servicios. Esos patrones pueden ser tan precisos como para saber por qué un cliente puede elegir un producto en lugar de otro. Los algoritmos de aprendizaje profundo también pueden sostener la precisión en la entrada de datos, eliminando los errores dentro de una base de datos, al tiempo que sacan a los humanos de lo que a menudo se considera una tarea tediosa. Esto permite realizar descubrimientos en la ciencia de los datos que crean pistas de negocio y una mejor comprensión de las regularidades en el sistema.
Los minoristas son capaces de crecer con el mercado con mejores herramientas de inteligencia empresarial. Los modelos de ML tienen un papel importante, ya que proporcionan a las organizaciones conjuntos de datos sobre sus puntos de venta únicos y sus puntos fuertes. Cualquier nuevo enfoque puede asumirse y probarse rápidamente sobre la base de datos del mundo real. Los algoritmos constituyen la base de toda la estructura del ML y su crecimiento. Pueden dividirse en cuatro categorías principales: supervisados, no supervisados, semisupervisados y de refuerzo. Esto permite que cosas tan sencillas como abrir una aplicación en los teléfonos inteligentes se traduzcan en predicciones que pueden conducir a los mejores resultados para las empresas.
El ML y su impacto en el comercio electrónico
Las aplicaciones del deep learning son tan amplias como el mundo del comercio electrónico. Este marco de ML es crucial para determinar el reconocimiento de patrones que pueden conducir a un mayor atractivo para los clientes. Como se ha mencionado, el ML es crucial para el uso general de los motores de búsqueda. También puede ser utilizado por los sitios web de venta al por menor para localizar ciertos productos con mayor facilidad. Estos algoritmos son una parte integral de la optimización de los motores de búsqueda desde hace mucho tiempo. Ayudan constantemente a los motores de búsqueda mediante elementos como el reconocimiento de imágenes y otros recursos relacionados para localizar el artículo correcto.
El aprendizaje automático también es común en el marketing digital, que es una necesidad para cualquier minorista en línea en el comercio electrónico para hacerse un nombre. La personalización se logra a través de las interacciones con los consumidores. Esto ha ayudado a las empresas a personalizar sus enfoques a los clientes potenciales, centrándose en el mensaje correcto en el momento adecuado. En muy poco tiempo, las aplicaciones de ML están ayudando a las empresas a tomar todos sus conjuntos de datos y subconjuntos, y convertirlos en cambiadores de juego para su punto de venta electrónico.
