Digital Analytics

Find out what your customers value most about your brand and what they want you to improve

Know at all times the behavior of your customers

Focus on increasing your customer base

Give more attention to strategic points and improve the quality of service

Digital Analytics

Find out what your customers value most about your brand and what they want you to improve

Know at all times the behavior of your customers

Focus on increasing your customer base

Give more attention to strategic points and improve the quality of service

Digital Analytics

Digital Analytics determines the processes for the collection, measurement, analysis, visualization, and interpretation of digital data that shows user behavior and interactions on digital channels such as websites, applications, and social networks.

This makes it possible to assess whether or not the marketing strategy and actions are on the right track.

Beyond knowing how many visits are obtained, it is extremely important to interpret what customers like, what content generates more engagement, understanding the interests that motivate them to visit the website or social networks.

Digital analytics helps to optimize the defined online strategy.

Solutions

Web analytics

Every day, users and consumers generate an enormous amount of data through the interaction on websites. Carrying out the correct analysis of this data helps to understand the audience behavior and define concrete and precise actions.

The more you understand your customers, the better your product and your sale will be.

Through different customizable metrics, the performance and “health” of the website can be evaluated.

Social media analytics

Knowing and understanding what happens in social networks is an important part of the growth and positioning of the company.

The collection and analysis of data makes it possible to find meaning to support business decisions, know and define actions on customer experiences, detect trends related to offers and brands, know the feelings of customers towards goods and services, and other possible knowledge that could be assessed.

Social network analytics not only allow you to implement tactical adjustments, but also drive strategic decisions.

info@binalytics.ai

(+57) 302 236 7748

Bogota - Colombia

Solutions

Company

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning (ML) es un campo dentro de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras "aprender" de los datos. Esto significa que, en lugar de seguir instrucciones predefinidas para realizar una tarea, el sistema ML identifica patrones en los datos y utiliza estos patrones para tomar decisiones o hacer predicciones.

✅ Por ejemplo, imagina que tienes muchísimas fotos de frutas, y quieres que una máquina aprenda a identificar las manzanas entre todas esas imágenes. En lugar de escribir código detallado que describa cada característica de una manzana, proporcionas a la máquina muchas imágenes etiquetadas de manzanas y otras frutas. Con el tiempo y suficiente práctica (o entrenamiento), la máquina comienza a reconocer por sí sola qué imágenes contienen manzanas.

Categorias amplias de Machine Learning

El Machine Learning se divide en tres categorías principales, cada una de las cuales aborda diferentes problemas y tipos de datos:

1. Aprendizaje Supervisado

En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados. Esto significa que los datos de entrenamiento incluyen tanto las entradas (por ejemplo, imágenes de frutas) como las salidas correspondientes (por ejemplo, etiquetas que indican si la imagen es de una manzana o no).

✅ Imagina que estás enseñando a un niño a clasificar frutas. Le das una canasta llena de diferentes frutas y le dices cuáles son manzanas, cuáles son naranjas, etc. Con esta guía, el niño aprende a identificar cada fruta por su cuenta. Así funciona el aprendizaje supervisado: la máquina recibe ejemplos ya etiquetados y aprende a clasificar los nuevos.

2. Aprendizaje No Supervisado

A diferencia del aprendizaje supervisado, en el aprendizaje no supervisado el modelo trabaja con datos que no están etiquetados. El objetivo aquí es encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos sin ninguna guía explícita.

✅ Imagina que el mismo niño ahora recibe una canasta de frutas, pero esta vez no le dices qué fruta es cuál. El niño observa las frutas y comienza a agruparlas por similitudes: tamaño, color, forma. Tal vez agrupe todas las frutas redondas juntas y todas las frutas alargadas en otro grupo. Eso es aprendizaje no supervisado: la máquina agrupa los datos basándose en patrones que descubre por sí misma.

3. Aprendizaje por Refuerzo

El aprendizaje por refuerzo se basa en la idea de aprender a través de la experiencia, similar a cómo un ser humano podría aprender a andar en bicicleta. Aquí, el modelo toma decisiones y recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos, y ajusta su comportamiento en consecuencia.

✅ Piensa en un videojuego en el que el niño está aprendiendo a moverse por un laberinto. Cada vez que toma un camino correcto, obtiene puntos; cada vez que toma un camino equivocado, pierde puntos. Con el tiempo, el niño aprende cuál es la mejor ruta para maximizar sus puntos. Eso es aprendizaje por refuerzo: la máquina aprende de las consecuencias de sus acciones para mejorar su desempeño en futuras tareas.