El ciclo de vida del desarrollo de Machine Learning (ML) abarca desde la identificación de los objetivos comerciales hasta la implementación y el monitoreo de los modelos en producción. Este ciclo no es lineal, ya que muchas veces se repiten pasos en busca de mejoras o ajustes, pero cada fase es fundamental para asegurar que el modelo sea preciso y útil para el negocio. En esta entrada, exploraremos la primera etapa de los objetivos comerciales, e iremos avanzando para comprender mejor cómo desarrollar un proyecto de Machine Learning exitoso.
Ciclo de vida de Machine Learning (ML)
La inteligencia artificial (IA) facilita el cumplimiento de diferentes objetivos comerciales al aprovechar técnicas avanzadas de machine learning, análisis de datos y algoritmos predictivos.
Objetivos comerciales
Todo proyecto de Machine Learning debe empezar con una clara identificación de los objetivos comerciales. Resolver la pregunta, ¿qué problema del negocio queremos resolver con ML? Este paso involucra entender las necesidades de la organización y cómo una solución basada en datos puede mejorar o automatizar procesos clave.
¿Por qué es importante la alineación con los objetivos estratégicos?
No se trata solo de implementar tecnología avanzada, sino de resolver problemas que realmente impacten el negocio.
Es importante definir metas específicas, medibles y alcanzables para cada proyecto de ML. ¿Quieres reducir los costos? ¿Aumentar las ventas? ¿Mejorar la experiencia del cliente?
La identificación de objetivos comerciales no debe ser solo un ejercicio técnico. Las partes interesadas, como los equipos de ventas, marketing y operaciones, deben estar involucradas para garantizar que el proyecto aborde los problemas correctos.
Ejemplos Aplicados de Machine Learning a Objetivos Comerciales
Cada una de estas tareas de Machine Learning puede contextualizarse como un objetivo comercial clave que impacta directamente en la eficiencia operativa, el crecimiento de ingresos y la satisfacción del cliente.
Contextualizaremos cada caso para un retail.
1. Segmentación de Clientes
Objetivo Comercial: Identificar grupos de clientes con comportamientos y necesidades similares para personalizar estrategias de marketing y mejorar la experiencia del cliente.
Caso: Un retailer quiere optimizar su estrategia de email marketing.
2. Predicción de Ventas
Objetivo Comercial: Anticipar las ventas futuras para ajustar el inventario, optimizar el abastecimiento y maximizar ingresos.
Caso: El retailer experimenta fluctuaciones en las ventas durante el año.
3. Análisis de Churn (Deserción de Clientes)
Objetivo Comercial: Identificar clientes en riesgo de abandonar para implementar estrategias de retención.
Caso: Los clientes de suscripciones mensuales dejan de renovar su membresía.
4. Optimización de Precio
Objetivo Comercial: Ajustar los precios de productos para maximizar ingresos y competitividad en el mercado.
Caso: El retailer busca maximizar márgenes de ganancia sin perder clientes sensibles al precio.
5. Recomendación de Productos
Objetivo Comercial: Aumentar las ventas cruzadas y el ticket promedio sugiriendo productos relevantes a los clientes.
Caso: El retailer quiere aumentar las ventas online.
6. Análisis de Eficacia de Campañas
Objetivo Comercial: Evaluar el impacto de las campañas de marketing en las ventas y ajustar estrategias futuras.
Caso: El retailer lanza campañas promocionales en varios canales (TV, redes sociales, email).
7. Análisis de Satisfacción del Cliente
Objetivo Comercial: Comprender los factores que afectan la satisfacción del cliente y mejorar la experiencia de compra.
Caso: Las encuestas de satisfacción muestran resultados inconsistentes.
8. Pronóstico de Inventario
Objetivo Comercial: Ajustar el inventario para evitar costos de almacenamiento y minimizar rupturas de stock.
Caso: Productos perecederos como alimentos frescos se desperdician con frecuencia.
9. Optimización de Canales de Venta
Objetivo Comercial: Mejorar la rentabilidad identificando los canales de venta más efectivos.
Caso: El retailer vende en tiendas físicas, ecommerce y marketplaces, pero desconoce cuál canal es más rentable.
10. Identificación de Clientes Potenciales
Objetivo Comercial: Detectar nuevos clientes con alta probabilidad de conversión.
Caso: El retailer quiere captar nuevos clientes para su programa de fidelidad.
Consideraciones para las Empresas
En la etapa de objetivos comerciales, las empresas deben asegurarse de que los proyectos de ML estén alineados con sus metas estratégicas, sean factibles con los datos disponibles, y tengan un impacto medible en el negocio.
Esto asegura que el proyecto de ML tenga un impacto tangible en el negocio y no sea solo un esfuerzo técnico sin relevancia comercial.
Antes de definir un objetivo comercial, es fundamental identificar qué problemas o ineficiencias están afectando al negocio. Esto ayuda a priorizar áreas donde ML puede agregar el mayor valor.
Realizar análisis de datos preliminares para identificar cuellos de botella o tendencias negativas, recopilar feedback de clientes y empleados para detectar problemas operativos.
Los objetivos deben ser alcanzables con los datos disponibles. Sin datos de calidad, el proyecto de ML no podrá producir resultados útiles.
Evaluar las fuentes de datos existentes: ¿Son completas, relevantes y accesibles?
Identificar si se necesitan datos adicionales (por ejemplo, datos externos como tendencias del mercado o clima). Asegurar que los datos sean representativos del problema que se quiere resolver.
Un objetivo bien definido debe incluir métricas que permitan medir su éxito. Esto ayuda a justificar la inversión en el proyecto de ML.
No todos los objetivos tienen el mismo nivel de urgencia o impacto. Es fundamental priorizar para evitar dispersión de recursos.
Clasificar los objetivos por impacto comercial ¿Cuánto valor generará para el negocio? Esfuerzo requerido ¿Qué tan complejo es el problema? Disponibilidad de recursos ¿Cuenta la empresa con los datos, personal y presupuesto necesarios?
La implementación de ML requiere recursos, infraestructura y personal capacitado. Es fundamental evaluar si la empresa está preparada para abordar el proyecto.
Identificar riesgos desde el inicio ayuda a mitigar posibles problemas durante el desarrollo del proyecto.
Es muy importante el establecimiento de plazos realistas, un cronograma bien definido asegura que el proyecto avance de manera eficiente.
Los objetivos pueden evolucionar a medida que se obtienen más datos o cambian las condiciones del negocio. Definir un marco ágil para evaluar y ajustar los objetivos según sea necesario. Incorporar retroalimentación constante de las partes interesadas.
Si quieres saber como se adapta esta solución a tu negocio, o como implementarla parcial o total, estamos a tu disposición para aclarar todas tus inquietudes y pasar al siguiente nivel en tu evolución como una empresa que toma decisiones basada en datos.
Si quieres saber como se adapta esta solución a tu negocio, o como implementarla parcial o total, estamos a tu disposición para aclarar todas tus inquietudes y pasar al siguiente nivel en tu evolución como una empresa que toma decisiones basada en datos.
