Comprender la ciencia de datos: la base de una estrategia exitosa de inteligencia artificial y aprendizaje automático

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Dos palabras crean muchos acertijos en este momento, y no son otras que Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML). Estas dos palabras de moda siempre vienen a la mente cada vez que surgen temas como la ciencia de datos, Big Data y otros términos tecnológicos más amplios que están causando sensación a nivel mundial.

Aunque la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están creando una escena en nuestro mundo actual, no garantiza que sepamos todo sobre ellos. ¿Cuáles son las diferencias entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

Conocer las diferencias clave es primordial, especialmente si desea aplicar cualquiera de ellas en su negocio. ML es diferente de AI incluso si inicialmente pueden parecer relacionados. No se pueden aplicar a las mismas tareas. Aquí está la manera perfecta de diferenciarlos.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En un sentido más amplio, describe la capacidad de una máquina para poder realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana.

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Esto es un aplicación de IAy se basa en la premisa de que se deben proporcionar suficientes datos a las máquinas para que puedan usarlos para mejorar su rendimiento.

¿Qué pasa con el potencial de estas tecnologías?

Como podemos ver en los datos, el futuro ciertamente está aquí. Pero tenemos que admitir que a veces los cambios pueden ser impredecibles como en el caso de Zalando que en este año recortó hasta 250 de sus puestos de marketing. Todo debido al auge de las máquinas de marketing.

¿Cómo podemos beneficiarnos de estas tecnologías? ¿Puede ser útil para el comercio electrónico?

¡Por supuesto!

En gran medida, los sitios web de comercio electrónico emplean estrategias de análisis y minería de datos para dirigirse a clientes potenciales con diferentes técnicas de ventas cruzadas y ventas adicionales. Por lo tanto, es pertinente señalar que Amazonas es uno de los pioneros de la minería de datos con respecto al comercio electrónico. Amazon utiliza técnicas sofisticadas de minería de datos para mejorar sus funciones de marketing. La característica en Amazon que dice «a las personas que vieron este producto también les gusta», se genera mediante tecnología de minería de datos y funciona con un algoritmo de aprendizaje automático.

Otro ejemplo de un gigante del comercio electrónico que está utilizando IA para mejorar su juego y comprender mejor a los consumidores es La cara norte. Utilizan la solución de IA de IBM conocida como watson para permitir que los compradores en línea descubran su chaqueta perfecta. Para lograrlo, le hacen varias preguntas al cliente como “¿dónde y cuándo usarás tu chaqueta?”. con la ayuda de una tecnología de inteligencia artificial de entrada de voz. Luego, el software analiza cientos de productos disponibles para elegir la combinación perfecta en función de los comentarios e investigaciones de los clientes en tiempo real, que podrían ser el tipo de condición climática que prevalece en el área local.

Cómo Otto de Alemania utiliza la inteligencia artificial

Podemos comprender el panorama general del comercio minorista cuando analizamos Otónun comerciante de comercio electrónico alemán que utiliza IA para mejorar su rendimiento. La empresa llegó al extremo de implementar tecnología de IA para tomar decisiones rápidas y estratégicas que superan las capacidades de sus empleados humanos.

Otto IA

Con la tecnología de inteligencia artificial, las ventas mensuales futuras se pueden predecir con un 90 % de precisión. Esto le permite a Otto comprar automáticamente alrededor de 200 000 artículos mensualmente de marcas de terceros sin intervención humana. Es prácticamente imposible para un ser humano escudriñar los diversos productos, colores y tamaños que ordena la máquina. Según Nathan Benaich (un inversor en IA), la tecnología de aprendizaje automático puede funcionar de la mejor manera cuando se trata de ventas minoristas en línea.

¿Cómo puede aprovecharlo el comercio electrónico?

Solo hay algunas sugerencias:

  1. Cree una búsqueda centrada en el cliente
  2. Identificar clientes potenciales excepcionales
  3. Reorientar clientes potenciales
  4. Crea un embudo de ventas más eficiente
  5. Empoderar a los trabajadores de la tienda
  6. Dale un toque personal con los chatbots
  7. Implementar asistentes virtuales
  8. Habilite la integración de los principales artículos del hogar
  9. Cree un nuevo nivel de personalización en varios dispositivos
  10. Servicio de atención al cliente mejorado
  11. Red con agentes inteligentes
  12. La introducción de los compradores virtuales personales
  13. Cree una herramienta que ayude a la ‘inteligencia de surtido’
  14. Generar ventas con el uso de tecnología wearable
  15. Cerrar la brecha entre la privacidad y la personalización
  16. Trabajar en sistemas de diálogo.
  17. Hacer frente a las críticas falsas
  18. Localizar la experiencia del cliente
  19. Hacer frente a los productos falsificados

Próximamente cambios increíbles

Alemania es considerada un gigante en la producción de varios bienes como automóviles, productos químicos y equipos pesados. A pesar de esto, lucharon por escalar sus esfuerzos al igual que otras naciones durante muchos años. Pero felizmente, el cambio está llegando ahora.

Independientemente del lento proceso de adopción, una cosa es segura: Alemania puede ganar mucho con análisis avanzado de datos, ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial; especialmente su sector industrial.

Como uno de los países que adoptó la IA lo suficientemente pronto, Alemania puede incluso superar su objetivo de PIB para 2030 en un 4 %. Pensándolo bien, si la IA se adopta más lentamente y no hay un aumento significativo en la productividad, podría retrasarse en su objetivo de PIB hasta en un tercio.

Se estima que la industria del comercio electrónico se beneficiará mucho de la tecnología de IA en los próximos años. Marcará el comienzo de un cambio y mejorará la forma en que los consumidores buscan productos en línea. Si bien diferentes sectores de la economía se están adaptando al avance tecnológico en varios niveles, es seguro que el mayor cambio está por venir.

PRIMA

EBE2018: IA de comercio electrónico fundamental en FurnTech (Moebel24, Miro Morczinek)

Con más de 3,5 millones de productos, Moebel24 es la sala de exposición de muebles más grande del mundo. Su algoritmo de clasificación de productos está optimizado para relevancia, interacción y conversión. El uso de IA en furntech impulsará el CVR con personalización y reconocimiento de datos de productos, y proporcionará más datos. Con varias infraestructuras y herramientas de software en oferta, las empresas pueden elegir soluciones personalizadas o listas para usar según sea necesario.

EBE2018: aumente sus ventas utilizando el aprendizaje automático y el razonamiento basado en datos (Unity Group)

Cómo impulsar sus ventas en línea utilizando el aprendizaje automático y el razonamiento basado en datos: ejemplos prácticos de proyectos de venta minorista y mayorista electrónica.

  • qué algoritmos ML/AI son los más adecuados para el análisis de datos para las ventas en línea
  • herramientas a utilizar para la visualización de datos
  • ¿Cuál es el potencial del razonamiento basado en datos?
  • ejemplos de proyectos existentes

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