Explorar predicciones del aprendizaje automático

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

Comprender lo que el aprendizaje automático puede hacer por los datos de CRM.
Identificar las maneras de utilizar las predicciones del aprendizaje automático.

Desbloquear el poder de los datos

Actualmente, existen billones de gigabytes de datos. Como empresa en la era de la inteligencia artificial (IA), los datos que posee pueden predecir los resultados futuros e impulsar la toma de decisiones. Según el estudio Untapped Data Research de Salesforce, la mayoría de las empresas no aprovechan el poder del potencial de sus datos, a pesar de que cuatro de cada cinco (el 80 %) de líderes de negocios afirman que los datos son fundamentales para la toma de decisiones.

Mediante el uso de un tipo de IA llamado aprendizaje automático (ML), puede transformar los datos históricos en información predictiva. Esto se conoce como IA predictiva, que es diferente de la IA generativa.

La IA predictiva informa, utilizando datos existentes a fin de descubrir algo nuevo sobre los datos. Por ejemplo, la IA predictiva estima la probabilidad de abandono o fraude.
La IA generativa asiste, utilizando datos existentes para crear nuevos datos similares. Por ejemplo, la IA generativa crea un texto nuevo e imágenes.

Para obtener más información sobre las diferencias entre la IA predictiva y la IA generativa, consulte la unidad Descubrir técnicas y aplicaciones de IA en Aspectos fundamentales de los datos para la IA.

Incorporar aprendizaje automático a su negocio

La información predictiva del aprendizaje automático permite que los usuarios comerciales tomen mejores decisiones y de una forma más rápida. Utilice la IA predictiva del aprendizaje automático para impulsar la innovación, la eficacia y la toma de decisiones estratégica en su organización. Estos son algunos de los casos de uso principales para la información predictiva (pero existen muchos más).

Equipo	Caso de uso
Ventas	Aumento de las conversiones Mejora de la probabilidad de ganancia Disminución del tiempo de cierre Aumento de la repetición en el negocio Aumento del valor vitalicio Impacto del descuento Predicción de los ingresos esperados Espacios en blanco inteligentes Venta cruzada
Servicio	Probabilidad de distribución Riesgo de abandono Aumento de la puntuación de CSAT y NPS Reducción del tiempo de gestión
Finanzas	Previsión de ingresos Reducción de pagos atrasados Aumento de la realización de facturas Maximización de los márgenes Reducción de costes Reducción del abandono Reducción del riesgo de cumplimiento Predicción del valor a largo plazo (LTV)
Análisis	Clasificación de datos Puntuación de datos
Recursos humanos	Beneficios personalizados Mejora de la productividad del equipo Reducción del abandono Puntuación de candidatos Probabilidad de contratación Mejora de los objetivos candidatos Identificación de los elementos de mayor rendimiento
Marketing	Mejora del gasto en los medios de comunicación Aumento del retorno de la inversión en publicidad Detección del cambio de mercado Aumento de las conversiones
Operaciones	Mejora de la gestión de inventario Mejora del uso de la red Aumento de entregas puntuales Reducción de costes Optimización de recursos Probabilidad de adopción

Beneficiarse del aprendizaje automático sin necesidad de tener experiencia en la ciencia de datos

No necesita ser científico de datos para utilizar el aprendizaje automático. A pesar de que los científicos de datos están normalmente involucrados en el entrenamiento y el ajuste de los modelos de aprendizaje automático, la información del modelo está dirigida a los usuarios comerciales. Según la revista Harvard Business Review, los científicos de datos se esfuerzan por comunicar el valor de la información del aprendizaje automático y afirma que el hecho de que las personas encargadas de tomar decisiones no utilicen los resultados es uno de los retos principales.

Agregar aprendizaje automático a Salesforce salva la brecha entre los científicos de datos y la empresa. En Salesforce, los usuarios pueden tomar decisiones y llevar a cabo acciones según la información del aprendizaje automático, sin tener que leer un informe científico de datos.

Puede transformar los datos históricos en información significativa para su organización que utiliza Einstein.

Einstein Studio: utilice la información basada en aprendizaje automático en Data Cloud con los modelos conectados que han creado los equipos de ciencia de datos conectándose a él y llevando la información del modelo a Salesforce. Puede dejar el modelo donde está (como AWS SageMaker) y utilizar la información basada en el aprendizaje automático en Salesforce.
Einstein Discovery: cree su propio modelo de aprendizaje automático desde cero en CRM Analytics, con directrices de Einstein. Confíe en Einstein para que le guíe en el proceso de creación, entrenamiento, evaluación y activación de un modelo de aprendizaje automático en Data Cloud.

Ahora ya entiende lo que el aprendizaje automático puede hacer por sus datos y puede identificar las maneras en las que su organización puede beneficiarse de las predicciones basadas en aprendizaje automático.

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