Casos de uso

Tecnologías big data y machine learning ofrecen infinitas posibilidades a diferentes sectores industriales. En Keepler te ayudamos a encontrar la mejor solución para tu necesidad de Negocio.

Casos de uso

Tecnologías big data y machine learning ofrecen infinitas posibilidades a diferentes sectores industriales. En Keepler te ayudamos a encontrar la mejor solución para tu necesidad de Negocio.

OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMIENTO ENERGÉTICO

Mediante machine learning es posible optimizar la generación de secuencias de recursos para alcanzar tasas máximas de rendimiento en comparación con las operaciones y costes. Esto puede aumentar la eficiencia del sistema, ya que el proceso puede aprender a lo largo del tiempo cómo se comportan los diferentes subsistemas de rendimiento, para que el proceso de generación de energía se adapte automáticamente.

PREDICCIÓN DE APAGONES EN TIEMPO REAL

Este modelo lleva el concepto de red inteligente a un nuevo nivel, proporcionando la capacidad de predecir los peligros meteorológicos, la vulnerabilidad de las redes eléctricas y el impacto económico de los daños potenciales. Al analizar el impacto de una vulnerabilidad potencial y los impactos del clima en los apagones del sistema eléctrico, los investigadores pueden predecir dónde y cuándo pueden ocurrir los apagones.

PRECIO DINÁMICO

Optimizar los precios y las promociones es una gran oportunidad. La optimización de los precios puede mejorar los ingresos entre un 5 y un 10%. El mapeo granular del valor de la vida útil de los dispositivos, tarifas y canales; el cálculo de la elasticidad del precio en la intersección del dispositivo, los canales y el plan de precios; y la posterior combinación de estos conocimientos en simulaciones para evaluar cómo el precio y las promociones afectan los volúmenes y los ingresos futuros. La aplicación de este enfoque puede proporcionar información clave para informar las acciones, como la fijación de precios y las promociones.

Mejora los ingresos
entre un 5-10%
PREDICCIÓN DE FALLOS EN LA RED

Mediante el análisis de registros históricos y sistemas de registro que contienen información sobre datos de predicción meteorológica, datos de observación, predicción de fallos y datos de fallos reales, es posible predecir fallos importantes utilizando näive bayes, regresión logística y otros clasificadores de aprendizaje profundo.

ENGAGEMENT DEL CONSUMIDOR

Al adoptar grandes datos, análisis predictivos, IO y otras tecnologías EIoT, los proveedores de servicios de energía aumentarán el compromiso con sus clientes. Es posible predecir (y reducir) los cargos por demanda u obtener ingresos a través de la participación en los mercados energéticos u otros programas de flexibilidad de la red. Al involucrar a los clientes como participantes activos en la cadena de valor de la energía, en lugar de como tomadores pasivos de precios, los proveedores de servicios de energía pueden utilizar las tecnologías EIoT para proporcionar a sus clientes beneficios significativos, a la vez que fortalecen sus relaciones con los clientes.

PREDICCIÓN DE DEMANDA Y SUMINISTRO

Uno de los casos de uso más interesantes para el aprendizaje automático en las empresas es la predicción de la demanda y la oferta. Los diferentes algoritmos de regresión como ordinal, poisson, cuantiles de bosque rápido, lineal, bayesiano, red neuronal, bosque de decisión pueden producir predicciones muy precisas con respecto a la planificación de la capacidad tanto para la generación como para la distribución de energía, especialmente energías renovables.

PREDICCIÓN DE DEMANDA Y SUMINISTRO

Las tecnologías de inteligencia artificial podrían eliminar muchos niveles de actividades manuales. Las tres áreas de mayor oportunidad a corto y medio plazo son las promociones de ventas, surtido y el reaprovisionamiento. Las empresas de comercio electrónico “digitales nativas” están liderando el camino, utilizando la inteligencia artificial para predecir tendencias, optimizar el almacenamiento y la logística, fijar precios y personalizar promociones.

AUTOMATIZAR OPERACIONES

La inteligencia artificial puede hacer que las operaciones sean más eficientes, gracias a una combinación de robótica y optimización de procesos que mejora la productividad y reduce los costes de mano de obra. En tienda, el aprendizaje automático puede ayudar a optimizar el volumen de productos y mejorar la eficiencia del surtido en un 50%.

PERSONALIZACIÓN DE LA COMPRA

El software de reconocimiento facial, el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural permiten a los agentes virtuales saludar al cliente personalmente, anticiparse a sus pedidos y proporcionarle indicaciones. El aprendizaje automático personaliza las promociones para que coincidan con los perfiles de los compradores y las balizas de la tienda envían ofertas a sus teléfonos inteligentes mientras navegan por la tienda. La venta basada en conocimiento, incluyendo promociones personalizadas, surtido optimizado y exhibiciones a medida, podría aumentar las ventas entre un 1 y 5%.

Incremento de ventas
entre un 1 y 5%
REDUCCIÓN DE DEVOLUCIONES

Técnicas de deep learning que analizan miles de millones de transacciones pueden predecir lo que los clientes comprarán antes de realizar un pedido, reduciendo el excedente de existencias hasta un 20% y la devolución de productos.

Reducción de excedente
hasta un 20%
MEJORA DE LA EXPERIENCIA DE COMPRA

En negocios de venta al público, la inteligencia artificial permitirá aumentar tanto el número de clientes como la cantidad media de dinero que gastan creando experiencias de compra personales y cómodas. La penetración del smartphone requiere una estrategia de omni-canal, y la inteligencia artificial puede ayudar a optimizarlo, actualizarlo y adaptarlo a cada comprador en tiempo real. La personalización, combinada con precios dinámicos, puede llevar a un crecimiento del 30% en las ventas.

Incremento de hasta
un 30% en las ventas
REDUCCIÓN DEL CHURN

Algunos clientes que adoptaron tecnologías cloud y técnicas modernas de predicción como el filtrado de contenidos o el filtrado colaborativo han reducido churn en un 50% en menos de dos años, también han reducido los costes de adquisición de clientes en un 50% y han mejorado la venta cruzada.

Reducción del churn un 50%
DIAGNÓSTICOS MÁS RÁPIDOS

El aprendizaje automático tiene un enorme potencial para mejorar la precisión y rapidez del diagnóstico. El Instituto Sloan Kettering calcula que los médicos usan sólo el 20% del conocimiento disponible basado en ensayos clínicos para diagnosticar a los pacientes de cáncer y recetar el tratamiento. Las aplicaciones de la inteligencia artificial pueden cribar millones de páginas de evidencia médica para proporcionar un diagnóstico y opciones de tratamiento en segundos.

PREDICCIÓN DE RIESGOS

El aprendizaje automático está empezando a aplicarse en la gestión de pagos y siniestros, pero su aplicación posterior en el cuidado de la salud puede llegar a escalar pronto. El aprendizaje automático es adecuado para analizar los datos en millones de historias clínicas y pronosticar los riesgos para la salud a nivel de la población.

MEJORA EN LOS TRATAMIENTOS

Existe un enorme potencial en la capacidad de extraer inferencias y reconocer patrones en grandes volúmenes de historias de pacientes, imágenes médicas, estadísticas epidemiológicas y otros datos. La inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a los médicos a mejorar sus diagnósticos, pronosticar la propagación de enfermedades y personalizar los tratamientos. Algunas compañías de salud que adoptaron por primera vez inteligencia artificial esperan aumentar los márgenes de ganancias operativas en un 5% en los próximos tres años.

Aumento de márgenes
de ganancias un 5%
AJUSTAR PROMOCIONES AL CLIENTE

Utilizando el análisis de datos es posible predecir el precio correcto y el incentivo para incitar a un huésped individual a reservar la propiedad que están considerando. Mediante el uso de una variedad de datos, tales como información de clientes, predicciones meteorológicas y datos de propiedades, las empresas hoteleras pueden predecir qué precio ofrecer y cuánto tiempo llevar a cabo la promoción.

ANTICIPACIÓN A LAS NECESIDADES DEL CLIENTE

Cuando viajan, los consumidores quieren que se satisfagan sus necesidades. Los grandes análisis de datos dan a los hoteles una ventaja al proporcionar herramientas para anticiparse a las necesidades de los huéspedes para crear experiencias de hospitalidad innovadoras y sorprendentes, personalizando elecciones de menú, restricciones alimenticias o tipo de bebida, por ejemplo, para saber exactamente lo que quiere el cliente, permitiendo, además, mejorar el control de suministros.

ADECUAR SERVICIOS

Los datos pueden predecir qué servicios serán de mayor interés para los huéspedes y, a continuación, destacar estos servicios en la oferta o en el momento del check-in en tiempo real, llegando a aumentar hasta en un 5-10% los ingresos por habitación.

Aumento de hasta el 10%
los ingresos por habitación
CONCLUSIONES BASADAS EN DATOS

La inteligencia artificial se está utilizando en la industria hotelera para clasificar rápidamente grandes cantidades de datos y sacar conclusiones importantes sobre los clientes o clientes potenciales. Clasificando la información recogida en encuestas y reviews online, la AI puede sacar conclusiones sobre rendimiento.

DETECCIÓN DE FRAUDE

El aprendizaje automático y la analítica son cruciales para la detección y prevención efectivas del fraude que involucra tarjetas de crédito, contabilidad o seguros. La detección proactiva del fraude en la banca es esencial para proporcionar seguridad a los clientes y empleados. Mediante la implementación de una serie de esquemas de detección de fraudes, los bancos pueden lograr la protección necesaria y evitar pérdidas significativas.

SEGMENTACIÓN DE CLIENTES

La segmentación de clientes por comportamiento o por características específicas (por ejemplo, región, edad, ingresos para la segmentación demográfica), requiere la aplicación de múltiples técnicas de agrupación, árboles de decisión, regresión logística… Esto permite descubrir segmentos de alto y bajo valor,  asignando de forma efectiva los recursos de marketing, ayudando así a la fidelización y retención de clientes.

VALOR DEL CICLO DE VIDA DEL CLIENTE

El valor de vida del cliente es una predicción de valor en la relación con el cliente. La importancia de esta medida está creciendo rápidamente, ya que ayuda a crear y mantener relaciones beneficiosas con ellos, generando así una mayor rentabilidad y crecimiento del negocio. Los bancos necesitan una visión completa de cada cliente para enfocar sus recursos eficientemente. Aquí es donde entra en juego la ciencia de los datos: nociones de adquisición y desgaste de clientes, uso de productos y servicios bancarios, volumen y rentabilidad; así como las características de otros clientes como datos geográficos, demográficos y de mercado.

SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

La ciencia de datos y las herramientas de machine learning pueden crear algoritmos que analizan y filtran la actividad del usuario para sugerirle los productos más relevantes y precisos, incluso antes de que este los busque. Para construir un motor de recomendaciones, los especialistas en datos analizan y procesan mucha información, identifican perfiles de clientes y capturan datos que muestran sus interacciones para evitar la repetición de ofertas. Un motor de recomendación permite a los bancos con visión de futuro obtener la ventaja de ser los primeros en tomar la iniciativa.

PREFERENCIAS DE CLIENTES

Una compañía de moda debe entender las tendencias y, sobre todo, conocer a sus clientes. El análisis de dato puede ofrecer información relevante como cuáles son los colores o gamas de colores más populares, permitiendo a la compañía cambiar y adaptar los diseños para satisfacer estas preferencias, guiando así la producción.

ESTABLECER PRECIO EN TIENDA

El precio de las prendas debe estar en consonancia con lo que los clientes están dispuestos a pagar. Técnicas de análisis de datos permiten promediar el precio más adecuado que poner a las prendas pensando en sus clientes objetivo y que compita con otros productos similares en el mismo entorno.

INNOVACIÓN

El big data ofrece la oportunidad de atraer a la audiencia y al público apasionado de la moda. Las mejores marcas de moda utilizan los comentarios de la gente y los convierten en sesiones en las que compartir impresiones y comentarios. Las revistas de moda y los diseñadores crean contenidos de moda innovadores, para atraer a un gran número de personas y unirlas en el mundo de la moda. Sólo a través del compromiso constante, el impulso del contenido y la presencia activa en los medios sociales, se ayuda a los actores de la industria a conocer a sus clientes y, a continuación, utilizar big data para dar lugar a ideas y conceptos innovadores.

CROSS-SELLING

La venta cruzada es la práctica de vender más cantidad de productos a los clientes recurrentes. Utilizando técnicas de análisis de datos como el análisis de la cesta de la compra, es posible analizar qué productos es probable que compren los consumidores en el futuro. Esta técnica utiliza datos de compras históricas para identificar qué productos van bien entre sí. Usando estos datos se puede organizar eficazmente la tienda (tanto en línea como física) y enviar mensajes de marketing más eficaces. El análisis de la cesta de la compra puede facilitar el aumento de los ingresos ayudando a realizar ventas cruzadas de manera más eficiente.

TIPO DE CLIENTE

¿Compra más el hombre o la mujer? ¿Con qué frecuencia? ¿Qué tipo de producto? Las características sociodemográficas puede influir en la venta, y aplicar tecnologías big data permite conocer qué grandes son las compras y cuántos artículos se venden, por ejemplo, referido a ropa o productos de hombre o de mujer. Estos datos pueden ayudar a decidir qué líneas o tipo de productos son más adecuadas para vender.

ANÁLISIS DE REDES SOCIALES

La presentación de nuevos diseños se comparten en tiempo real en redes sociales como Facebook, Twitter o Pinterest. El análisis de los comentarios, opiniones y preferencias, ayudan a la industria a conocer al público y sus gustos, eligiendo así la mejor estrategia a seguir para llegar al mercado.

PREDICCIÓN DE IMPACTO

La mayoría de los diseños de los mejores diseñadores aportan grandes beneficios, pero el problema con estos diseños es que tienen un precio muy alto, algo que no satisface a los clientes de los minoristas de tamaño medio. Con la ayuda de grandes análisis de datos se pueden analizar los diseños de nuevos diseñadores y predecir su impacto en el mercado. Usando estas predicciones, se pueden tomar decisiones de compra sobre los recién llegados a la industria. Esto ayudará a elevar a los nuevos talentos y a aumentar las ventas en las tiendas de tamaño mediano.

MEDIR LA INFLUENCIA

La elección de los embajadores de la marca es crucial para cualquier empresa de moda. Por lo general, las empresas se dirigen a las celebridades más importantes del sector para realizar campañas de marketing y publicidad. El análisis de grandes datos puede ayudar a analizar las emociones asociadas con un famoso en particular, la influencia y el impacto potencial que tendrán en la marca. Utilizando estos conocimientos, las marcas pueden tomar decisiones respaldadas por datos sobre qué persona elegir como su embajador de marca. Esto puede reducir efectivamente el tiempo dedicado a debatir la influencia de los embajadores de la marca.

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