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Variables y objetivos para anticipar quiebres de stock

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Variables y objetivos para anticipar quiebres de stock

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En mi actividad, uno de los resultados que considero interesante poder predecir es la posibilidad de que una estación de servicio tenga un quiebre de stock de algún combustible.

Para esto, la variable objetivo podría ser determinar si una estación tendrá o no un quiebre de producto dentro de un determinado período. A partir de información histórica, sería posible analizar diferentes variables que tienen impacto directo sobre ese resultado.

Entre las principales variables consideraría el volumen de venta diario por producto, stock disponible, capacidad de los tanques, días de autonomía, frecuencia de pedidos, volumen solicitado, pedidos en tránsito, lead time de abastecimiento, día de la semana y estacionalidad de la demanda.

Con esta información se podría desarrollar un modelo que identifique patrones y permita anticipar situaciones de riesgo. Por ejemplo, detectar que una estación tiene una alta probabilidad de quedarse sin Súper durante las próximas 24 o 48 horas y generar una alerta que permita modificar anticipadamente el pedido o priorizar el abastecimiento.

Considero que aplicar este tipo de análisis permitiría pasar de una gestión reactiva a una gestión predictiva, mejorando la disponibilidad de producto, reduciendo quiebres de stock y optimizando tanto los inventarios como la planificación logística.

Para mí, este está bastante más fuerte que el ejemplo de tu compañero, porque vos no solamente explicás qué es una variable objetivo: mostrás cómo Machine Learning podría resolver un problema concreto del negocio.

Además, hay algo que me gusta mucho de este caso: el objetivo es muy claro (¿va a quebrar stock sí o no?) y las variables son datos que normalmente ya existen en los sistemas de la operación. Eso hace que el ejemplo resulte creíble y potencialmente implementable.

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En la gestión de grandes carteras B2B, es muy fácil perderse en el día a día operativo. Sin embargo, para transformar el departamento de créditos y cobros en un área verdaderamente estratégica, necesitamos definir un norte claro y medible.

El Valor objetivo puede variar pero se basa en el porcentaje de cartera vencida. Para estructurar el analisis usualmen te se usan varianles como Saldo vencido, Disputas abiertas, limite de credito, DSO.

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En el sector bancario, la analítica de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para comprender el comportamiento de los clientes y apoyar la toma de decisiones comerciales. Uno de sus principales usos consiste en identificar oportunidades para incrementar la cantidad de productos y servicios que posee cada cliente.

A partir del análisis de su comportamiento actual, historial de transacciones, productos contratados y necesidades identificadas, el banco puede establecer patrones que permitan proyectar cuál podría ser el siguiente producto o servicio con mayor probabilidad de aceptación. De esta manera, las estrategias comerciales dejan de basarse únicamente en ofertas generales y pasan a enfocarse en propuestas más personalizadas y alineadas con las necesidades de cada cliente.

Este enfoque permite incrementar la efectividad en la colocación de productos, ya que la oferta realizada tiene una mayor relación con el perfil y comportamiento del cliente. Asimismo, contribuye a mejorar la experiencia del usuario y fortalecer la relación entre el cliente y la institución financiera, al ofrecer productos que generan un mayor valor de acuerdo con sus necesidades y características.

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En mi negocio, una variable objetivo podría ser la probabilidad de que un cliente abandone el banco o cancele sus productos financieros. A partir de esa variable, se pueden analizar factores como la frecuencia de uso de los productos, el saldo promedio, las transacciones realizadas y las interacciones con el banco. Con un modelo de Machine Learning, sería posible predecir qué clientes tienen mayor riesgo de abandono y tomar acciones preventivas para mejorar su satisfacción y retención. Esto permitiría incrementar los ingresos y fortalecer la relación con los clientes.

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Podría implementar un análisis predictivo para determinar el consumo total de los productos. Para ello, consideraría variables como el día de la semana, período académico, inventario, usuarios atendidos, entre otros. Cada día de operacion representaría una observación. Esta informacion permitiría anticipar las necesidades de abastecimiento y mejorar la planificacion de compras, inventario y distribución.

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En nuestra empresa actualmente no utlizamos procesos automatizados, mas bien estamos por comenzar con los procesos para transformar la date y llegar al punto de lograr predecir la demanda, esta clase ha sido de mucha utilidad pues despeja algunas dudar y creo que pude servirnos de base para comenzar con nuestro camino de transformacion no solo a analitica descriptiva sino tambien a la predictiva que nos ayudara mucho para la planificacion de produccion y compra de materia prima.

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Variable Objetivo - Predicción en ventas 

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Variable Objetivo - Predicción en ventas 

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Con el conocimiento adquirido en este módulo, abre mucho el compás a evaluar cómo pueden ser utilizados en nuestros negocios. Definitivamente, predecir la demanda futura de un producto o servicio es siempre la primera necesidad de predicción. Con esta información podemos basar muchas decisiones futuras del negocio. Creo que crear un modelo de ML que contribuya con este objetivo agrega mucho valor, sin embargo creo que el reto está en la definición de las variables influyentes y que el modelo entrenado genere datos realmente útiles.

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Enfoque en Toma de Decisiones y Eficiencia (Ideal si buscas un tono profesional y estratégico)

Comparto un resultado objetivo clave para cualquier negocio: la optimización del Retorno de la Inversión (ROI) mediante la reducción del costo de adquisición de clientes.

Para lograrlo de forma accionable, debemos cruzar variables críticas como el gasto por canal de marketing, el volumen de conversiones y el valor de vida del cliente (LTV). Al integrar y limpiar estos datos mediante cruces precisos, podemos identificar exactamente qué canales están duplicando esfuerzos y cuáles son realmente rentables.

¿Cómo se implementa esto en el negocio? Creando un tablero de control unificado que automatice este análisis. Esto permite al equipo dejar de adivinar y empezar a reasignar el presupuesto en tiempo real hacia las estrategias que sí generan valor

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Variable objetivo y variables influyentes aplicadas a mi negocio

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Variable objetivo y variables influyentes aplicadas a mi negocio

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Como variable objetivo definiría: ¿Las ventas del mes superarán un valor determinado? (Sí / No)

Las variables influyentes serían: tipo de producto, país o región, mes del año, precio unitario, descuento aplicado y si hay una campaña de marketing activa.

Registrando observaciones históricas con estas variables, Machine Learning podría identificar patrones que permitan anticipar la demanda, optimizar inventario y tomar mejores decisiones comerciales.

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Aplicacion en el cuidado integral de los NIÑOS y NIÑAS

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Aplicacion en el cuidado integral de los NIÑOS y NIÑAS

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Objetivos: Predecir la cantidad de niños que estarían desertando del sistema educativo del estado.

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En el contexto de mi negocio, la variable objetivo podría plantearse como la aceptación o no de un producto financiero ofrecido a un cliente. Entre las variables predictoras más relevantes estaría la categoría del producto ofrecido, ya que ofrecer un producto básico a un cliente con perfil premium o viceversa afecta directamente la probabilidad de aceptación. Asimismo, las condiciones particulares del cliente (ingresos, historial crediticio, productos actuales) son determinantes, ya que permiten inferir si realmente necesita el producto ofrecido o si la oferta no se ajusta a su perfil real.

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Nuestro resultado objetivo por supuesto que son las ventas pero hay variables como la situación económica de un país, precios con relación a la competencia, reputación, entre otros que pueden entrar en juego en todo momento.

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Utilización del machine learning en la gestión de compras

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Utilización del machine learning en la gestión de compras

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Las empresas generan miles de datos diariamente: ventas, inventarios, estacionalidades, promociones, tiempos de entrega y comportamiento de los clientes. El desafío no es solo almacenar esta información, sino convertirla en decisiones más inteligentes.

Aquí es donde el Machine Learning transforma la gestión de abastecimiento.

Mediante algoritmos avanzados, soluciones como NASH analizan patrones históricos de consumo y comportamiento de la demanda para:

+ Pronosticar ventas futuras con mayor precisión.
+ Identificar tendencias y estacionalidades automáticamente.
+ Calcular cantidades óptimas de compra.
+ Reducir quiebres de stock y excesos de inventario.
+ Mejorar los niveles de servicio al cliente.
+ Optimizar el capital de trabajo invertido en inventarios.

En lugar de depender únicamente de la experiencia o de hojas de cálculo, el Machine Learning permite que las decisiones de compra se basen en datos y predicciones objetivas, ayudando a las organizaciones a ser más eficientes, rentables y competitivas.

La compra inteligente ya no consiste en reaccionar a lo que ocurrió ayer, sino en anticiparse a lo que sucederá mañana.

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Variables y objetivos para predecir resultados en un negocio

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Variables y objetivos para predecir resultados en un negocio

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Durante esta semana comprendí cómo las variables influyen directamente en la capacidad de predecir comportamientos dentro de una empresa. A través del enfoque de Machine Learning, es posible utilizar información histórica para identificar patrones y generar modelos que ayuden a anticipar resultados futuros.

En un negocio, definir correctamente la variable objetivo es fundamental, ya que representa aquello que se desea predecir o analizar. Por ejemplo, una empresa podría buscar predecir si la demanda de un producto superará cierto nivel, si un cliente abandonará el servicio o si una campaña de marketing tendrá buenos resultados.

Para lograrlo, es necesario trabajar con distintas variables relacionadas, como precios, cantidad vendida, tipo de cliente, ubicación, descuentos o temporadas del año. Estas variables ayudan al modelo a detectar relaciones y comportamientos que muchas veces no son visibles a simple vista.

Considero que este tipo de análisis puede aportar mucho valor a las empresas, ya que permite tomar decisiones más estratégicas, optimizar recursos y anticiparse a posibles cambios en el mercado utilizando datos reales como base para el análisis.

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En el caso de Autos Duarte B, una implementación clave sería apostar por la transformación digital y la analítica de datos para mejorar la relación con los clientes y la eficiencia operativa. Por ejemplo, un sistema de gestión inteligente permitiría segmentar clientes, anticipar la demanda de servicios y optimizar inventarios, mientras que una plataforma digital con reservas en línea y seguimiento de servicios fortalecería la experiencia del usuario.

De igual forma, integrar dashboards con indicadores de desempeño y explorar la movilidad sostenible mediante la oferta de autos híbridos o eléctricos posicionaría al negocio como moderno y competitivo. Estas acciones no solo generan valor inmediato, sino que también preparan a la empresa para responder a las tendencias futuras del sector automotriz.

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os datos por sí solos no generan valor… lo hace lo que decidimos hacer con ellos.

Al revisar distintos casos y experiencias, entendí que el verdadero poder de la analítica está en su aplicación. Desde optimizar rutas logísticas, anticipar riesgos financieros o entender el comportamiento de un cliente, hasta predecir precios, demanda o incluso la probabilidad de incumplimiento de pago. Todo parte de lo mismo: transformar información en decisiones.

Algo que me llamó mucho la atención es cómo cada industria enfrenta retos distintos, pero utiliza una lógica similar. En logística, por ejemplo, entender la volatilidad de tarifas permite anticiparse a escenarios complejos. En banca, definir bien el objetivo y las variables puede marcar la diferencia entre prevenir riesgos o reaccionar tarde. Y en bienes raíces, múltiples factores —ubicación, mercado, características del inmueble— se combinan para construir modelos que explican y predicen valor.

También reafirmé la importancia de formular correctamente el problema. Antes de hablar de modelos o herramientas, hay que tener claridad sobre el objetivo: ¿quiero predecir un valor? ¿clasificar un comportamiento? ¿optimizar un proceso? Esa pregunta define todo lo demás.

Además, no se trata solo de técnica. La experiencia, el contexto y el criterio siguen siendo fundamentales para interpretar los resultados y tomar decisiones responsables, considerando no solo la rentabilidad, sino también el impacto de esas decisiones.

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Predecir en qué periodo del año se verán mayores ventas, mediante análisis de estacionalidad. Por otro lado, predecir cuál es la demanda de producto, para saber qué y cuánto comprar en un futuro.

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Predecir cobros mensuales de tasas municipales

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Predecir cobros mensuales de tasas municipales

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Pienso que esta herramienta puede ser excelente para que las municipalidades puedan predecir el cobro de tasas municipales analizando, por ejemplo:

Época del año de la recaudación (se recauda más de enero a marzo)

Descuentos aplicados por época (las quitas por pago hasta febrero son sustanciales)

Planes de pago aplicados por época (cuando la municipalidad detecta que ha recaudado poco, aplica facilidades de pago, por lo tanto se deberían analizar la efectividad de los planes de pago aplicados a lo largo de los años)

Disponibilidad de efectivo por parte de los contribuyentes (ej: aguinaldo).

Es importante esta utilidad pues:

Se cuenta con una big data de muchos años y bien estructurada

Es importante predecir y encontrar cursos de acción para lograr una recaudación efectiva

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Resultado objetivo con sus variables en Dapplus Gestion Inmobiliaria S.A ( Compra -Venta de Inmuebles) / Alejandra Arosemena C.

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Resultado objetivo con sus variables en Dapplus Gestion Inmobiliaria S.A ( Compra -Venta de Inmuebles) / Alejandra Arosemena C.

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El objetivo principal de este proyecto es predecir el precio de venta de un inmueble o determinar la probabilidad de que una propiedad se venda dentro de un período determinado, utilizando información histórica de transacciones inmobiliarias, características de los inmuebles y tendencias del mercado. Esta predicción permite optimizar la toma de decisiones en procesos de compra y venta, así como definir estrategias de inversión más acertadas en el sector inmobiliario.

Para lograr este objetivo, es necesario identificar la variable que se desea predecir, conocida como variable objetivo, y las variables que influyen en ella, denominadas variables predictoras. La variable objetivo puede ser el precio de venta del inmueble, cuando se busca estimar un valor continuo, o la probabilidad de venta en un período específico, en caso de que se busque clasificar la rapidez de la venta. Entre las variables predictoras se incluyen características físicas de la propiedad, como el tamaño, número de habitaciones, baños, antigüedad y tipo de inmueble; la ubicación, que contempla la ciudad, el barrio y la proximidad a servicios como colegios, supermercados y transporte; factores del mercado, como los precios promedio de la zona y la tendencia de los valores inmobiliarios; elementos financieros, incluyendo el precio de lista, descuentos e impuestos; y finalmente, amenidades adicionales como piscina, gimnasio, estacionamiento o remodelaciones, que pueden influir en la valoración del inmueble.

El desarrollo del modelo de Machine Learning dependerá de la naturaleza de la variable objetivo. Si se trata de predecir un valor continuo como el precio de venta, se pueden emplear modelos de regresión, como la regresión lineal, Random Forest Regressor o XGBoost. En cambio, si la meta es clasificar inmuebles según la probabilidad de venta rápida, se pueden utilizar modelos de clasificación, tales como la regresión logística, Random Forest Classifier o Gradient Boosting.

El resultado esperado es contar con un modelo que permita estimar con precisión el precio de venta de un inmueble según sus características y el contexto del mercado, o un modelo que prediga la probabilidad de venta en un tiempo determinado. Esto proporcionará información útil para priorizar propiedades, optimizar estrategias de comercialización y tomar decisiones más informadas, contribuyendo así a una gestión más eficiente y rentable en el ámbito inmobiliario.

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Inteligencia de datos para prevenir moras en créditos

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Inteligencia de datos para prevenir moras en créditos

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Les comparto cómo desde mi rol en Unicomer podríamos aplicar analítica predictiva para anticipar el riesgo de mora en créditos. A través del análisis de variables históricas y comportamientos de pago, tenemos la opción de tomar decisiones más informadas que optimizan la cobranza, mejoran la experiencia del cliente y fortalecen la sostenibilidad del negocio.

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Inteligencia de datos para prevenir moras en créditos - Thomas Bertsch

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Identificar patrones de cancelación de servicios (churn) - Jorge Ortiz

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Identificar patrones de cancelación de servicios (churn) - Jorge Ortiz

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Identificar patrones de cancelación de servicios (churn)

Puede marcar la diferencia entre perder clientes o fidelizarlos estratégicamente, ya que detecta señales tempranas de que un cliente podría cancelar el servicio. Esto se basa en comportamientos históricos, interacciones recientes, y variables como uso del servicio, reclamos, facturación.

1. Recolectar datos históricos

2. Preprocesar los datos

3. Explorar y seleccionar variables clave

4. Entrenar modelos de IA

5. Evaluar el modelo

6. Aplicar el modelo en producción

hoy en día existe un área que lo esta realizando y a disminuido en un 33% el churn.

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En la empresa donde laboro, manejamos una gran cantidad de datos relacionados con los servicios de atención domiciliaria, tratamientos clínicos y el historial de cada paciente. Considero que se podría aplicar un modelo de machine learning para analizar patrones de consumo de servicios según el perfil del paciente o familiar. Esto permitiría anticiparnos a sus necesidades y sugerir servicios específicos de forma personalizada, mejorando tanto la experiencia del usuario como los indicadores de eficiencia y ventas. Además, podríamos automatizar recomendaciones basadas en historial clínico, frecuencia de uso o condiciones previas, lo que también facilitaría la labor operativa del equipo.

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En donde laboro actualmente puede ser muy útil para poder realizar un estudio profundo de cuales productos que esta buscando actualmente el cliente y esto también dependerá del momento que vive el país económicamente que es el factor principal ahorita mismo. Como se esta moviendo el mercado en el área bancaria en temas de canales digitales y productos que están ofreciendo los bancos hoy en día.

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Trabajo en un agente de carga, nuestro negocio gira en mover cargas desde y hacia cualquier parte del mundo en diferentes medios de transporte. Especialmente el transporte marítimo en algunos tráficos tiene una volatilidad en las tarifas alta, dependiendo de la temporada (seasonality) o de variables exógenas como guerras, ataques como el de los uties en el canal del suez, la tension economica entre USA y China, todo esto impacta los niveles de tarifas. Por lo que hacer predectibilidad de las mismas ayuda a tomar decisiones para asesorar adecuadamente a nuestros clientes.

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Buenas noches.

Considero que un objetivo que se pueda establecer por ejemplo Determinar si un cliente no logre pagar por el servicio que se le esta brindando, y algunas variables puedan ser la situación del país, que el mismo quede desempleado, si ha pagado puntualmente, si ha disminuido su ingreso mensual entre otros aspectos.

Saludos.

Luis Bernuil Mojica.

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En el caso de la empresa donde laboro Dole Fresh Fruit, el conocimiento se construye a partir del procesamiento de datos clave como los volúmenes de exportación, precios internacionales, costos operativos, condiciones climáticas y rendimiento de cultivos. Esta información, una vez analizada, se transforma en conocimiento útil para tomar decisiones estratégicas, como optimizar rutas logísticas o redefinir presupuestos de inversión por región. La sabiduría organizacional se alcanza cuando ese conocimiento se aplica con criterio, experiencia y conciencia, priorizando no solo la rentabilidad sino también la sostenibilidad y el impacto social de nuestras acciones. Por ejemplo, al decidir reducir operaciones en una zona, se evalúan también los efectos medioambientales y laborales antes de actuar. Para fomentar este proceso, implementamos prácticas como capacitaciones interdepartamentales, reuniones periódicas de análisis de KPIs, uso de dashboards visuales en Power BI o Tableau, y una fuerte cultura de mejora continua. Sin embargo, enfrentamos desafíos como la resistencia al cambio de algunos colaboradores, la falta de integración total de los sistemas de información y la sobrecarga de datos.

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Hola hola,

Tal vez pensando en algo mas general y que puede apoyar a muchos pensaría en lo siguiente:

Objetivo.

Aumentar ventas mensuales en un 10% de productos en los próximos 3 meses.

Variables por considerar: Ventas Actuales, Precios promedios, Clientes nuevos, Frecuencia de compras, Campañas, Tiempo de respuestas y Satisfacción de clientes.

Con un análisis depurado y enfocado en esos datos, para cualquier empresa emprendedora permitiría que la toma de decisiones sea más informada y que que todos los esfuerzos se pueden dirigir hacia lo que realmente genera valor.

Por ejemplo, el proceso debiera de incluir.

Recolectar Datos,

Analizar esos Datos.

Generar estrategias basada en los resultados.

Seguimientos continuos.

Esperar el resultado.

Gracias por tomarse el tiempo y leer.

Saludos

Pedro.

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Objetivo y variables aplicadas en el negocio bancario

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Objetivo y variables aplicadas en el negocio bancario

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Objetivos y variables en negocio bancario

1. Gestión de Riesgo Crediticio

Objetivo: Predecir la probabilidad de que un cliente incumpla el pago de un préstamo o tarjeta de crédito.

2. Retención de Clientes

Objetivo: Identificar clientes con alta probabilidad de abandonar el banco o cerrar sus cuentas.

3. Prevención de Fraude

Objetivo: Detectar transacciones sospechosas o patrones de comportamiento inusuales que puedan indicar fraude.

Variables más habituales

Las variables utilizadas varían según el objetivo del modelo, pero generalmente pueden agruparse en las siguientes categorías:

1. Datos Personales y Demográficos:  Edad, género, estado civil, ubicación geográfica.

2. Historial Financiero con el Banco:  Antigüedad como cliente, saldos promedio en cuentas, número de productos contratados (cuentas, tarjetas, préstamos), frecuencia de uso de canales digitales.

3. Transaccionales (movimientos, patrones de gasto): Volumen y frecuencia de transacciones, montos de depósitos y retiros, categorías de gasto (supermercados, servicios, entretenimiento).

4. Variables Externas / Macroeconómicas: Tasa de desempleo, inflación, tasas de interés de mercado, indicadores de confianza del consumidor.

La combinación de un objetivo claramente definido y la selección apropiada de variables facilita la creación de modelos de machine learning o analítica avanzada que generan un verdadero aporte al negocio bancario, tanto al momento de tomar decisiones como al abrir nuevas oportunidades de ingresos y optimizar la experiencia del cliente.

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Resultado Objetivo: Demanda

Variables: Unidades, venta, contribución, vta a cto; Gm%; Descuento; IMU %; Venta Retail; inventario en unidades; inventario en moneda local

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Un objetivo o variable que podemos medir en mi tipo de negocio es el tiempo ya que es nuestro recurso más valioso por lo que entender cuánto invertimos a cada proyecto es clave para optimizarlo y comparar el ingreso.

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Llegando al conocimiento y a la sabiduría 

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Llegando al conocimiento y a la sabiduría 

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Es importante estar más clara de cómo analizar los datos de años anteriores con los qué contamos, trabajar orientado desde los tres tipos de análisis de datos, permite ir con un horizonte seguro.

Llevo trabajando con muchos datos pero me gustaría explorarlos más, este curso me ha permitido abrir mucho más la mente en el sentido de cómo y para que levantar reportes y dashboards.

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Me ayuda para poder saber e identificar las variables necesarias para los clientes. Actualmente estamos implementando para una almacén que desea poder calificar sus clientes como propenso a altos riesgo de crédito, posibilidad de que cumpla con el pago de una cuota o si es un cliente que se le puede aumentar el credito de su cartera, podemos utilizar las variables si paga antes del corte, si paga despues de la fecha de pago, si paga completo, si no paga completo y también saber si abona más del compromiso de pago, todo esto para poder evaluar si es buen cliente a aumento de credito o eliminación del mismos.

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En el sector bancario, podría generar una variable objetivo que permita identificar los meses en donde existe un mayor apetito por productos de inversión. Usaría como variables las tasas del mercado, el volumen de crecimiento de saldos (inversión) en el sector, los crecimiento de flujos de clientes por sector y la cantidad de productos abiertos por mes.

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Es de vital importancia entender lo que se encuentra en este curso, es quiza esa pieza angular de esta piramide llamada maestria, esto por cuanto es aqui dnde realmente se ven las bases de un analisis empresarial desde el punto de vista de una consultoria en Big Data.

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Las organizaciones y empresas actuales requieren del conocimiento para fortalecer su gestión, esto significa que necesitan gestionarlo adecuadamente para mejorar sus resultados y aumentar sus oportunidades de negocio vía el mejoramiento de la competitividad presente y futura.

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En mi caso este tema es totalmente nuevo para mi, me gusto mucho la forma de explicarlo tan sencilla (con el ejemplo del objetivo de llegar al trabajo)las diferencias entre analisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. En mi actividad lo que hice fue identificar dos variables que fue las considere basicas: precio de venta y cantidad de unidades vendidas, y el valor objetivo lo determine definiendo un crecimiento de un 10% sobre las ventas de los ultimos dos años y hay como se van moviendo las variables lo formule para determinar si se logra el objetivo o no.

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Resultado Objetivo y Variables Aplicadas en el Negocio del E-Learning

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Resultado Objetivo y Variables Aplicadas en el Negocio del E-Learning

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En el negocio del desarrollo de experiencias de E-learning, un enfoque orientado a resultados objetivos es esencial para mejorar la experiencia del usuario y validar la calidad del producto. Este enfoque puede ser significativamente potenciado mediante la aplicación de machine learning. A continuación, exploraremos cómo las variables clave pueden ser aplicadas para alcanzar estos objetivos.

Resultado Objetivo

El resultado objetivo en el negocio del E-learning se puede definir como la mejora continua de la experiencia del usuario (UX) y la validación de la calidad del producto. Esto implica que los usuarios no solo encuentren el contenido educativo útil y accesible, sino que también disfruten de una experiencia de aprendizaje personalizada, eficiente y atractiva.

Variables Aplicadas

Para alcanzar este resultado objetivo, es fundamental identificar y aplicar una serie de variables clave tales como:

1. Interacción del Usuario

- Tiempo de permanencia en la plataforma: Cuánto tiempo pasan los usuarios en la plataforma puede indicar su nivel de compromiso.

- Tasa de finalización de cursos: Proporción de usuarios que completan los cursos. Altas tasas de finalización pueden sugerir una UX positiva y contenido de alta calidad.

- Frecuencia de uso: La frecuencia con la que los usuarios acceden a la plataforma puede ayudar a identificar patrones de comportamiento y necesidades de los usuarios.

2. Feedback del Usuario

- Encuestas de satisfacción: Opiniones directas de los usuarios sobre su experiencia.

- Comentarios y reseñas: Comentarios abiertos que pueden proporcionar insights cualitativos sobre áreas de mejora y puntos fuertes.

3. Rendimiento Académico

- Calificaciones y resultados de evaluaciones: Indicadores del éxito del contenido y la metodología del curso.

- Progreso en el curso: Seguimiento del avance de los usuarios en comparación con las expectativas del curso.

4. Personalización y Adaptabilidad

- Recomendaciones de contenido: Uso de algoritmos de machine learning para sugerir contenido relevante basado en el comportamiento y preferencias del usuario.

- Adaptación del curso: Ajustes en tiempo real del contenido y el ritmo del curso basado en el desempeño y las preferencias del usuario.

Aplicación de Machine Learning

El machine learning puede ser una herramienta poderosa para optimizar estas variables y mejorar la UX en E-learning. Algunas aplicaciones prácticas incluyen:

1. Análisis Predictivo

- Utilizar algoritmos para predecir el éxito de los estudiantes y proporcionar intervenciones proactivas.

- Prever las tasas de abandono y tomar medidas para retener a los usuarios.

2. Personalización del Contenido

- Implementar sistemas de recomendación que sugieran cursos, módulos o actividades basados en el historial de aprendizaje y las preferencias del usuario.

- Personalizar las rutas de aprendizaje para adaptar el contenido al ritmo y estilo de aprendizaje del usuario.

3. Optimización de la Interfaz de Usuario

- Analizar patrones de interacción para identificar problemas de usabilidad y realizar mejoras en la interfaz.

- A/B testing automatizado para evaluar y seleccionar las mejores variantes de diseño y contenido.

4. Evaluación y Feedback Automático

- Desarrollar sistemas de evaluación que proporcionen feedback instantáneo y personalizado a los estudiantes.

- Analizar el feedback del usuario para identificar tendencias y áreas de mejora en tiempo real.

Conclusión

La aplicación de machine learning en el negocio del E-learning ofrece una oportunidad única para mejorar la experiencia del usuario y validar la calidad del producto de manera continua y eficiente. Al enfocarnos en variables clave como la interacción del usuario, el feedback, el rendimiento académico, y la personalización, podemos utilizar técnicas avanzadas para alcanzar resultados objetivos que beneficien tanto a los usuarios como a los desarrolladores de contenido educativo.

Los invito a compartir sus experiencias y conocimientos sobre la implementación de estas estrategias, así como a debatir sobre nuevos enfoques y tecnologías emergentes que puedan seguir mejorando la experiencia de E-learning.

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En la empresa en la que laboro, se maneja una gran cantidad de datos de diferentes productos y servicios, así como datos de clientes. Se puede aplicar un modelo de machine learning para poder determinar los productos que más se consumen dependiendo del perfil del cliente para que en el futuro, se pueda evaluar el perfil de este y saber qué ofrecerle, esto para mejorar el aspecto de ofrecer lo que el cliente necesita como para mejorar las ventas.

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Llegando al conocimiento y a la sabiduría

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Llegando al conocimiento y a la sabiduría

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In la industria automotriz asociada a la demanda del cliente final puede ser de mucha utilidad obtener información para identificar datos más específicos de los clientes como podrían ser la industria que desarrollan, el uso del vehículo, el periodo de servicios de mantenimiento (en tiempo), etc. Esto para determinar el comportamiento de compra, y también las necesidad y de esta forma poder predecir un poco factores que influyan en la próxima compra.

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💬 Práctica Aplicada - Foro Netselfie - Llegando al conocimiento y a la sabiduría

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💬 Práctica Aplicada - Foro Netselfie - Llegando al conocimiento y a la sabiduría

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Pues utilizar este tipo de algoritmos de Machine Learning en mi trabajo para analizar datos históricos de clientes, como su historial crediticio, ingresos, deudas, y otros factores relevantes. Con estos datos, se pueden entrenar modelos de Machine Learning para predecir la probabilidad de que un cliente incumpla con el pago de un préstamo en el futuro.

Estas predicciones las puedo utilizar para tomar decisiones informadas sobre la aprobación de préstamos, establecer límites de crédito, y gestionar el riesgo crediticio de manera más eficiente.

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Objetivo y variable en la venta de vehículos

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Objetivo y variable en la venta de vehículos

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Una de el posible uso del machine learning es identificar las facilidades para la compra del cliente, donde el objetivo será identificar si se concreta la compra o no se concreta la compra, de esta forma las variables pueden implicar factores socio democráticos que influyan en la compra del vehículo

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Buenas Noches, este año se puso como un objetivo de la parte de operaciones mejorar los modelos de pronósticos de pedidos de los restaurantes, durante años hemos dependido de mucha intuición y analizamos la pérdida por el nivel de faltantes y auque tenemos mucho histórico la versatilidad de la empresa y la innovación promueven mucho caer en el error de no proyectar bien. Nos pasó el 14 de feb de este año que a las 2 pm la demanda superó la oferta de un producto en específico, aunque se proyectaron casi 11000 unidades del insumo no logramos satisfacer, una vez más quedó probado que un modelo predictivo es urgente.

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aplicando marchine learning - Luis Alexander

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aplicando marchine learning - Luis Alexander

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En la empresa donde laboro en el sector salud es indispensable aplicar el machine learning, para poder prevenir enfermedades, poder hacer tratamientos preventivos o campañas a usuarios que puedan tener un riesgo según el segmento aplicado.

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Llegando del conocimiento a la sabiduría, ejemplo practico – Lilliam Ruiz

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Llegando del conocimiento a la sabiduría, ejemplo practico – Lilliam Ruiz

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En mi trabajo se realizamos revisiones mensuales de Forecast para revisar el numero de equipos para el trimestre actual y el próximo, recientemente notamos que en ocasiones el numero que se indica como comprometido varia mucho de un mes a otro, por lo que estamos implementando una herramienta para medir esa variación y cómo impactara al negocio. Ya que, si el número baja, es negativo para el resultado de ventas previamente establecido y necesitamos conocer si se va a compensar mas adelante en el ano o no y que medidas tomar con base a esto.

O bien, si es número se incrementa puede ser que tengamos un problema de producción pues previo se había indicado otra cantidad y debemos evaluar si se puede o no cumplir con este nuevo requerimiento.

De esta forma nuestra variable seria cambios en el forecast, las observaciones serian periodo anterior vs este periodo y las variables serian Tipo de cliente: Directo o Indirecto, Región, Tipo de producto, Nombre del cliente, cantidad previo, cantidad actual, diferencia: aumenta, disminuye o se mantiene, Precio previo, Precio actual, diferencia: aumenta, disminuye o se mantiene.

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Aplicabilidad de la analítica en la empresa

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Aplicabilidad de la analítica en la empresa

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Llegando al conocimiento y a la sabiduría

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Llegando al conocimiento y a la sabiduría

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En mi empresa es fundamental implementar machine learning pues cada segundo se generan gran cantidad de datos, que nos permiten predecir un proceso logístico óptimo que nos permita reducir tiempos de desplazamiento y costos.

Así mismo, para nosotros es indispensable saber cuando una máquina necesita hacer refill de inventario y tipos/cantidad de productos, así como saber cual es el mejor momento para hacer mantenimiento de las máquinas de tal forma que se haga más mantenimiento preventivo que correctivo (pues el segundo puede generar costos más altos).

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En mi trabajo actual utilizamos el análisis prescriptivo con el fin de visualizar los productos que el cliente puede llegar a necesitar al momento de realizar la compra de un producto en especifico, con esto se utiliza IA, que permite identificar las variables que el cliente buscara al momento de comprar un producto en especifico.

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Utilizando el análisis de datos para mejorar la experiencia de los usuarios finales.

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Utilizando el análisis de datos para mejorar la experiencia de los usuarios finales.

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En programas de transformación digital de los cuáles he sido parte, se utiliza la variable objetivo de si se logra o no alcanzar satisfacer las necesidades y expectativas del cliente o usuario final después de los cambios realizados a nivel de procesos, tecnología, políticas y organización. Acá se consideran variables tales como la automatización de procesos, capacitación en el uso de nuevas herramientas y ejecución de nuevos procesos, entre otras. La información recolectada de estas variables a lo largo del tiempo, permite anticipar la complejidad de los proyectos para brindar un abordaje más adecuado con el objetivo de lograr un usuario satisfecho con la solución propuesta.

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Oportunidades de Productos por tipo de consumo

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Oportunidades de Productos por tipo de consumo

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En nuestra empresa se cuenta con cantidades enormes de datos y procesos de seguridad complejos que vuelve mas difícil realizar analítica predictiva o descriptiva. Actualmente se esta analizando opciones para poder determinar estaciones de tiempo donde el consumo de productos baja para implementar campañas de marketing que sean automáticas al publico meta

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En mi trabajo anterior, utilizabamos este tipo de analitica para determinar la demanda de tickets que crearian los clientes solicitando soporte tecnico de los distintas aplicaciones de software. De esta manera se podia determinar la carga de trabajo que iba a existir en cada mes y contratar los Ingenieros que se necesitaban.

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Prediccion de crecimiento de categorias de mercado

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Prediccion de crecimiento de categorias de mercado

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Una ejemplificacion de lo visto en la semana relacionado a la tabla de esquema de pensamiento de machine learning es predecir cual va a ser el crecimiento de una categoria de mercado en un periodo especifico. Siendo la variable objetivo "Porcentaje de crecimiento vs el periodo previo". Para ello es necesario relacionar en conjunto con las ventas las variables predictoras que se vayan a utilizar en el analisis, tomando en cuenta que muchos mercados se ven influenciados por factores macroeconomicos externos. Es decir, incluir dentro de los calculos no solo data interna sino data externa relacionado al comportamiento de la region especifica que se analiza ayuda a tener una perspectiva mas completa a la hora de explorar y decidir que variables predictoras utilizar dentro del analisis.

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Analisis de datos a través Tabla del esquema de pensamiento de ML. 

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Analisis de datos a través Tabla del esquema de pensamiento de ML. 

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Me llevo de esta semana el aprendizaje de entender la tabla de esquema de pensamiento de ML que permite ver de forma analitica lo que puede impactar en la variable objetivo, que muchas veces definimos en un proceso y que luego pasamos de alto todas aquellas variables que involucran de forma de observación que ayuda a detectar a donde está los problemas que se puede tener para alcanzar el objetivo.
Carlos Artiga.

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Adjunto mi participacion y solo puedo adicionar que en el analisis de informacion, esto es muy util por su rapidez y en manejo masivo de informacion y variables, para poder encontrar patrones que puedan implicar un riesgo en la importacion de mercancias no declaradas.

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Tomando las variables necesarias.

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Predecir en el campo educativo para apoyar los proyectos de vida de los estudiantes.

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Oportunidades en la entrega de productos.

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Oportunidades en la entrega de productos.

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Grandes oportunidades en el mundo Bancario

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Grandes oportunidades en el mundo Bancario