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Es el resultado exhaustivo de un modelo de machine learning con algoritmos un poco mas complejos que encuentra diferencias entre las clases que va a predecir.

Por ejemplo, un tipo de patron podria ser tarjetas de creditos utilizadas en otro pais para compras en supermercados superiores a 100 dólares, este puede ser un patron de posible fraude. De ahi, que deep learning utiliza varias capas de neuronas que le permiten en la toma de decisiones mas rapida para el ser humano.

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El aprendizaje automático tiene ventajas encontrando patrones que los modelos tradicionales no encuentran facilmente.

Por ejemplo, cuales son las caracteristicas para que un cliente caiga en mora en los primeros 3 meses de uso de la tarjeta de crédito. Esto ayuda a las entidades a determinar si es viable otorgar un producto del portafolio o no.

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Este metodo busca reducir las dimensiones de las variables originales sin perder informacion y lograr describir lo mejor posible el conjunto de datos analizar.

Es decir, multiples variables se pueden reducir en tres o dos dimensiones en donde la variabilidad total queda plasmada en esas dos o tres dimensiones.

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Este modelo muestra de forma descriptiva informacion resumida sobre datos categóricos u ordinales, evitando la perdida de información.

Una vez se tieen la tabla resumen se realizan pruebas. El estadístico mas común es el chi cuadrado, que establece la relacion entre variables categoricas.

Por ejemplo, relacionar los atributos de X productos con las marcas de cada uno. De esta forma, la marca A es percibida por los clientes con el atributo saludable, mientras que la marca B la perciben más con el atributo de costosa.

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Este modelo agrupa individuos que sean los mas homogéneos posibles dentro de un grupo y lo mas heterogéneos entre grupos.

- Los grupos son definidos por una persona según su experiencia y conocimiento.

Lo anterior, se utiliza para clasificar segmentos de productos alimenticios, segmentos de una oferta comercial en telecomunicaciones, habilidades de los estudiantes en un curso, entre otros.

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Estos modelos no tienen una variable de estudio, de ahi la importancia para las compañias utilizar su propia informacion para ayudar a encontrar algún tipo de explicación que requieran.

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Este modelo utiliza una multiplicidad de árboles de decisiones para saber qué variables son las más importantes para predecir una variable dependiente.

Por ejemplo,  si un cliente entra en mora, y el árbol 1 predice que sí entra en mora, el árbol 2 predice que no entra en mora y el árbol 3 predice que sí entra en mora, entonces dos árboles predicen que sí y uno que no. De esta manera la votación queda 2 a 1 con lo cual la clase final del Random Forest predice que si entra en mora el cliente.

Es un modelo mucho mas dificil de operar pero tiene mayor precision a la hora de tomas deciciones en una empresa.

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El objetivo es la separacion de las clases de datos.

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Este modelo permite predecir si un conjunto de datos pertenece a determinada categoría o no.

Por ejemplo, una aseguradora usaria este modelo para separar los clientes que sufren un sinestro con los que no sufren un siniestro. De esta manera, ellos pueden catalogar a los clientes en diferentes categorias para futuras renovaciones de seguro.

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Es un modelo que predice un objetivo por medio de probabilidades, bajo la teoria de la probabilidad condicional.

Existen dos clases de probabilidad:

- Probabilidad independiente: El resultado de uno de los datos no depende del resultado del primer dato.

- Si no hay independencia de un evento, entonces los eventos son codicionales.

Por ejemplo,  la probabilidad de un siniestro se da dependiendo de la edad, por eso la edad es un factor importante dentro del sistema de seguros. Es decir, si el tomador tiene 25 años, tendrá un costo diferente a las personas que tengan 35 años. Es un modelo que permite clasificar agilmente a los clientes en diferentes categorias de pago.

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Este modelo es utilizado en diversos ambitos que van desde la inteligencia artificial hasta la economía.

- Realiza division de clase o target que se desea estudiar.

Por ejemlo, una EPS desea estudiar a sus pacientes. Ellos estan clasificados en pacientes con enfermedad A y B. La EPS quiere clasificar cuando un paciente nuevo entre a cual grupo es mas probable que pertenezca. Un modelo de Árbol de decision puede ayudar a resolver esta problematica ya que correlaciona variables independientes con variables dependientes.

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Los modelos de regresion permiten establecer una relacion entre una variable dependiente y una o varias variables independientes.

Se encuentran divididas en:

-Regresion lineal Simple / multiple
- Regresion logistica nominal, multinominal y ordinal
-Regresion de poisson, cox y otras mas.

Por ejemplo, la regresion logistica permite modelar el modelo de Churn; donde una empresa de telecomunicaciones requiere predecir ¿cual es el cliente mas probable en retirarse del paquete adquirido con la compañia (Tecnicamente el modelo es llamado churn), el cual permite tomar una decision y/o predecir los clientes que tienen una alta probabilidad de dejar la compañia por la competencia u otros factores; y asi, tomar las respectivas medidas tempranas para evitar que pase a futuro.

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Con el modelo de canastas de mercado la empresa puede  analizar los hábitos de compra de sus clientes y determinar la probabilidad que hay de que sus clientes al comprar un producto, compren otro, así como la frecuencia. Con esta correlación de eventos basados en la regla de asociación con un alto grado de confianza, la empresa a través de su implementación puede tomar diferentes decisiones estratégicas que le permitan:
Aumentar las utilidades, pues  la compra del producto a priori motiva la compra del producto a posteriori.
Llevandolo a un escenario del retail, la empresa puede Implementar estratégias para la distribución de los productos en los supermercados y generar mayor tráfico
Desarrollar estratégias  comunicación con un alto grado de asertividad comercial.
Así mismo, este análisis de canasta puede ser extendido a la aplicaión de Text Analysis en la empresa. Por ejemplo, en el caso que se cuente con análisis de varios textos que la empresa tenga en una base de datos, se pueden identificar palabras con un alto grado de confianza basadas en una relación de palabras que sean antecedentes y consecuentes, en donde se identifiquen situaciones que puedan estar afectando a los clientes y sobre las cuales la empresa pueda tomar acción.
Existen además otras aplicaciones asociadas a la canasta de mercado que son de alta relevancia para la toma de decisiones de la empresa, como el cross sell, en donde con un perfilamiento del cliente se puede tener un alto grado de asetividad al momento de ofrecerle productos relacionados del portafolio de la empresa y determinar la frecuencia de compra del cliente, estableciendo el mes más asociado que es lo que se conoce como asociación temporal.

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Este modelo es muy importante para la empresa ya que le permite realizar una mejor optimización en cuanto a su crecimiento y para las que cuentan con un alto crecimiento les garantiza la manera de crecer de forma óptima.
Por ejemplo, hoy día muchas empresas realizan alianzas estrategicas con otras empresas basados en este tipo de análisis, especialmente los bancos.
Adicionalmente le permite a la empresa identificar las redes cercanas de sus clientes, facilitando el proceso de segmentación en donde se reconocen determinadas características que describen el grupo y sobre las cuales la empresa puede desarrollar estratégias enfocadas en la afinidad de mercado, como por ejemplo campañas publicitarias para cada grupo, sugerencias de compras, creación de comunidades, entre otros,

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Sin duda alguna el precio siempre va a ser una variable de gran impacto en la decisión de compra del cliente. Es por esto que este modelo es de gran ayuda para las empresas al momento de realizar el pricing de un servicio o un producto.
Para este análisis es fundamental contemplar diferentes aspectos para determinar cual es el “valor percibido” y el “precio del producto”, logrando obtener el PMS-Price Sensitivy Meter.
Así mismo, entender que esto precios son sensibles de acuerdo al nivel de la demanda en donde se debe evaluar su elasticidad y de esta manera entender realmente bajo estos escenarios, cual es el precio que el cliente esta dispuesto a pagar (Willigness Pay), el cual la empresa lo puede evaluar con la metodología de Garbor Granger en donde se establece una medida en el cuello, en donde se puede combinar los precios con el revenue que genera producto para la companía, logrando así
una optimización entre el precio ideal y la ganancia del producto/servicio.
Adicionalmente, las empresas también pueden realizar
Conjoint Analysis sobre determinados productos de su portafolio para entender que relación tiene el cliente con el precio y a la vez que se compara con otras variables.
A continuación un video la importancia de esta tecnica para las empresas.

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Este modelo lo consideramos de los más útiles para cualquier empresa, pues permite de manera práctica y sencilla identificar las dimensiones que tienen impacto sobre la satisfacción del cliente respecto al servicio y/o producto solicitado.
Es importante que la empresa con este modelo logre mejorar los indicadores (NPS) de cada unidad y tomar acción sobre los puntos criticos para fidelizar a nuestros clientes actuales, reconquistar aquellos que se fueron y capturar clientes potenciales.