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

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).

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

• 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

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.

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.

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.

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.