Machine Learning: un nuevo marco de pronóstico para el comportamiento

Un nuevo modelo predictivo para el comportamiento de los consumidores

Durante el último año, nuestro equipo de gestión de datos y procesamiento analítico ha trabajado en modelos de aprendizaje automático, basados en redes neuronales capaces de ofrecer predicciones altamente fiables sobre una amplia gama de comportamientos de gasto de los clientes.

En un escenario como el que vivimos hoy, donde las transacciones con tarjetas de crédito y débito están creciendo rápidamente todos los días, la capacidad de analizar y explotar esta información puede marcar una diferencia. El análisis de estos datos puede, de hecho, proporcionar información importante a las empresas que están dispuestas a ofrecer servicios más personalizados y eficientes a sus clientes.

¿El cliente realizará otras transacciones?
¿En qué sector del mercado?
¿En qué tiendas?
¿Cuánto dinero?
¿Y en qué días del mes?

Estas son las preguntas que nuestros modelos predictivos pueden responder, con una precisión de hasta el 99%.

Resultados principales

Estos resultados solo fueron posibles gracias a las últimas técnicas en aprendizaje automático (redes neuronales probabilísticas) junto con nuestra experiencia en el procesamiento de datos financieros y un estudio cuidadoso del problema.
Nuestros modelos pueden proporcionar un parámetro adicional en comparación con las redes neuronales tradicionales: un nivel de riesgo, la incertidumbre, que conlleva la predicción. Esto es muy útil si queremos brindar servicios personalizados pero también altamente confiables.

Más en detalle, nuestro marco es capaz de:

1. Predecir la probabilidad de que un determinado cliente realice al menos una transacción en el mes siguiente en cada tienda que haya estado en el pasado;

2. Si esta probabilidad es lo suficientemente alta (> 50%), predecir la cantidad de dinero gastada en cada tienda específica;

3. predecir el número de transacciones que realizará;

4. y, finalmente, la previsión de los días en los que el cliente realizará transacciones.

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Nuestra pasión por estos temas y la satisfacción de obtener tan buenos resultados nos llevó a escribir y publicar nuestra ruta de aprendizaje, nuestro análisis y todas las experimentaciones que hemos hecho hasta ahora sin excepción alguna, esperando que esto ayude a aquellas personas que están estudiando estos temas o están interesados en tales soluciones.

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