El machine learning no intrusivo

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El poder real del machine learning radica en los algoritmos de inteligencia artificial que usamos para extraer la información y en cómo los utilizamos para hacer predicciones y recomendaciones. Este aprendizaje automático continuo basado en el big data, por tanto, ofrece infinitas posibilidades a los negocios del Retail.

¿Pero existe un modo de utilizar esta rama de la inteligencia artificial en el Retail sin ser intrusivos para nuestros usuarios? Sí, os ponemos un ejemplo.

Experimento colectivo en Sónar

Un buen ejemplo de ello fue el sistema de ‘Big data analytics and visualization’ del equipo Scientific Visualization del BSC Barcelona Supercomputing Center -focalizado en la creación de herramientas visuales y algorítmicas para analizar y estudiar grandes volúmenes de datos, extraer conocimientos de las fuentes más complejas y producir decisiones mejor informadas.

En 2014, este mismo equipo aterrizó en Sónar+D con un proyecto que convirtió el festival en un gran experimento de big data colectivo. El experimento consistía en desplegar en Sónar by Day (Sónar Día) una red de sensores para detectar y seguir dispositivos de comunicación inalámbricos, como teléfonos móviles, y realizar un análisis en tiempo real de cómo se movían estos por el espacio del festival.

Todos los datos recopilados fueron anónimos para que la audiencia no pudiera ser identificada sin su consentimiento. Pero las personas que pasaron por el espacio de BSC (o por su web, después de Sónar) y registraron sus teléfonos tuvieron acceso a las visualizaciones de su propia actividad, a las comparativas con el resto de la multitud y a recomendaciones basadas en los eventos musicales a los que asistieron.

¿Para qué nos serviría esta tecnología en el Retail?

  • Para controlar el flujo de gente en la tienda.
  • Para descubrir los puntos calientes de venta.
  • Para emitir mensajes o contenidos determinados en los puntos calientes.
  • Para recopilar otro tipo de datos del usuario sin obligarlo a registrarse en ningún sitio y manteniendo su anonimato, por ejemplo, edad, estado de ánimo…
  • Para generar una experiencia de compra más óptima.
  • Para reducir la pérdida de clientela y evitar la inactividad en el proceso de compra.
  • Para detectar la distancia, posición del usuario frente el punto caliente que tengamos en tienda.

Frente a este tipo de avances, es fácil imaginar las oportunidades que el machine learning nos brinda y lo que todavía nos tiene por traer la revolución del big data. Nosotros, ya estamos en ello. Clica en este enlace si quieres ver alguno de nuestros proyectos.