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Introducción al enfoque Data-Driven en el pensamiento crítico

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Elegiría la opción de NBA basado en IA, porque el objetivo de la organización es **vincular productos con usuarios**; con la primera opción es seguir igual. Para llegar a esa información es necesario usar la IA.
Esta es una combinación poderosa: pensamiento crítico + metodología data-driven + algoritmo NBA
Mitología usada en nuestros análisis: **Data-Driven (guiada por datos**. Es el proceso mediante el cual se toman decisiones informadas basadas en Datos, no en la intuición. La intuición nos ayuda a cuestionarnos. Pero siempre las decisiones deben ser tomadas y respaldadas por datos. Caso Banco Contigo: El objetivo principal es hacer Match entre nuestros productos y nuestros clientes, usando una Inteligencia que determine los momentos y el tipo de mensaje apropiado para mostrar anuncios, mensajes, publicidad, etc. Para lograr este objetivo, vamos a desarrollar un algoritmo llamado: **NBA (Next Best Action).** Se llamará así porque nos dará nuestro siguiente paso en las acciones más acertadas para conectar con nuestros clientes. Los bancos recopilan un montón de información de sus clientes. Esto quiere decir que nuestras decisiones podemos basarlas en datos sin ningún problema. La cuestión está en qué tipo de datos usaremos para tomar Xs decisión.
Creo que depende varios factores saber qué tipo de NBA vas a utilizar: * Para una empresa que es más tradicionalista y que tiene procesos más manuales, creo que un NBA basado en Reglas es la mejor opción * Ahora para una empresa que es más moderna, que utiliza a la tecnología, como motor en sus procesos, me parece que un NBA basado en IA es una mejor opción Depende siempre de la cultura de la organización en la que estamos.
Empresas líderes como Amazon, Shopify y Tesla son ejemplos de compañías data driven que utilizan datos para personalizar recomendaciones, gestionar la cadena de suministro, tomar decisiones estratégicas y mejorar productos
El concepto de **Next Best Action (NBA)** se refiere a una estrategia que busca identificar y ejecutar la acción más adecuada para un cliente en función de datos y análisis, optimizando la oferta de productos o servicios. Existen dos enfoques principales para implementarlo: **NBA basado en reglas** y **NBA basado en IA (Inteligencia Artificial)**. A continuación te explico ambos enfoques: ### **NBA Basado en Reglas** Este método se basa en la creación de reglas predefinidas que guían la toma de decisiones. Las reglas se configuran para ofrecer productos a clientes en función de variables como perfil, comportamiento de compra, historial crediticio, etc. #### Ventajas: * **Simplicidad y control**: Las reglas son fáciles de entender e implementar. * **Transparencia**: Las decisiones basadas en reglas son claras, y los equipos pueden ver cómo y por qué se llegó a ciertas conclusiones. * **Implementación rápida**: Este enfoque suele ser más fácil de implementar porque no requiere algoritmos avanzados. #### Desventajas: * **Falta de flexibilidad**: Las reglas pueden ser rígidas y no ajustarse bien a las características individuales de cada cliente. * **Sesgos**: Las reglas pueden reflejar sesgos inconscientes si no se diseñan adecuadamente, lo que podría generar inequidades. * **Falta de personalización**: No adapta la oferta a las necesidades particulares de cada cliente, lo que limita la personalización. #### Etapas del NBA Basado en Reglas: 1. **Recopilación y análisis de datos**: Recopilar datos relevantes sobre los clientes y productos. 2. **Definición de reglas**: Establecer reglas claras y comprensibles para segmentar a los clientes. 3. **Implementación**: Integrar el sistema en plataformas de la empresa, como CRM o sistemas de ventas. 4. **Monitoreo y evaluación**: Revisar el rendimiento del sistema, realizar ajustes en las reglas cuando sea necesario. ### **NBA Basado en IA** Este enfoque utiliza algoritmos de **aprendizaje automático** (machine learning) para analizar grandes volúmenes de datos y ofrecer decisiones más personalizadas y en tiempo real. La IA permite identificar patrones complejos en los datos y crear modelos predictivos. #### Ventajas: * **Personalización**: La IA ajusta las recomendaciones para cada cliente individual, lo que mejora la relevancia de las ofertas. * **Escalabilidad**: Los modelos de IA pueden procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. * **Mejora continua**: Los modelos se perfeccionan con el tiempo al aprender de los nuevos datos. #### Desventajas: * **Complejidad**: La implementación y el mantenimiento requieren conocimientos técnicos especializados. * **Interpretabilidad**: A menudo es difícil entender cómo la IA llega a ciertas decisiones, lo que complica la interpretación. * **Sesgos**: Si los datos históricos tienen sesgos, estos pueden perpetuarse en los modelos de IA. #### Etapas del NBA Basado en IA: 1. **Recopilación y preparación de datos**: Limpiar y estructurar grandes conjuntos de datos. 2. **Selección de algoritmos**: Escoger los algoritmos de aprendizaje automático más adecuados. 3. **Entrenamiento de modelos**: Los modelos aprenden a identificar patrones y realizar predicciones. 4. **Evaluación y ajuste**: Revisar el rendimiento de los modelos y ajustar parámetros cuando sea necesario. 5. **Implementación y monitoreo**: Los modelos se integran en los sistemas y se monitorizan continuamente. #### Algoritmos comunes en el NBA basado en IA: * **K-means**: Agrupa a los clientes en clusters basados en la similitud de sus características. * **Clustering jerárquico**: Crea una jerarquía de grupos de clientes en función de su similitud. * **Árboles de decisión**: Utilizan reglas lógicas para segmentar a los clientes. ### ¿Cuál elegir? * **NBA basado en reglas**: Es adecuado para empresas que necesitan simplicidad, transparencia y control en sus decisiones, aunque con menos personalización. * **NBA basado en IA**: Es ideal para empresas que buscan personalización avanzada y están dispuestas a invertir en recursos técnicos para mantener los modelos de IA.
Considero que la solución mejor es NBA basado en IA 👩‍💻🙌🏻
**NBA (Next Best Action)** *Basado en reglas*: Es una solución simple pero estática. Creamos un perfil con base en un producto. Lo estructuramos de acuerdo a la idea que tenemos de quién sería el cliente ideal para el producto que estamos ofreciendo. También se puede decir que para esto debemos seguir un proceso más manual por decirlo así, en donde tenemos que hacer un estudio y recolección de datos relevantes sobre el usuario y su comportamiento para luego aplicar las reglas con base en una decisión que tomemos. *Basada en IA*: Es una herramienta más compleja pero más personalizada. También es algo que es más ágil y rápida para poder obtener una respuesta. Podemos ir a un grado de complejidad más profunda Esta opción como usa inteligencia artificial es una opción genial, el procesamiento y análisis de los datos se ve de una forma automática y en tiempo real, podemos tomar decisiones de forma más rápida. Pero hay que tener cuidado con los sesgos que puede tener el algoritmo o el modelo que se implementen.
Datos Socioeconómicos y de Comportamiento Clave: -Ingresos -Último producto adquirido -Satisfacción. Otras métricas de KPIs pensando en los dos objetivos clave: -Sentiment Analyisis -Profitability El NBA basado en IA porque el tiempo y el dinero necesarios para recibir la rentabilidad esperada están dentro de los límites de la organización.
La **inteligencia artificial** es la opción más robusta y flexible. Si bien requiere mayores recursos en términos de desarrollo, tiempo y presupuesto, permite adaptarse mejor a las necesidades individuales de los clientes, mejorando la personalización y efectividad en la comunicación. Esto es crucial en un entorno competitivo donde la experiencia del cliente es clave. Por tanto, el **NBA basado en inteligencia artificial** es la opción más adecuada para Banco Contigo, siempre que se cuenten con los recursos suficientes para su implementación.
Hola, yo escogería NBA basado en IA debido a que se piensa principalmente en el beneficio del cliente y lo relaciona con el desarrollo del producto, servicio u organización. es lo más básico al momento de analizar datos para la toma de desiciones oportuna en una empresa
Creo que las organizaciones puede manejar ambos modelos de NBA, y usar para ciertas cosas el que es NBA basado en IA complementando luego con el NBA basado en reglas.
## **METODOLOGÍA *DATA-DRIVEN* EN BANCO CONTIGO** ### **Introducción a la metodología** La metodología que usaremos es *data-driven* (guiada por datos). Esto implica tomar decisiones basadas en información objetiva, en lugar de depender únicamente de la intuición. Aunque la intuición será útil para plantear preguntas clave, nuestras decisiones deberán fundamentarse en datos. Esto nos permitirá ser más asertivos y justificar nuestras elecciones frente a otros responsables en el negocio. Nuestro objetivo principal es **vincular productos con los usuarios**, utilizando herramientas como algoritmos para personalizar estrategias. Por ejemplo, desarrollaremos un algoritmo llamado *Next Best Action* (NBA), que significa “Siguiente Mejor Acción”. Este algoritmo nos ayudará a decidir qué tipo de anuncios enviar, en qué momento y con qué frecuencia, considerando quiénes son los clientes, su ciclo de vida y sus necesidades. ### **LOS DATOS COMO BASE DEL ANÁLISIS** #### **Tipos de datos disponibles** En un banco, disponemos de una gran variedad de información que nos permite conocer a fondo a los clientes. Estos datos se dividen en: 1. **Datos socioeconómicos y demográficos:** * Nombres y apellidos * Edad, sexo y ubicación * Información sobre ingresos, gastos, ahorro y sectores de consumo 2. **Datos transaccionales:** * Historial de compras * Tipos de terminales utilizados para pagos * Métodos de pago (débito, crédito, meses sin intereses, etc.) #### **Uso de la información** Es fundamental aprovechar esta información para tomar decisiones informadas. Muchas empresas todavía no lo hacen, pero nosotros queremos ser un ejemplo al seguir una estrategia *data-driven* con pensamiento crítico. ### **IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO NEXT BEST ACTION (NBA)** #### **Opciones de implementación** Existen dos formas principales de aplicar el NBA: 1. **NBA basado en reglas:** * Definimos perfiles ideales para cada producto. * Ejemplo: Para ofrecer una hipoteca, consideramos: * Edad entre 25 y 50 años * Bajo riesgo de morosidad * Ingresos recurrentes 2. Ventajas: * Es una solución clara y sencilla de implementar. Desventajas: * Es estática y puede excluir perfiles fuera del “cliente ideal”. 3. **NBA basado en Inteligencia Artificial (IA):** * Se enfoca en personalizar la experiencia del cliente. * Ejemplo: Identificar la mejor manera de conectar con cada cliente considerando: * Tipo y frecuencia de la información que desea recibir * Momento ideal para enviar comunicaciones (mañana, tarde, noche, entre semana o fines de semana) 4. Ventajas: * Altamente personalizada y dinámica. Desventajas: * Más compleja y costosa de implementar.
Elijo NBA basado en IA, decisiones impulsada por los datos.
NBA, en el contexto de análisis de datos, significa "Next Best Action". Es un algoritmo utilizado para determinar la siguiente acción más adecuada que una empresa puede tomar en relación a un cliente, considerando su perfil y comportamiento. A través de datos socioeconómicos, transaccionales y preferencias del usuario, el NBA puede personalizar estrategias de marketing y ventas. Esto contrasta con métodos más estáticos, como el NBA basado en reglas, que se enfoca en perfiles predeterminados.
### **Enfoque Data-Driven en Davivienda con NBA** El concepto de **Next Best Action** se alinea perfectamente con la filosofía de toma de decisiones basada en datos. Implica identificar la acción más relevante, personalizada y oportuna para cada cliente, basándose en análisis predictivos y en tiempo real.
Armé un cuadro comparativo para poder ver mejor que cualidades se puede tomar en cuenta para el caso Banco Contigo**Característica** ![]()![]()![]() **NBA Basado en Reglas** **NBA Basado en IA** **Enfoque** Basado en un perfil de cliente ideal. Personalizado según el comportamiento del cliente. **Flexibilidad** Estático y limitado. Dinámico y adaptable. **Complejidad** Menos complejo, fácil de implementar. Más complejo, requiere algoritmos avanzados. **Precisión** Puede ser menos preciso. Mayor precisión en recomendaciones. **Uso de datos** Se basa en reglas definidas. Usa aprendizaje automático y análisis de datos. **Personalización** Generalizada. Altamente personalizada.
Yo elegiría la opción de NBA basada en IA, ya que no estoy haciendo un sesgo de mi mercado y puedo llegar a nuevos perfiles que posiblemente no entrarían con el NBA basado en reglas. Esto es mucho de lo que hace Tiktok y Youtube con las interacciones que tiene de sus usuarios y con base en esto pueden crear un perfil con gustos distintos para cada uno de los usuarios. Cuando años atrás era todo lo contrario y solamente se encasillaban en ciertos perfiles dependiendo la edad y búsquedas.
Según cada definición, en este caso particular el NBA basado en AI parece ser la mejor opción ya que conlleva una personalización mayor de la experiencia para cada usuario, que sería uno de los objetivos principales que persigue Banco Amigo. Sin embargo, es posible que se requiera también de un mayor esfuerzo y de mayor costo de implementación al ser una solución más avanzada y compleja. El NBA estático podría ser una buena opción si se tratase de escenarios donde los patrones de interacción son estables y predecibles.
Como el banco está buscando establecer porque no tiene el engagment adecuado, tomaría el camino de NBA basado en AI, porque se requiera saber la experiencia del cliente dado que cada uno es único y requerimos agrupamiento en tiempo real para responder de manera adecuada a sus necesidades,
No pude abrir las lecturas recomendadas.
Podemos elegir, BASADO EN DATOS la mejor opcion de donde aplicar en NBA sencillo que tenga el mayor impacto (negocio ya conocido) y el NBA con IA para optimizar aquellos canales donde efectivamente tendria mas efecto. al final ocupamos analitica independientemente del tipo de toma de decision.
Elegiría la NBA basada en IA, principalmente porque se enfoca en los clientes y la experiencia que ellos quieren tener, sin embargo el reto radica en lograr interpretar lo que el cliente realmente quiere.
Elegiría la opción de NBA basado en IA por ser mas personalizada y la estrategia se adapta mejor al cliente.
Yo elegiría la NBA basado en IA, ya que la estrategia se acomoda mejor a las necesidades del cliente, sin embargo, eso también depende de la inversión de la empresa y si está dispuesto a tomar este camino. Podríamos hacer un producto mínimo viable y revisar con la NBA basado en reglas analizando la información de los clientes antes de aplicarla.
En el caso de la decision de que tipo de NBA se deberia seleccionar, es tentador pensar en la solucion de AI como primera instancia. Diria en el caso de las organizaciones, que depende de la informacion con la que se cuente y diria que una primera fase podria ser sin roblema una impementacion de NBA por reglas. La AI por igual necesitara reglas para poder ser entrenada.
Yo pienso que la mejor alternativa es la opción de NBA basado en IA ya que pensando en *qué experiencia quiere este cliente* o ***qué experiencia le vendría bien a este cliente******* podriamos lograr un mejor impacto. Para desarrollar mi idea, les comparto el siguiente caso imaginario: Supongamos que tenemos 40 clientes, si tenemos una estrategia basada en reglas considero que es probable que al top 10 de customers eligibles (por ejemplo los de mejor puntaje crediticio o los de un salario mayor) les va a llegar ofertas de **(1) Hipotecas, (2) Creditos (3) Tarjetas** y por ende muchos de ellos escojan 1 o maximo 2 productos, con lo que en este caso supuesto, **a lo mas habrian 20 matches producto-usuario** activados mientras que si fuese customer-oriented, se pensaría en ofrecer 1 producto (El que mejor le vendría) a cada usuario y con ello habrian **40 matches usuario-producto potenciales**.
A largo plazo conviene implementar NBA basado en IA, sobre todo porque un banco puede permitirse costear un modelo así. Considero que es la manera más eficaz de lograr una conexión con sus clientes y podría aumentar su crecimiento a futuro.
Para el caso particular de Banco Amigo me inclinaría por el uso de la metodología NBA IA, ya que el objetivo principal es hacer match entre productos de la organización con los clientes y cada cliente tiene una necesidad y momento diferente de vida, por lo tanto la solución debe ser personalizada, se debe ir en profundidad del análisis de cada persona lo cual ofrece en mayor medida la opción NBA IA.
Tomaria la opcion de NBA basado en IA, pues cuando una cliente siente que una empresa le conoce, crea una relación de largo plazo.
Imagino que la mejor opción sería NBA basado en IA, ya que el algoritmo podría ser capaz de detectar patrones de comportamiento de los clientes, con ellos se podrían crear soluciones personalizadas.
**NBA** = Next Best Action. La estrategia que tomaremos en un futuro para los clientes, tomando en cuenta quienes son, su ciclo de vida y que es lo que están buscando.
No debe ser una decisión excluyente, en función de los recursos y el alcance se puede combinar una idea entre ambas opciones.?
Considero que la solución adecuada es el NBA basado en IA.
Creo que puede funcionar un NBA basado en IA, debido a que tiene un enfoque más personalizado y el objetivo de Banco Contigo es conectar los productos con los usuarios.
Elegiría el NBA basado en IA porque con el banco se busca relacionar directamente la comunicación producto con usuario, se necesita tratado personalizado y no esquema general.
Este curso es muy interesante, denso y con mucha información de valor. Me está haciendo definitivamente tener una nueva manera de tomar decisiones. Me llama mucho la atención, y personalmente me fascina todo lo que pueden enriquecer los datos a la ya de por sí poderosa intuición humana
La mejor opción sería NBA basado en IA, la realidad es que esto es aplicable en empresas ya consolidadas así como también en las que cuentan con una fuerte cultora del dato. Lamentablemente la mayoría de las empresas van por el camino de NBA basado en reglas, y en muchas ocasiones creando un perfil erróneo. Hay que trabajar con perseverancia para poder instalar estas técnicas que son de gran ayuda para las empresas.
**Introducción al enfoque Data-Driven en el pensamiento crítico** **Metodología Data-Driven** La metodología central de nuestros análisis será el enfoque Data-Driven, es decir, una aproximación guiada por datos. Esta metodología sitúa a los datos como elementos clave en el proceso de toma de decisiones, permitiéndonos adoptar perspectivas objetivas e informadas y minimizar la dependencia de la intuición. Aunque la intuición juega un papel importante en el planteamiento de interrogantes y la formulación de preguntas pertinentes, el peso de la evidencia recae en los datos. Esta estrategia marca la pauta hacia decisiones más asertivas, las cuales pueden ser defendidas y justificadas dentro de cualquier entorno empresarial, incluyendo aquellos compañeros involucrados en la toma de decisiones basadas en nuestros proyectos. **Objetivos en 'Banco Contigo'** En el contexto de 'Banco Contigo', nuestro objetivo primordial es establecer una conexión significativa entre nuestros productos y los usuarios. Para esto, se plantea el desarrollo de un algoritmo denominado NBA (siglas de 'Next Best Action'), que, a pesar de compartir acrónimo con la liga de baloncesto, se centra en identificar la próxima acción más adecuada o estrategia futura para cada cliente. Esto implica un análisis detallado de los datos disponibles sobre los clientes, considerando aspectos como su ciclo de vida y sus necesidades o preferencias. **Datos Disponibles** Disponemos de un amplio espectro de datos, incluyendo información socioeconómica y demográfica, tales como nombres, edades, género, ubicación, ingresos, gastos mensuales, y patrones de ahorro. Todo ello permite un entendimiento profundo del perfil de cada cliente. La riqueza de datos a nuestra disposición es notable, especialmente en el sector bancario, donde el conocimiento del cliente es fundamental. Esta información es crucial para adaptar nuestras estrategias y tomar decisiones basadas en datos sólidos y no meramente en especulaciones. **Aplicación del NBA** La implementación del algoritmo NBA puede seguir dos enfoques distintos. El primero, basado en reglas, involucra la aplicación de criterios predefinidos para asignar productos a los clientes. Este método, aunque efectivo en identificar perfiles ideales para determinados productos, tiende a ser estático y limitado. La segunda opción, basada en inteligencia artificial, promete un enfoque mucho más dinámico, personalizado y complejo. Este enfoque no solo considera el producto idóneo para el cliente sino que también optimiza la experiencia del usuario, adaptando la frecuencia y el tipo de comunicación según sus preferencias individuales. **Elección entre Reglas vs. Inteligencia Artificial** Al definir la estrategia a seguir en 'Banco Contigo', es crucial considerar múltiples factores, como el presupuesto, recursos disponibles, personal involucrado y el tiempo de desarrollo. La elección entre un NBA basado en reglas o uno impulsado por inteligencia artificial debe fundamentarse en un análisis exhaustivo de estos elementos, para determinar cuál método se alinea mejor con los objetivos y capacidades del proyecto. Además, se invita a compartir reflexiones y preferencias sobre estas opciones, a fin de nutrir el debate y la toma de decisiones en el desarrollo del proyecto.
Hola, Antes de elegir tendria que tener en cuenta ciertos aspectos de la empresa. 1. Tiene un buen despliegue tecnológico? Basado en esto podriamos saber cuanta inversión tiene el banco para implementar una opción u otra. 2. Tiene tiempo para hacer una etapa robusta de testing en caso de usar un NBA basado en IA? Puede ser un factor decisivo segun la urgencia que tenga la empresa de ejecutar la estrategia. En general pensaria que un banco tiene los recursos suficientes para desplegar una iniciativa con IA y con la escala de este negocio es necesario tener un modelo muy flexible para entender a los clientes.
gracias
Metodología usada en nuestros análisis: **Data-Driven (guiada por datos**. Es el proceso mediante el cual se toman decisiones informadas basadas en Datos, no en la intuición. La intuición nos ayuda a cuestionarnos. Pero siempre las decisiones deben ser tomadas y respaldadas por datos. Caso Banco Contigo: El objetivo principal es hacer Match entre nuestros productos y nuestros clientes, usando una Inteligencia que determine los momentos y el tipo de mensaje apropiado para mostrar anuncios, mensajes, publicidad, etc. Para lograr este objetivo, vamos a desarrollar un algoritmo llamado: **NBA (Next Best Action).** Se llamará así porque nos dará nuestro siguiente paso en las acciones más acertadas para conectar con nuestros clientes. Los bancos recopilan un montón de información de sus clientes. Esto quiere decir que nuestras decisiones podemos basarlas en datos sin ningún problema. La cuestión está en qué tipo de datos usaremos para tomar Xs decisión.
Lo que queremos es brindar un servicio mas personalizado a nuestros clientes, para ello necesitaremos conocer sus necesidades para poder ofertarles el mejor producto que se pueda asociar a sus características. Para ello usaría NBA basado en IA.
NBA basada en IA considerando que el objetivo es ofrecer productos de mayor interés y mejorar la estrategia de comunicación. Si se tomara como objetivo minimizar el riesgo, quizás sería el algoritmo NBA basado en reglas.
El pensamiento crítico orientado por datos transforma la manera en que las organizaciones y los individuos abordan problemas y toman decisiones. Al basarse en datos, se reduce la influencia de la intuición y se fomenta una cultura de decisiones más objetiva y justificada. Como resultado, este enfoque no solo es útil para abordar problemas complejos de manera sistemática, sino que también es fundamental para adaptarse a un mundo cada vez más dominado por la información y la tecnología.
Elijo la solución basada en IA. Es una solución que tardará más y requerirá más recursos, pero permitirá que lleguemos al objetivo (almenos hay mayor garantía que la solución basada en reglas). Aunque la solución basada en reglas consumiría menos recursos, a largo plazo sería un desperdicio de esos recursos, ya que no resuelve el problema.