¿Qué son los modelos de forecasting y customer lifetime value?
Los modelos de forecasting, o previsiones, han existido por mucho tiempo. Probablemente, ya has interactuado con ellos sin saberlo, como cuando consultas el pronóstico del clima o intentas predecir el resultado de elecciones o eventos deportivos. Con la llegada del machine learning, estos modelos se han potenciado, permitiendo realizar predicciones con mayor exactitud, menor costo y eficiencia gracias a la inclusión de múltiples variables de análisis.
En el mundo de los negocios, el time series forecasting se utiliza para predecir demanda, capacidad, presupuestos o ingresos en un período de tiempo determinado. Las gráficas de tiempo muestran el comportamiento histórico y, mediante técnicas de modelado, proyectan este comportamiento hacia el futuro. Las técnicas tradicionales incluyen métodos lineales, no lineales, paramétricos y no paramétricos.
¿Qué técnicas se utilizan en el machine learning para forecasting?
En machine learning, las técnicas para forecasting evolucionan constantemente, traduciéndose en algoritmos específicos que mejoran la precisión de las predicciones. Algunas de las técnicas más destacadas son:
- Regresión Lineal y Random Forest para técnicas de regresión.
- Algoritmos avanzados como XGBoost y Long Short-Term Memory Networks (LSTMs), utilizados para gestionar capas de información en el tiempo y almacenar datos temporalmente para mejorar la predicción.
- Métodos como ARIMA, que se han implementado en machine learning para resolver problemas de previsión de manera más rápida y efectiva.
¿Cómo se aplican estas técnicas al customer lifetime value?
El concepto de Customer Lifetime Value (CLV) busca predecir el valor futuro de un cliente para la empresa y se basa en identificar a los clientes que representan el mayor crecimiento potencial. Esto se traduce en una estrategia de negocio más eficiente al invertir en los clientes que más valor aportarán.
¿Qué técnicas estadísticas y de machine learning se usan para CLV?
Diferentes técnicas estadísticas y algoritmos de machine learning permiten calcular el CLV de manera efectiva:
- Modelos probabilísticos como la Distribución Binomial de Pareto Negativa (NBD) y Geométrico Beta se han utilizado tradicionalmente.
- En machine learning, se destacan algoritmos como el XGBoost Classifier y las redes neuronales secuenciales, como LSTM.
¿Por qué es beneficioso predecir el valor de vida del cliente?
Las ventajas de predecir el CLV son múltiples:
- Optimización de presupuesto publicitario: Ayuda a decidir cuánto invertir en publicidad.
- Segmentación precisa de la clientela: Permite dirigir campañas publicitarias a clientes específicos de manera personalizada.
- Mejora de programas de lealtad: Facilita el movimiento de clientes de un segmento a otro dentro de los programas de lealtad.
Estas técnicas no solo optimizan la inversión en marketing, sino que también mejoran la relación con los clientes al personalizar las interacciones basadas en datos predictivos sólidos.
Mientras exploramos estas técnicas de machine learning y análisis de datos, es emocionante ver cómo herramientas como BigQuery y iNotoo permiten implementar estos modelos y transformar los datos en decisiones estratégicas informadas. ¡Sigue aprendiendo y desarrollando tus habilidades para descubrir todo el potencial que el machine learning puede ofrecer!
