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Modelos de predicción Machine Learning

Modelos que aprenden de los datos que su empresa ya tiene para anticipar lo que viene: cuánto se va a vender, qué pedido se puede retrasar, qué cliente está por irse. Antes de que usted decida con ellos, los probamos con datos que no han visto.

Hablemos de su procesoVer qué le resuelve

Los datos de ventas, pedidos, clientes e inventario entran a un modelo que muestra en un tablero la predicción de ventas, el riesgo de retraso y los clientes en riesgo.
Imagen ilustrativa

Qué le resuelve

Son situaciones típicas, no casos de clientes. Si reconoce la suya, ya tenemos por dónde empezar.

  • Compras que se deciden a ojo

    Hoy
    Cuánto pedir de cada producto se decide con la experiencia de una persona y una hoja de cálculo, y a veces sobra o falta.
    Con un modelo
    El modelo estima cuánto se va a vender de cada producto y la persona decide con ese dato a la mano.

  • Pedidos que se retrasan sin aviso

    Hoy
    Uno se entera del retraso cuando el cliente ya está reclamando.
    Con un modelo
    El modelo señala qué pedidos tienen más riesgo de retrasarse, y su equipo actúa antes de que el cliente reclame.

  • Clientes que se van sin avisar

    Hoy
    Se nota que un cliente se fue cuando deja de comprar, y ya es tarde para hablar con él.
    Con un modelo
    El modelo marca qué clientes muestran señales de irse, para que alguien de su equipo los contacte a tiempo.

  • Datos que se guardan y no se usan

    Hoy
    Ventas, pedidos y registros de años se acumulan en Excel o en un sistema, y solo se miran para el informe del mes.
    Con sus datos en orden
    Esos datos se vuelven la base para anticipar lo que viene: primero vemos qué historia cuentan, qué les falta y qué se puede predecir con ellos.

Qué incluye

Van en orden, y la primera ya sirve sola. Si sus datos no alcanzan para predecir algo con confianza, se lo decimos antes de construir el modelo.

  • Sus datos en orden

    Reunimos lo que su empresa ya tiene en Excel, en su sistema de ventas o en su base de datos, lo limpiamos y le decimos qué historia cuentan y qué les falta.

    Sirve para saber con qué cuenta antes de construir un modelo.

  • Modelos de predicción

    Modelos de Machine Learning que aprenden de ese historial para estimar lo que viene. Antes de que usted decida con ellos, los probamos con datos que no han visto y le mostramos qué tanto aciertan.

    Sirve para ventas por producto, pedidos que se pueden retrasar, clientes que están por irse y demanda por temporada.

  • Predicciones en su día a día

    Las predicciones llegan a donde su equipo ya trabaja: un informe, una hoja de cálculo o su sistema. Cada una se puede revisar, y la decisión sigue siendo de una persona.

    Sirve para planear compras, priorizar pedidos y decidir a qué cliente llamar primero.

Así trabaja un modelo dentro de su operación

  1. Aprende

    Del historial que su empresa ya tiene: ventas, pedidos o clientes.

  2. Se prueba

    Con datos que no ha visto, antes de usarlo para decidir.

  3. Estima

    Calcula lo que viene con los datos más recientes.

  4. Una persona decide

    La predicción es un dato más; la decisión es de su equipo.

  5. Se vuelve a medir

    Comparamos lo que predijo con lo que pasó y lo ajustamos cuando se desvía.

Cómo lo hacemos

Son los cinco pasos con los que trabajamos siempre. Aquí va lo que cambia cuando lo que construimos es un modelo de predicción.

  1. 01

    Nos cuenta qué hace hoy a mano

    Qué decisión quiere anticipar y con qué datos cuenta hoy. Le decimos con franqueza si esos datos alcanzan para predecirla.

  2. 02

    Miramos el proceso con quien lo hace

    Con quien toma esa decisión revisamos los datos: de dónde salen, qué tan completos están y qué sabe su equipo que los números no muestran.

  3. 03

    Construimos la pieza que más trabajo quita

    El primer modelo, entrenado con su historial y probado con datos que no ha visto antes de usarlo para decidir.

  4. En producción

    04

    La dejamos andando con su equipo

    Las predicciones llegan a donde su equipo ya trabaja, y capacitamos a quien las usa para leerlas y saber cuándo no fiarse de ellas.

  5. 05

    Medimos en producción y nos quedamos

    Comparamos lo que el modelo predijo con lo que pasó, y lo volvemos a entrenar cuando su negocio cambia.

Ver el proceso completo

Qué le entregamos

Terminar es que las predicciones lleguen a tiempo a quien decide y que su gente sepa leerlas.

  • El modelo funcionando en producción, con predicciones que su equipo usa en el trabajo diario.
  • Las pruebas del modelo con datos que no ha visto, explicadas en palabras sencillas.
  • Sus datos ordenados, con lo que tienen y lo que les falta.
  • Accesos por roles, datos aislados por cliente y respaldos.
  • Su equipo capacitado para leer las predicciones y decidir con ellas.
  • Una medición de lo que el modelo acertó frente a lo que pasó.
  • Revisión de código, pruebas con datos reales y verificación antes de publicar.
  • La IA propone; un profesional humano aprueba.
  • Datos aislados por cliente.
  • Tratamiento de datos conforme a la Ley 1581 de 2012.

Preguntas frecuentes

Si su pregunta no está aquí, escríbanos y se la respondemos.

  • ¿Qué es Machine Learning?

    Es la forma de que un programa aprenda de ejemplos en lugar de seguir reglas escritas a mano. Un modelo de predicción mira lo que pasó antes en su empresa y, con eso, estima lo que puede pasar.

  • ¿Cuántos datos necesito?

    Depende de lo que quiera anticipar. Por eso lo primero es mirar los que ya tiene: si no alcanzan para predecir con confianza, se lo decimos antes de construir nada.

  • ¿Qué tan seguro es lo que predice?

    Ningún modelo acierta siempre. Por eso lo probamos con datos que no ha visto antes de usarlo, le mostramos qué tanto acierta y lo seguimos midiendo en producción.

  • ¿El modelo decide por mi equipo?

    No. La predicción es un dato más para decidir. La decisión sigue siendo de una persona, que puede revisar cada predicción antes de actuar.

  • ¿Tengo que cambiar los sistemas que uso?

    No necesariamente. Trabajamos con los datos donde están hoy (Excel, su sistema de ventas o su base de datos), y las predicciones llegan a donde su equipo ya trabaja.

  • ¿Qué pasa con los datos de mi empresa?

    Quedan aislados de los de cualquier otro cliente y se tratan conforme a la Ley 1581 de 2012. Para la primera conversación no necesitamos datos personales de nadie.

  • ¿Cuánto cuesta?

    Depende del proceso, y por eso no publicamos precios. Cuéntenos qué hace hoy a mano: la primera respuesta es sin costo y sin compromiso, y le dice si vale la pena y qué haría falta.

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Contacto

Cuéntenos qué decisión quiere anticipar y con qué datos cuenta hoy. Le decimos si se puede predecir, qué haría falta y por dónde empezar. Sin costo y sin compromiso.

  • Qué quiere anticipar (ventas, retrasos, clientes que se van u otra cosa).
  • Qué datos tiene y dónde están (Excel, un sistema, una base de datos).
  • Quién toma hoy esa decisión y cada cuánto.
contacto@intelecta.com.co

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