Los modelos de suscripción se han convertido en una fuente de ingresos para muchos medios de comunicación que han de subsistir en un panorama cada vez más atomizado y competitivo. Con el objetivo de ayudar a las empresas a optimizar y mejorar los procesos de captación de suscriptores, la empresa Piano ha organizado una serie de webinars este otoño.
Piano ha analizado cómo el machine learning puede impulsar los modelos de suscripción
La primera sesión de este ciclo de ponencias ha abordado cómo los datos potencian la inteligencia artifical y el machine learning para acelerar las suscripciones. Patrick Appel, Director de Investigación de Piano, acompañado de Francisca Durán Bruce, Directora Comercial de la misma compañía, ha sido el encargado de exponer por qué, cómo y cuando se deben capturar datos y de qué forma pueden utilizarse para incrementar los ingresos.
En primer lugar, Appel ha querido incidir en la definición de Data Science. Según este experto, existe una concepción errónea de este término, que suele confundirse con la Inteligencia Artificial y que deriva de las ideas que la gente obtiene de películas como “Her” o series como “Westworld”. Así, el concepto de Data Science está formado por tres partes:
- Uso inteligente de los datos y “smart statistics”: la ciencia de datos emplea métodos sofisticados y automatizados de gestión y análisis de datos, pero no se basa únicamente en un aprendizaje realizado por los algoritmos. Requiere del factor humano para selección e introducción de la información.
- Análisis predictivo: es lo que se conoce como machine learning y lo que más se acerca a la idea popular de Data Science. Los algoritmos intentan predecir acciones futuras basándose en los datos existentes. En el caso de la herramienta de Piano, se trataría de visitas, conversiones, cancelaciones de la suscripción…
- Procesamiento natural del lenguaje: los algoritmos se utilizan para extraer información del lenguaje, lo que posibilita que puedan ejecutar una tarea relacionada de forma predictiva.
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