Machine Learning relaciona a los carteristas y éxito en la ubicación de tiendas

carteristas

Otro nuevo titular impactante sobre Machine Learning y la aplicación de algoritmos matemáticos en las decisiones de negocio.

Un interesante artículo sobre una aplicación de Big Data por KPMG en la elección de la mejor loccalización de un negocio, nos puede hacer creer que los algoritmos son el nuevo Grial en marketing.

https://retina.elpais.com/retina/2019/03/07/innovacion/1551979314_748419.html

Para profanos las conclusiones del artículo, pueden ser otras.

La estrategia de machine learning es meter muchos, muchos. muchos datos, y encontrar las variables que pueden ayudar a explicar cosas, sean las que sean.

El artículo habla en concreto que para tiendas de retail, la anchura de las calles, o la afluencia de personas medidos con una variable correlacionada como son los carteristas, son importantes.

Esto confirma que la mayoría de las veces, las matemáticas aplicadas no encuentran cosas sorprendentes que el sentido común no hubiera visto antes. Otro tema es que cuando no tenemos la inversión para que sobre el campo alguien que cuente afluencias, otras variables disponibles en el Big Data pueden darte valores indirectos, como es el caso de los carteristas (además de dar un titular muy potente).

Pero el artículo, no menciona claramente que cada tipo de negocio responde a variables diferentes. Una gasolinera, un banco o una tienda de moda, tienen públicos distintos, momentos de compra diferentes y necesidades a cubrir dispares. Para cada tipo de negocio, necesitas un modelo de predicción propio.

La conclusión a extraer, es que el machine learning viene a confirmar que empresas de localización de tiendas como Shophunter llevan años realizando inventarios a pie de calle para valorar esas variables que han demostrado ser claves al pronosticar el éxito de una tienda.

Pero también para identificar nuevas variables, o alternativas de información más ecionómicas, que sean importantes para nuestro negocio.

El Machine Learning y la Inteligencia Artificial, sirven para muchas cosas, pero sirven para lo que sirven y eso hay que explicarlo.

Una sexta dimensión para Pentagrowth

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Hay que felicitar a Barcelona Activa el fusionar, en el mejor sentido de la combinatoria para crear valor, la unión entre Lean Start-up con Diana Moret de @Pandorahub, con la excelente presentación de las dimensiones de @Pentagrowth, por Gabriela Masferre, estaba dirigida a emprendedores para que puedan emplear las cinco palancas y obtener un crecimiento exponencial de sus iniciativas.

Pentagrowth

El modelo de Ideas4Change, liderado por Javi Creus, identifica cinco factores a tener en cuenta en nuestros modelos de negocio o proyectos. Cinco factores que individualmente aportan valor, pero combinados, lo multiplican exponencialmente. Ideas de negocio que abarcan varias de estas facetas, se tornan en brillantes oportunidades disruptivas.Siempre es recomendable revisar el informe periódicamente para generar nuevas ideas.

El modelo presenta cinco palancas de cambio, y como todo cambia, personalmente pienso que tal vez llegó el momento de enriquecerlo con otra nueva. En el entorno existen numerosos factores que propician el cambio, y en consecuencia, generan oportunidades, como son la consciencia medioambiental en crecimiento, la economía colaborativa, las tendencias en legislación, la adaptabilidad de la normativa a los nuevos tiempos, etc.

Todos estos factores influyen, incluso pueden ser consideradas palancas de cambio para algún tipo de proyecto, pero no dejan de ser causas y efectos del entorno cambiante en el que Pentagrowth intenta identificar reglas más generales. Y es precisamente en los últimos años, cuando constatamos como la IA, Inteligencia Artificial  se incorpora a los Procesos de Negocio, a las herramienta y a las interacciones.

Inteligencia Artificial

Como los otros factores, la IA admite distintos tipos de afección cuando la incluimos en nuestro proyecto, y en cada nivel aporta diferentes beneficios, por esto creo que puede ser incluida como una nueva palanca, y que los puristas del modelo me perdonen.

Análisis

El primer nivel es multiplicar la capacidad analítica y extraer valor. El uso de IA en Business Analytics con Machine Learning, permite segmentar clientes, identificar productos asociados, detectar comportamientos anómalos, etc., llegando al extremo como en DataRobot, que sólo ejecutando el programa, loga encontrar un modelo predictivo como para quedar entre los primeros de la competición Kaggle sin necesidad de DataScientist ni nada. O como recomendar aun juez que imponga prisión preventiva, según la probabilidad de reincidencia o peligrosidad del acusado.

Ventaja competitiva

Un segunda forma de cómo la IA incide en los negocios, es que con su uso, se consigue una Ventaja Competitiva de coste, usabilidad, distribución, etc. Como el uso de ChatBots conversacionales como BLUMIX, el facilitar la creación de software App Low-Code de TIBCO, analizar el sentimiento de una conversación, o un texto  como WATSON o incluso evaluar su influencia como con   O la domótica inteligente.

Nuevos Modelos de Negocio

 

Y un tercer giro de la IA, es la creación de nuevos Modelos de Negocios como el de Boing si consigue pasar de fabricar aviones a gestionarlos completamente, con aviones autónomos sin necesidad de pilotos: en el 2018 comenzará las primeras pruebas. El reconocimiento e interpretación de imágenes de Counterest, MatLab, WatsonDiagnostics: cuántas personas están observando, edades, sexo, estatus social según su ropa, tiempo de atención, reconocer vehículos, diagnosticas por imagenes,  etc. O el de  Emma Watch, la pulsera que permite volver a escribir a personas con Párkinson.

IA un factor a tener en cuenta

Los modelos se adpatan a las nuevas situación, ya pasamos de las 4 P de márketing, a las 4 F del Marketing en Social Media, de los Tableau de Bord al Balanced ScoreCard, y hoy cuando analizamos ideas de negocio, debemos tener muy presente la aplicación de la Inteligencia Artificial en su modelo de negocio, o en sus proceso, porque posiblemente sea un factor diferenciador estratégico.

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