Depende de lo que intente hacer con su CRM: quién lo utiliza, qué datos se capturan y qué hace su empresa.
También vale la pena decir que los análisis distintos del aprendizaje profundo podrían generar la mayor parte del valor. Lo que es llamativo, sexy y posible a veces es diferente de lo que te da más por tu dinero. No seas esa persona que quiere usar una herramienta inapropiada solo porque es genial.
Dejando de lado las renuncias, tomando un ejemplo de una base de datos estándar de clientes potenciales, podría usar múltiples métodos de aprendizaje automático o estadísticos para:
- ¿Qué es el muestreo de control de casos y por qué necesitamos corregir el término constante en regresión logística (aprendizaje automático)?
- ¿Qué es un método de kernel en el contexto del aprendizaje automático?
- ¿Dónde estará (o podría) estar el Aprendizaje Profundo si la Ley de Moore continúa por otros 10-20 años?
- Cómo calcular la ganancia de información para cada atributo si estoy diseñando un árbol clasificador de decisiones con nodos binarios en cada derrame
- ¿Cuáles son algunas implementaciones geniales de aprendizaje automático?
- Segmentarlos
- Asigna automáticamente nuevos leads al segmento correcto
- Descubra la mejor oferta para cada segmento, o cada individuo
Los precios diferenciales, los canales, las ofertas de productos y los paquetes son juegos justos.
No puedo entrar en más detalles, pero todo es posible, ampliamente hecho, y se puede hacer con pequeños equipos de ciencia de datos en el entorno adecuado.
