Servicio · Estudios con machine learning
Machine learning para pymes: predicción de demanda y segmentación de clientes.
Usamos los datos que ya tienes para anticipar cuánto vas a vender y saber qué clientes cuidar. Técnicas probadas, explicadas en simple.
Machine learning aplicado a tu negocio
El machine learning, o aprendizaje automático, usa tus datos históricos para encontrar patrones y hacer predicciones. No necesitas un equipo de ciencia de datos para aprovecharlo. Nosotros hacemos el estudio y te entregamos respuestas claras para decidir mejor.
Nos enfocamos en dos preguntas que toda pyme se hace: cuánto voy a vender y qué clientes debo cuidar.
Predicción de demanda con machine learning
Saber cuánto vas a vender te ayuda a comprar el stock justo, planificar turnos y evitar quiebres. Para predecir la demanda combinamos dos técnicas:
- Gradient boosting con librerías como LightGBM o XGBoost, que aprende cómo influyen la temporada, los precios, las promociones y los feriados.
- Series de tiempo, que capturan la tendencia y los ciclos de tus ventas.
El resultado de este análisis predictivo es un pronóstico por producto, categoría o tienda. Además, medimos el error con datos que el modelo no vio, para que sepas cuánto confiar en él.
Segmentación de clientes con RFM y K-means
No todos tus clientes valen lo mismo. Por eso los agrupamos según tres medidas:
- Recencia: hace cuánto compró.
- Frecuencia: cuántas veces compra.
- Monto: cuánto gasta.
Luego aplicamos K-means, un algoritmo de machine learning que forma grupos de clientes parecidos. Por ejemplo: campeones, leales, en riesgo y dormidos.
Con esos grupos puedes hacer campañas distintas para cada uno. Así recuperas a los clientes en riesgo y premias a los mejores.
Qué datos necesitas para un estudio de machine learning
- Para la demanda: al menos un año de ventas, idealmente dos.
- Para la segmentación: el historial de compras de unos cientos de clientes.
- Útil, pero no obligatorio: promociones, precios, stock y datos de Google Analytics.
Los datos pueden venir de planillas, de tu tienda online o de tu sistema de gestión. Nosotros los limpiamos y los ordenamos.
Cómo es el estudio
Diagnóstico de datos
Primero revisamos qué datos tienes y qué preguntas se pueden responder con ellos.
Modelo y validación
Después entrenamos el modelo de machine learning y lo probamos con datos reales que no usó para aprender.
Entrega en lenguaje simple
Finalmente recibes un informe sin tecnicismos, los datos procesados y, si lo necesitas, un panel que se actualiza.
Pronóstico de ventas: qué puedes decidir con él
Un buen pronóstico de ventas te ayuda a comprar mejor y a planificar tu equipo. Por ejemplo, puedes ajustar los pedidos a proveedores antes de una temporada alta. También puedes detectar productos que van a quedarse sin stock. Así reduces quiebres y capital inmovilizado.
Análisis RFM: tus clientes, ordenados
El análisis RFM es una forma simple y probada de ordenar tu cartera. Además, combinado con K-means, descubre grupos que no verías a simple vista. Por ejemplo, clientes que compran poco pero muy seguido, o clientes grandes que dejaron de comprar.
Machine learning para pymes, sin humo
El machine learning para pymes funciona cuando responde una pregunta concreta con datos suficientes. Por eso partimos revisando tus datos y te decimos con honestidad si el estudio vale la pena. Si los datos no alcanzan, te ayudamos a empezar a guardarlos bien.
Por qué hacerlo con Gosu
Usamos técnicas probadas en retail y ecommerce, no experimentos. También explicamos cada resultado en simple, para que lo puedas usar el lunes. Y si después quieres automatizarlo, nuestro equipo de desarrollo de software a medida lo integra a tus sistemas.
¿Tienes una tienda online? Puedes partir viendo tus datos en el dashboard ecommerce gratis KPIStore.
Cotiza
Cotiza tu estudio.
Dinos qué quieres saber y con qué datos cuentas. Te respondemos con un alcance, un plazo y un precio.
- 1Revisamos lo que nos contaste y tu sitio, si aplica.
- 2Te escribimos dentro de un día hábil para agendar una llamada corta.
- 3Recibes una propuesta con alcance, plazo y precio cerrado.
Preguntas frecuentes
Lo que más nos preguntan.
¿Cuántos datos necesito?
Para predecir demanda conviene tener al menos un año de ventas, idealmente dos. Para segmentar clientes basta con el historial de compras de unos cientos de clientes.
¿Qué técnicas usan?
Para la demanda, gradient boosting (LightGBM o XGBoost) combinado con series de tiempo. Para clientes, el modelo RFM con agrupamiento K-means.
¿Qué recibo al final?
Un informe en lenguaje simple, los datos procesados y, si lo necesitas, un panel o una planilla que se actualiza.
¿Mis datos están seguros?
Firmamos un acuerdo de confidencialidad y trabajamos solo con los datos que necesitamos, anonimizados cuando es posible.