En un mundo donde la información es poder, el aprendizaje automático o Machine Learning (ML) se ha convertido en una herramienta invaluable para startups de todos los tamaños. Sin embargo, con más de 50 algoritmos disponibles, tomar la decisión correcta puede resultar difícil. Hoy hablaremos sobre Machine Learning para Saas

En este post, explicaremos cómo seleccionar el modelo de Machine Learning adecuado para calcular y predecir métricas y resolver otros problemas específicos. Además, desmitificaremos la idea de que solo dos modelos, la regresión lineal y Random Forest, son suficientes para cualquier proyecto (¡aunque nunca está de más tenerlos en tu repertorio!).

Modelos de Machine Learning para la evaluación de métricas

Para empezar, aquí te dejamos una rápida recapitulación de los principales tipos de algoritmos de ML:

1. Aprendizaje supervisado: Imagina que eres un analista y sabes cómo clasificar los datos y predecir ciertos comportamientos. Sin embargo, en lugar de hacerlo manualmente, quieres que un algoritmo lo haga por ti. Aquí es donde entra el aprendizaje supervisado. El algoritmo trabaja con datos etiquetados, que tienen todas las respuestas correctas, y aprende a hacer predicciones sobre nuevos datos basándose en ese conocimiento previo. Es como tener un maestro que te enseña a clasificar y predecir con precisión.
2. Aprendizaje no supervisado: Ahora, supongamos que te enfrentas a un montón de datos desordenados y no tienes idea de cómo clasificarlos. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje no supervisado. Los algoritmos de este tipo se convierten en detectives y encuentran patrones ocultos en los datos. Pueden organizar los datos en grupos o clusters basados en similitudes, o crear estructuras y relaciones entre los datos.
3. Aprendizaje semisupervisado: A veces, te encuentras en una situación intermedia donde tienes algunos datos etiquetados y otros no etiquetados. Aquí es donde entra el aprendizaje semisupervisado. Los algoritmos de este tipo aprovechan los datos etiquetados para aprender y luego aplican ese conocimiento a los datos sin etiquetar. Estos algoritmos son geniales cuando quieres aprovechar todos los datos disponibles y lograr un análisis más completo.
4. Aprendizaje por refuerzo: Es como un juego estratégico donde interactúas con un entorno y aprendes a tomar decisiones inteligentes a través del ensayo y error. Imagina que eres un jugador de videojuegos y debes encontrar la mejor forma de avanzar en el juego. Aprendes de tus errores, te adaptas y buscas constantemente obtener el mejor resultado posible. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo funcionan de manera similar, aprendiendo y mejorando continuamente a medida que interactúan con el entorno.

Modelos de ML Supervisado para análisis de datos en startups SaaS

Como estamos hablando de análisis, vamos a enumerar los modelos más comunes utilizados en el análisis de datos y exponer los casos de uso de cada uno de ellos.

Hay 4 modelos principales

📈Modelos de Regresión para el cálculo de Kpi.

¿Alguna vez te has preguntado cuántas páginas vistas necesitas para duplicar las conversiones a venta de tu Saas? ¿O cuántas reuniones de SDR generan 50 nuevas suscripciones al día? La regresión es tu herramienta para evaluar estos casos. Con este modelo, puedes predecir valores numéricos continuos, como el impacto de diferentes acciones en tus métricas clave. También puedes pronosticar tendencias futuras de ingresos y predecir el valor de vida útil de tus clientes.

Algunos de sus casos de uso son los siguientes:

• ¿Mostrar más recomendaciones afecta positivamente a las pruebas?
• ¿Cuántos pasos más tienen que hacer los usuarios para convertirse a Premium?
• Si enviamos 3 veces más notificaciones, ¿cuánto aumentará el DAU?
• ¿Cuál es la tendencia futura de los ingresos? ¿Cómo predecir el MRR para los próximos 4 años?
• Predicción de LTV

⚖️ Modelos de Clasificación

A veces, necesitamos tomar decisiones basadas en categorías. ¿Te gustaría saber si un usuario específico hará churn o se quedará? ¿O cambiara de plan? La clasificación te ayudará en estas situaciones. Puedes entrenar un modelo para asignar etiquetas a diferentes instancias según sus características. La clasificación puede determinar si un usuario aprobará o suspenderá un examen, o incluso puede predecir el género de una persona basándose en datos como su nombre y estatura.

Algunos ejemplos de uso podrían ser:

• Predecir churn en un Saas: ¿se perderá o se conservará a un usuario concreto?
• ¿Es probable que alguien haga clic en el anuncio?

👥 Clustering

¿Te gustaría conocer a tus usuarios en profundidad y agruparlos según características similares? El clustering es tu solución a esta tarea. Puedes segmentar a los usuarios en grupos con características únicas, como grupos objetivo o personas, para dirigir mejor tus campañas de marketing o evitar la deserción. También puedes agrupar a los clientes según sus preferencias de producto, lo que te permite ofrecer una experiencia personalizada.

Conclusión sobre Machine Learning para Saas

Estos son solo algunos ejemplos de los modelos de machine learning supervisado que puedes utilizar en tu startup para implementar análisis financiero, marketing y análisis de productos. Aunque existen muchos más algoritmos, te he presentado los más comunes y adecuados para estas tareas específicas. La elección del modelo correcto depende de varios factores, pero en general, seleccionar de 3 a 4 modelos relevantes para tu caso de negocio y luego elegir el que ofrezca el mejor rendimiento es una buena estrategia.

En NextScenario podemos ayudarte con el análisis, predicción y la visualización de las métricas de tu negocio SaaS, no dudes en contactar con nosotros.