Cuantos más usuarios utilizan la red de Mendeley, más útil se convierte. Para cumplir con su objetivo de ser de utilidad para académicos y pensadores, Mendeley quería saber más a acerca de sus usuarios con el fin de adaptar las experiencias personales de los investigadores a sus patrones de uso y necesidades. Concretamente querían desarrollar un modelo de predicción de comportamiento a partir de los datos históricos de comportamiento de los usuarios para predecir la intención del usuario y orientar su actividad futura.
El equipo de marketing de Mendeley encontró que ciertos comportamientos de los usuarios están co-relacionados con un mayor uso a largo plazo de la herramienta. Por ejemplo, si un científico abre un documento PDF en más de un dispositivo, o si un investigador busca y utiliza ciertas características en la interfaz más dadas a generar valor en la red y de ese modo estar más implicado con el servicio. Trabajando con esta información del comportamiento de los usuarios, Mendeley está orientando su producto a modelos predictivos que podrían hacer recomendaciones precisas para impulsar la actividad del usuario, fidelizando de este modo a clientes leales que sean capaces de extraer más valor del servicio.
Azure Machine Learning Service Microsoft permite a las empresas los datos poner en marcha los servicios de predicción en la nube. La idea es permitir que los clientes construyan y prueben modelos en la nube y con lo “aprendido”, a través de técnicas de aprendizaje automático a partir de los patrones de uso de los clientes generar servicios de predicción a través de la web.
Por medio de la herramienta Azure Machine Learning y trabajando en estrecha colaboración con el equipo científico de datos de Microsoft, Mendeley fue capaz de implementar rápidamente la nueva tecnología y empezar a utilizarla casi inmediatamente. Aunque Mendeley trabaja con varias tecnologías de código abierto, Azure ML permitía funcionar en el momento. Así en pocas semanas después de la implementación de esta solución, Mendeley fue capaz de mejorar su modelo predictivo y alcanzar un 30 por ciento de mejora en la respuesta.
Microsoft Azure Machine Learning Service
De este modo los científicos en Mendeley ahora son capaces de construir, compartir y desplegar modelos más colaborativos y eficientes que nunca. Con lo que para un futuro no muy lejano la herramienta sera capaz de crear métricas y obtener conjuntos de datos específicos mucho más rápido y más eficientemente. Así, mediante la optimización de su plataforma para conocer mejor las necesidades de sus clientes, Microsoft Advanced Analytics está ayudando a Mendeley a cumplir su misión de avanzar en la investigación en todo el mundo.
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