Aprendizaje Automático. ¿Cómo influye en el Marketing Digital?

Por ejemplo, a través del aprendizaje automático o machine learning, los marketeros tienen la oportunidad de tomar decisiones certeras y rápidas basadas en big data.

El aprendizaje automático o machine learning es una tecnología de inteligencia artificial que se caracteriza por aplicar a las máquinas, sistemas de entrenamiento para encontrar soluciones que mejoren el desarrollo de las tareas humanas.

Esta técnica proporciona a la máquina datos iniciales para que el sistema de aprendizaje automático los analice y aprenda a clasificar situaciones en función de soluciones conocidas. Por ejemplo, un caso común es cuando nuestro correo electrónico marca como spam ciertos mensajes con características similares.

Existen dos tipos de Machine Learning.

Está el aprendizaje automático supervisado y el no supervisado, cuyas diferencias se centran en la manera de analizar datos.

• El aprendizaje automático supervisado implica la inclusión por parte de una persona, de datos y etiquetas. Así, la máquina detecta patrones y genera proyecciones o previsiones

• En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo se modifica solo y no contiene ningún dato ni ha sido etiquetado.

En el marketing digital se utiliza el machine learning sobre todo para analizar la información de los usuarios y encontrar patrones en las actividades que determinen sus gustos, preferencias y necesidades.

Ello puede llevar la experiencia del cliente a niveles superiores, pues si logramos predecir el comportamiento futuro de nuestro público, podremos optimizar las campañas publicitarias en función de datos certeros.

El aprendizaje automático en el marketing implica simplificar la tarea de los especialistas que deben evaluar y analizar contantemente datos de los clientes. Aunque parezca sencillo, este trabajo es largo y complicado, y muchas veces se pueden obtener resultados son incorrectos, porque la información está cambiando constantemente.

El machine learning actúa considerando ilimitados parámetros de comportamiento en minutos, llegando a resultados sumamente veraces, lo que supone una alternativa a los cambios en la calidad del tráfico generado por campañas.

Ya explicábamos algunos de los usos más frecuentes y las ventajas del aprendizaje automático aplicado al marketing digital.

Veamos otras tareas que esta tecnología, simplifica:

• Sistemas de recomendación

Un sistema de recomendación emplea las predicciones devenidas del aprendizaje automático para generar los productos que es más probable que compre un cliente. Con dicha información, se envían al público ofertas personalizadas de “productos recomendados” y “productos similares” en la web.

• Segmentación

Las segmentaciones permiten crear ese público objetivo que tiene mayores posibilidades de comprar los productos que ofrece el negocio.

Así, destinamos el presupuesto publicitario a generar contenido de interés destinado a aquellos usuarios que tienen más probabilidades de comprar nuestro producto o servicio.

Las segmentaciones permiten mostrar anuncios a los usuarios, después de que realicen una determinada acción o búsqueda.

También en base a predicciones, muestran los anuncios a los usuarios en función de la probabilidad de

• Previsión de la tasa de abandono

Para conocer la pérdida de ingresos asociada al abandono de clientes, utilizamos el aprendizaje automático. Ello genera términos porcentuales o monetarios.

Pero estas predicciones también permiten responder a la intención de un cliente de abandonar su producto o servicio mediante acciones de fidelización, para evitar que eso suceda.

• Optimización de tiempos

El sistema predice cuándo es el momento adecuado para hacer una tarea específica, en dependencia de los datos de contexto que analiza. Por ejemplo, nos puede advertir el cese de la producción de un producto determinado, la subida de ventas, etc.

• Atención a clientes por voz y texto

Mediante patrones de aprendizaje automático se pueden identificar palabras o frases para entonces generar la respuesta adecuada a ellos.

• Seguridad de la información y antifraudes

Fundamentalmente en sitios de comercio electrónico, el machine learning nos ayuda a detectar usuarios son fraudulentos mediante sus accesos, perfil, datos históricos etc. También predice brechas de ciberseguridad y permite rebajar el porcentaje de robos por medio de tarjetas de crédito falsas.