El concepto Machine Learning, una rama dentro de la Inteligencia Artificial que dota a los ordenadores de un aprendizaje automático sin necesidad de ser programados de forma continuada, ha tomado mayor protagonismo en la última década. En pocos años, los algoritmos catalogados como Machine Learning han evolucionado para conseguir manejar grandes volúmenes de datos (Big Data), obtener mejores resultados y resolver problemas de manera más eficiente.
Su uso es cada vez más variado. De hecho, según estimaciones de la consultora Accenture, su aplicación aumentará la productividad de las empresas más de un 40% para el año 2035. Además, en la actualidad más del 60% de los CEOs españoles ya están utilizando IA en sus procesos de automatización y el 25% de las empresas invierten hasta 44 millones de euros en modificar y reorientar sus modelos de negocio a los algoritmos, según el último informe de KPNG.
Aunque parezca que estamos hablando de tecnología del futuro, la realidad es que su aplicación práctica forma parte del día a día de la población mundial.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos.
El machine learning (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) en el que las máquinas aprenden de los conjuntos de datos y las experiencias pasadas al reconocer patrones y generar predicciones. Se prevé que este sector mundial de 21 000 millones de dólares se convierta en uno de 209 000 millones de dólares en 2029.
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Tipos de Aprendizaje
- Aprendizaje supervisado: Estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones.
- Aprendizaje no supervisado: Estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera.
- Aprendizaje por refuerzo: Su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas.
Aplicaciones Clave del Machine Learning
El Aprendizaje Automático puede, a partir de un un conjunto de datos y un objetivo, aprender a optimizar el objetivo. Con nuevos datos dará resultados nuevos que normalmente serán usados bajo supervisión humana.
Existen técnicas de aprendizaje automático que pueden ayudar en la definición de las estrategias de Marketing y en la toma de decisiones. Optimizar el conocimiento del usuario y la personalización de las comunicaciones es un punto clave para aumentar las conversiones en el site. Para llegar a ello, hay que tomar una serie de decisiones de negocio, que puedes abordar más fácilmente con el apoyo del Machine Learning.
La tecnología del Aprendizaje Automático aporta muchos beneficios al mundo del Marketing. Los pronósticos precisos, la automatización, la personalización… son solo algunos de ellos, que creemos que son esenciales y comunes para que empresas de diferentes industrias optimicen sus inversiones en medios y tomen decisiones de manera más ágil.
El machine learning (ML) es un sector mundial de 21 000 millones de dólares que se prevé que se convierta en uno de 209 000 millones de dólares en 2029. Según Forbes, los equipos de marketing y ventas priorizan la IA y el ML más que cualquier otro departamento empresarial.
Los profesionales del marketing utilizan el ML para la generación de clientes potenciales, el análisis de datos, las búsquedas en línea y la optimización de motores de búsqueda (SEO).
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Veamos algunas de las posibilidades que ofrecen los software de aprendizaje automático para mejorar las estrategias de marketing:
1. Marketing Personalizado
Basado en la actuación del usuario cuando utiliza Internet, sus redes sociales o cómo interacciona, el ML aprende de ese comportamiento para recomendarle productos o servicios que encajen con él y se produce así un marketing personalizado basado en patrones de conducta. Empresas como Google, Amazon e Instagram, entre otras, trabajan con estos datos, ya que incrementa la eficiencia y productividad de las campañas.
Los algoritmos de ML y la ciencia de datos constituyen la forma en que los motores de recomendación de sitios como Amazon, Netflix y StitchFix hacen recomendaciones basadas en los gustos, la navegación y el historial de compras de un usuario. El ML también ayuda a impulsar iniciativas de marketing personalizadas al identificar las ofertas que podrían satisfacer los intereses de un cliente específico. A continuación, puede adaptar los materiales de marketing a esos intereses.
Los modelos de Machine Learning pueden segmentar la audiencia al analizar los datos y comportamientos de compra. Los algoritmos de machine learning pueden analizar el comportamiento del usuario para predecir qué tipo de contenido es más probable que le interese a un individuo en particular. Otro uso que se le puede dar es para recomendar productos de manera automática, optimizar precios y automatizar la publicidad.
Uno de los ejemplos en Machine Learning que se usa hoy en día, es la personalización de compras y las recomendaciones de productos. Son una de las tendencias más importantes en el comercio electrónico. Tienes una idea de lo que estaba buscando y dónde pasaba la mayor parte de su tiempo. En función de diversa información, como el perfil de la actividad anterior, las preferencias (por ejemplo, lasl zapatillas favoritas), la actividad en internet o la ubicación, el algoritmo recomendará automáticamente productos que pueden ser de interés para el comprador.
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El contenido adecuadamente personalizado en un sitio web o aplicación móvil aumenta la conversión y la participación del cliente.
2. Optimización de Precios
Otro gran ejemplo del Aprendizaje Automático es la optimización del precio, ya que es uno de los factores más importantes a la hora de tomar una decisión de compra. Muchas tiendas o establecimientos hoteleros han reconocido los beneficios de introducir precios dinámicos.
A través del análisis de los hábitos de compra, permite predecir qué productos tendrán más demanda y cuándo es un buen momento para subir o bajar precios.
Automatización del proceso de selección de un elemento de la página que se debe mejorar mediante pruebas A/B. Como resultado, el tiempo dedicado a la optimización se verá recompensado de manera óptima.
3. Detección de Fraude
Cuanto mayor sea la cantidad de datos, más difícil será detectar anomalías. Según un estudio, los bancos y otras organizaciones financieras gastan casi 3$ por cada dólar perdido en fraude como costo de recuperación. Machine Learning tiene una amplia gama de casos de uso y aplicaciones en esta área. Este área puede crear modelos predictivos capaces de predecir el comportamiento fraudulento en tiempo real para verificar constantemente la posibilidad de estafa y generar alertas en consecuencia. Además, se desarrollan algoritmos de clasificación que pueden etiquetar efectivamente los eventos cómo fraudulentos o sospechosos para eliminar las posibilidades de fraude.
Actualmente, los grandes bancos ya utilizan sistemas de detección de anomalías, fraudes y de gestión de riesgos.
4. Predicción de Tendencias y Optimización de Campañas
La oportunidad de segmentar los usuarios permite conocer cuál es la tendencia de comportamiento de diferentes nichos de consumidores. Por ejemplo, es posible entender que el contenido generado por los propios usuarios está siendo cada vez más relevante para las generaciones más jóvenes y tiene la capacidad de tener mayor impacto en ellas, sobre todo en las redes sociales.
Pero, además, el machine learning en marketing es capaz de predecir lo que está por venir en el sector. ¿Cómo? A partir de la evolución del comportamiento en diferentes canales se puede identificar el creciente interés por un nuevo tipo de producto o servicio e, incluso, conocer las formas de comunicar que empiezan a ser tendencia en diferentes canales. Aprovechar estos datos y establecer una estrategia innovadora en torno a ellos supone ubicarse en el mercado en una posición ventajosa frente a la competencia.
5. Chatbots y Asistencia Virtual
Otro punto clave para mejorar la comunicación con el cliente es mediante la implementación de un chatbot, que a su vez, supone una mejora en usabilidad del site. Tener un chatbot implementado reduce los problemas y dudas que puede tener el cliente en la web, y además es totalmente personalizable. Mediante Machine Learning podemos configurar algunas temáticas sobre las cuales el cliente puede hacer consultas, y lanzar respuestas de forma automática utilizando algoritmos de NLP (Natural Language Processing).
En cuanto a la asistencia virtual el Machine Learning puede procesar el lenguaje natural, aprender de manera automática en base a una serie de datos etiquetados o con unos patrones y relaciones no etiquetados. Además, puede reconocer voz y personalizar la interacción generando texto.
ML no sólo es capaz de entender lo que dicen los clientes, sino que también comprende su tono y puede dirigirlos a los agentes de servicio de atención al cliente adecuados para que les presten asistencia. Las consultas basadas en texto suelen ser atendidas por chatbots, agentes virtuales que la mayoría de las empresas ofrecen en sus sitios de comercio electrónico. Estos chatbots garantizan que los clientes no tengan que esperar, e incluso un gran número de clientes simultáneos pueden obtener atención inmediata las 24 horas del día y, con suerte, una experiencia de cliente más positiva.
6. Optimización SEO
Uso de ChatGPT y otras IA para la creación de contenido SEO. Una vez tienes un análisis de palabras clave exhaustivo y de calidad, seprando palabras clave transaccionales, informacionales y mixtas, puedes utilizar la IA para hacer el resto. ¿Cómo? Herramientas como ChatGPT permiten generar estructura de encabezados ultra optimizadas y preparar posts y textos para web optimizados con palabras clave relevantes, lo que mejora el ranking de las palabras clave relacionadas con tu producto o servicio en los motores de búsqueda más importantes.
La IA ayuda a identificar tendencias emergentes y a analizar datos de búsqueda para ajustar las estrategias SEO en tiempo real. Multiplica tu tráfico y clics aprovechando trends y topics más buscados.
Ejemplos Adicionales de Uso del Machine Learning
- Detección de rostro: Se usa para desbloquear el móvil, probar filtros de Snapchat o Instagram e, incluso, para intentar predecir cómo se envejece.
- Reconocimiento de voz: Sistemas como “Ok Google” u “Oye Siri”.
- Google Maps para el tráfico: Muestra las rutas más seguras y eficientes utilizando tecnologías basadas en patrones de tráfico y de movilidad recopilados a lo largo del tiempo y combinándolo con condiciones de tráfico en vivo.
- Coches autónomos: Ofrecen la posibilidad de disminuir las incidencias de tráfico e incluso el número de accidentes, ya que, al eliminar el factor humano de la ecuación, el margen de error es prácticamente inexistente.
Beneficios de Implementar la IA en Marketing Digital
- Mayor eficiencia: Automatiza tareas repetitivas como la segmentación de audiencias o la gestión de campañas.
- Resultados más precisos: La IA analiza datos complejos para tomar decisiones más informadas.
- Personalización a gran escala: Crea experiencias únicas para cada cliente sin aumentar los costos.
Herramientas de Inteligencia Artificial para el Marketing Digital
Algunas de las herramientas más populares que utilizan IA son:
- HubSpot: Segmentación, automatización y análisis de datos.
- Make: Generación de automatizaciones con IA.
- Semrush: Análisis SEO impulsado por inteligencia artificial.
Pasos para Implementar la Inteligencia Artificial en Marketing
- Identifica áreas donde la IA pueda generar impacto (como atención al cliente o automatización de campañas).
- Selecciona herramientas de IA alineadas con tus objetivos.
- Capacita a tu equipo para maximizar el uso de estas tecnologías.
Mejores prácticas para una adopción exitosa
- Define métricas cuantitativas para medir el éxito. Recuerda los objetivos SMART.
- Establece un presupuesto y una planificación antes de iniciar.
- Define tu público objetivo y tu buyer persona ideal.
- Establece los canales de captación.
- Asegúrate de cumplir con las regulaciones de privacidad y seguridad de datos.
El Futuro del Marketing con Machine Learning
El machine learning es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital.
Las posibilidades que ofrecen los software de aprendizaje automático para mejorar las estrategias de marketing son muy variadas. Partiendo de la recepción de datos, la identificación de patrones y la generación de un aprendizaje, los especialistas en marketing se encuentran con la oportunidad de analizar comportamientos, identificando logros y posibles errores.
En definitiva, el marketing digital se está beneficiando de todas las innovaciones en relación a la inteligencia artificial, redefiniendo la forma en que las empresas conectan con sus potenciales clientes. Implementar IA en tu estrategia no solo aumenta la eficiencia, sino que también te permite ofrecer experiencias personalizadas y mejorar el ROI.
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