¿Qué es el Machine Learning? ¿Cómo se aplica en Marketing?

Los avances en tecnología, así como en matemáticas y estadística, han favorecido la aparición de nuevas herramientas de programación que permiten crear complejos modelos con más rapidez. Ahora, estos algoritmos son capaces de aprender de forma autónoma a partir de grandes volúmenes de datos, sin necesidad de reprogramarlos. Y esta es la base del Machine Learning, una de las tendencias claves en Marketing para este 2018.

Es posible que en los últimos meses hayas oído el término Machine Learning un centenar de veces pero, ¿sabes qué es? ¿cómo se diferencía de la Inteligencia Artificial? ¿qué aplicaciones tiene en Marketing? ¡Vamos a verlo!

Machine Learning

¿Qué es Machine Learning? ¿Y qué no?

El Machine Learning es una disciplina que combina la ciencia, la estadística y la codificación computacional para detectar patrones en grandes volúmenes de datos y, a partir de aquí, realizar predicciones. En realidad, se trata de algoritmos que resuelven problemas y, al mismo tiempo, son capaces de aprovechar los nuevos datos generados para perfeccionar sus resultados, sin ayuda de nadie. En otras palabras, más información se traduce en mayor eficacia.

Netflix, por ejemplo, registra en su día a día miles de datos de sus usuarios, desde información sobre sus intereses u opiniones hasta la forma cómo interactúan con su interfaz. ¿Y cómo encaja aquí el Machine Learning? La compañía utiliza estos datos de varias formas, entre ellas, para nutrir el algoritmo que gestiona su sistema de recomendaciones. Si has visto The Crown, quizás te interesa Stranger Things. Y como más tiempo lleves en la plataforma, mejores serán sus sugerencias.

¿Crees que estamos hablando de Inteligencia Artificial? No te equivocas ya que el Machine Learning es una disciplina específica dentro de este concepto más amplio. La Inteligencia Artificial engloba cualquier máquina que sea capaz de resolver tareas de forma avanzada imitando las funciones cognitivas de la mente humana. En otras palabras, puedes incluir desde los asistentes de voz a los softwares de reconocimiento de patrones o los jugadores virtuales de ajedrez.

3 ejemplos de aplicaciones de Machine Learning en Marketing

En los últimos años, las técnicas de Machine Learning han ido ganando terreno en el mundo de los negocios y, en consecuencia, a día de hoy encontramos varios ejemplos de aplicaciones reales. Aquí te explicamos 3 casos en Marketing:

1. Optimización de la inversión publicitaria

El Machine Learning te permite aprovechar tus datos de histórico para determinar qué anuncio es más efectivo en cada momento, según en qué canal se encuentre el usuario y qué resultados se hayan obtenido en campañas anteriores. De esta forma, conseguirás optimizar tu mix de medios, conocer qué combinaciones de creatividades y canales están funcionado mejor y obtener un ROI más elevado.

En realidad, Google está haciendo lo mismo en sus herramientas publicitarias. Con la combinación de información de búsquedas y del histórico de rendimiento de los anuncios, AdWords aplica un algoritmo que te facilita maximizar el impacto de tu inversión publicitaria.

El Machine Learning también puede utilizarse en la segmentación de audiencias con el objetivo de extraer grupos de potenciales clientes con comportamientos y preferencias similares.

2. Contenido adaptado para mejorar la experiencia del usuario

Si construyes un algoritmo de Machine Learning para detectar patrones en los datos de comportamiento y de intereses de tus usuarios, puedes llegar a calcular qué contenido será más adecuado para cada arquetipo.

¿Y por qué debería interesarte esto? El contenido relevante te permitirá generar una mejor experiencia para el usuario que, en lugar de perder tiempo buscando aquello que necesita, conseguirá acceder directamente. Además de mejorar las cifras de conversión, también estarás generando una mejor relación con tu cliente incrementando las posibilidades de retorno.

3. Valoración de oportunidades de negocio

El Machine Learning puede utilizarse para valorar la calidad de leads conseguidos, es decir, los equipos de ventas pueden establecer una serie de criterios para identificar qué prospects son más propensos a convertirse en clientes. Así conseguirás focalizar tus esfuerzos y optimizar tus recursos. El algoritmo, que realizará predicciones, irá mejorando su eficacia con la introducción de nuevos datos.

Asimismo, estas técnicas te ofrecen la oportunidad de predecir el valor de vida de tu cliente (o también llamado Lifetime Value), tanto de los nuevos como de los recurrentes. El LTV es una métrica básica para segmentar clientes, así como para medir su valor futuro y predecir el crecimiento de tu negocio.

 

El equipo de DBi aplica Machine Learning en sus proyectos de análisis de datos, con el objetivo de ayudar a sus clientes a maximizar sus conversiones. Si te interesa este tema, no dudes en contactarnos.

También te recomendamos echarle un vistazo a esta crónica donde te contamos cómo Gas Natural Fenosa está trabajando con Machine Learning.

¿Y tú? ¿Cómo aplicas el Machine Learning? ¿Qué ejemplos citarías?

jordina.sole@dbi.io'

Periodista de formación y especializada en Marketing Digital, se incorporó a DBI con mucha ilusión y ganas de afrontar nuevos retos profesionales. Amante de la tecnología, las historias cinematográficas y los buenos libros, le encanta descubrir cosas nuevas todos los días ya que cree que aprender siempre es posible.

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