El Aprendizaje automático o Machine learning en el marketing

Aprendizaje automático

Regularmente, Netflix nos ofrece recomendaciones ajustadas a nuestros intereses. Y, sin saberlo, debemos agradecer al Aprendizaje Automático o Machine learning. Ese trato personalizado es el resultado de las múltiples aplicaciones del aprendizaje automático, una de las ramas más sorprendentes de la Inteligencia artificial.

Hablemos de Aprendizaje automático

La capacidad de aprendizaje de las máquinas sin haber sido programadas expresamente para ello es lo que se conoce como Aprendizaje Automático. Es una rama de la IA y se centra en el desarrollo de programas con la capacidad de cambiar cuando son expuestos a nuevos datos.

La característica principal del aprendizaje automático es la capacidad de reconocer patrones, realizar inferencias en base a estos patrones y ajustar las acciones del programa en consecuencia. Este proceso de mejora se realiza de forma natural, sin necesidad de programación alguna de por medio. 

Esta habilidad ha encontrado un lugar privilegiado en todos aquellos sectores donde las predicciones a partir de la detección de patrones juegan un papel relevante. Es por esta razón que empresas como Netflix o Spotify hallaron en esta tecnología el auxiliar perfecto para gestionar las preferencias de su audiencia. El aprendizaje automático es la pieza clave de las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.

En 1940 se dan los primeros pasos hacia el nacimiento de la Inteligencia Artificial IA. Un grupo de científicos sentó las bases de la programación informática, con una serie de instrucciones que era posible traducir en acciones por un computador. En 1950, el matemático Alan Turing en su artículo Computing machinery and intelligence realiza la pregunta que planta la semilla de la inteligencia artificial:

¿Pueden pensar las máquinas?

Turing da origen a un cuestionamiento que se fundamenta en la idea de la posibilidad de que las máquinas pudieran desarrollar capacidades cognitivas similares a las de los seres humanos. 

En 1951, Marvin Minksy y Dean Edmonds, científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) marcaron otro punto de avance. Ambos crearon una máquina basada en la estructura de las redes neuronales, conocida como SNARC (Calculadora de Refuerzo Analógico Neuronal Estocástico). Fue uno de los primeros pasos hacia el desarrollo del aprendizaje automático. La máquina estaba diseñada para recordar sus éxitos y aprender de sus errores de una forma básica. 

A partir del nacimiento de internet, la IA y el Aprendizaje automático encontraron lo más importante para crecer de una manera asombrosa: un gran volumen de datos. El aumento en la velocidad de procesamiento y los datos se convirtieron en la combinación perfecta que permitió entrenar a los modelos existentes a la fecha y dar un paso más en este campo.

Tipos de Aprendizaje automático

aprendizaje automático tipos

Podemos definir tres corrientes principales:

Aprendizaje por refuerzo

Se refiere al tipo de aprendizaje donde la máquina aprende por ensayo y error hasta completar de la mejor manera una tarea dada. 

Aprendizaje supervisado

En este caso, la máquina en cuestión trabaja con datos etiquetados. Mediante un algoritmo, la máquina identifica y asocia elementos con las etiquetas que contengan y así es capaz de identificarlos en otras bases de datos. Por ejemplo, con base en imágenes de alguna flor etiquetada , puede buscar imágenes similares a la original en diferentes bases de datos.

Aprendizaje no supervisado

No existen etiquetas en este escenario. La máquina está preparada para identificar similitudes y arrojar los patrones bajo los cuales agrupa los datos. Un ejemplo, son las funciones de reconocimiento de rostro. El algoritmo no busca ningún rasgo en específico sino que identifica rasgos similares y los utiliza para agrupar las imágenes.

¿Cuál es su papel en el marketing?

El marketing digital ha conseguido en el Aprendizaje automático una herramienta maravillosa para optimizar sus estrategias a partir del establecimiento de los patrones de conducta de los usuarios en un sitio web. El tiempo de procesamiento de la data se reduce gracias a las múltiples aplicaciones basadas en IA y Aprendizaje automático. En consecuencia, la toma de decisiones se ha agilizado sin duda alguna.

Conozcamos cómo diferentes áreas del marketing digital se han visto beneficiadas por la aparición de diferentes aplicaciones basadas en el aprendizaje automático:

Optimización de la seguridad y privacidad de los usuarios

Uno de los aspectos que más preocupaciones ha causado en los últimos tiempos es cómo asegurar al usuario la privacidad de sus datos. El aprendizaje automático o machine learning , a través de la identificación biométrica  se ha convertido en la opción perfecta.

El nivel de seguridad que ofrece esta tecnología ha facilitado un mayor intercambio de datos y el aumento de la confianza de los usuarios.

Segmentación mucho más precisa y personalizada

La segmentación hasta la fecha ha sido uno de los pilares del marketing y el aprendizaje automático ha conseguido optimizar el proceso para mejores resultados.

Permite obtener información sobre los patrones de comportamiento de los usuarios de forma precisa. Incluso, predecir el tipo de contenido más adecuado para cada tipo de usuario en particular. De esta manera, el usuario al interactuar recibirá el contenido que más se adapte a sus gustos e intereses previos. 

Mejorar la experiencia del cliente

Existen varias aplicaciones de aprendizaje automático que han generado cambios importantes en la experiencia del cliente. Podemos destacar aquellas que realizan recomendaciones al cliente de acuerdo a sus preferencias y sus datos para aumentar las conversiones. También, las que guían al cliente en su viaje, desde que se despierta su necesidad hasta el momento de la toma de decisiones.

En el área de stock de un almacén, existen aplicaciones que envían alertas al almacén y ofrecen artículos alternativos, en caso de que sea necesario.

Análisis de las reacciones del cliente

Se han desarrollado aplicaciones que están trabajando para comprender los textos escritos y saber si reflejan una opinión negativa, positiva o neutral. Estas aplicaciones permiten a los profesionales del marketing:

  • el análisis de las opiniones del cliente
  • la valoración de su estado de ánimo
  • la identificación de aquellos aspectos susceptibles de quejas y actuar a tiempo para resolverlo.

¿Y qué más viene en camino?

Sin duda alguna, estamos viendo un progreso que no se detendrá en lo absoluto. El Aprendizaje automático está tomando su lugar, no solo dentro de la industria del marketing. Por el contrario, está presente en todos los sectores donde el procesamiento de datos y el establecimiento de patrones es vital.


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