El aprendizaje automático, más conocido como machine learning en marketing, es una disciplina que combina la ciencia, la estadística y la codificación. Tiene como objetivo hacer predicciones basadas en patrones o comportamientos descubiertos en los datos. Muchas estrategias de crecimiento growth hacking se basan en ellos. Otros diagnósticos basados en el método de prueba y error ya quedaron obsoletos.

Establecen sinergias con sistemas de decisión basados ​​en reglas de marketing automatizado, que siguen un conjunto explícito de instrucciones conocidas previamente por los desarrolladores. Los algoritmos de aprendizaje automático (deep learning) están diseñados para analizar gran cantidad de datos e identificar patrones que las personas no pueden encontrar por sí mismas.

Posibilidades del Machine Learning en marketing

El aprendizaje automático utiliza técnicas de aprendizaje profundo que pueden ayudar a los profesionales de marketing digital de diversas maneras. Uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los expertos es cómo personalizar la publicidad o mensajería dirigida a clientes potenciales para captar la atención del destinatario. Los resultados de una comercialización exitosa incluyen mayor lealtad, compromiso y gasto medio del cliente.

En el entorno del big data, sin el aprendizaje automático, es simplemente demasiado difícil compilar, procesar e interpretar las enormes cantidades de datos favoreciendo las conversiones. Sobre todo para predecir qué ofertas e incentivos de marketing son más efectivos para cada cliente de forma individual y personalizada.

Estos sistemas son ideales para optimizar las tasas de conversión en estrategias CRO. Capaces de aprender sin la intervención humana y tomar decisiones dan lugar a una nueva rama de la inteligencia. Representan redes neuronales artificiales que funcionan gracias al aprendizaje por refuerzo de respuestas e interacciones realizadas.

Áplicación del aprendizaje automático en el marketing

Este tipo de aprendizaje no supervisado a veces, con la posibilidad de capacitarse de forma autónoma, puede llegar a sorprendernos mejorando el embudo de conversión. Algunas áreas en las que la aplicación del aprendizaje automático puede ayudarnos son las siguientes:

  • Segmentación de clientes: Los modelos de segmentación de clientes de aprendizaje automático son muy eficaces. Se utilizan para extraer pequeños grupos homogéneos de personas con comportamientos y preferencias similares. La segmentación de clientes exitosa es una herramienta crítica en la estrategia del comerciante casi en cualquier comunidad de posibles clientes o red social.
  • Predicción de abandono de clientes: Se trata de descubrir patrones en los datos generados por muchos clientes que se interesaron o realizaron compras en el pasado. El pronóstico de aprendizaje automático para la predicción de abandonos en páginas web visitadas o en carritos de la compra de tiendas online puede prever con precisión en qué perfiles de clientes se podría influir.
  • Previsión del valor del cliente: Los sistemas de aprendizaje automático que incluyen algunos CRM son una excelente manera de predecir el valor de por vida de los clientes existentes. Es una herramienta valiosa para segmentar clientes y para medir el valor futuro de una empresa y predecir el crecimiento.

La diferencia entre el marketing basado en el aprendizaje automático y el tradicional es bastante clara. El marketing tradicional se lanza con una visión muy limitada de los comportamientos y los patrones de compra de la audiencia objetivo. Mientras que las campañas basadas ​​en inteligencia artificial tienen información específica sobre el comportamiento del cliente, los patrones de compra y muchos otros parámetros.

La evolución del Aprendizaje Automático en marketing

El software de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático ha recorrido un largo camino desde sus inicios en los años sesenta. Nuevos algoritmos y tecnologías están emergiendo constantemente, sugiriendo nuevas posibilidades y aplicaciones.

A pesar de esto, la mayoría de los anunciantes en marketing no utilizan ninguna forma de aprendizaje automático entre sus recursos porque sigue siendo un campo complejo. A veces puede requerir especialistas en analítica web o incluso la participación de científicos y desarrolladores de datos. Como consecuencia, las implementaciones efectivas de algoritmos de aprendizaje automático en marketing quedan fuera del alcance de muchas pequeñas y medianas empresas.

Implementando Machine learning en marketing

Sin embargo, existen variedad de aplicaciones especializadas desarrolladas específicamente para abordar los desafíos de mercadotecnia, relativamente fáciles de usar para los comerciantes. Utilizan diferentes modelos de costes y están disponibles también para pequeñas empresas con presupuestos modestos.

Este es un cambio de juego para los expertos en marketing, ya que el aprendizaje automático puede eliminar la incertidumbre. Arrojar luz sobre las conjeturas involucradas en muchos de los aspectos más desafiantes y valiosos del marketing basado en datos.

El aprendizaje automático como futuro del marketing

El futuro del marketing digital está estrechamente relacionado con el marketing basado en el machine learning. Un gran número de grandes corporaciones ya se están beneficiando de ello y lo explotarán cada vez más. 

Las prácticas de realizar encuestas online y el estudio analógico de las redes dejan paso a estos sistemas. Ahora, muchas organizaciones pequeñas y medianas están siguiendo este camino para aprovechar al máximo su gran poder en el ámbito del marketing digital.

Hay que considerar también que el machine learning en marketing amenaza muchos puestos de trabajo que, al igual que sucedió con otras tecnologías anteriores, se tendrán que readaptar a la exigencia de los mercados.

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