La aplicación del machine learning (ML) en el sector de la publicidad y el marketing, ha supuesto un gran avance en la eficiencia y eficacia del desarrollo de las estrategias llevadas a cabo por las compañías. Según fuentes oficiales, el machine learning es una disciplina incluida dentro del campo de la inteligencia artificial (IA), que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de manera automática, a partir de la experiencia. Estos sistemas transforman los datos en información, y con esta información, toman decisiones sin necesidad de ser programados con anterioridad. Dentro de este campo de posibilidades infinitas, existen dos grupos principales; machine learning supervisado y machine learning no supervisado.

El primer término consiste en el aprendizaje previo de las máquinas en base a un comportamiento anterior; los datos se asocian a distintas acciones etiquetadas que el usuario realiza previamente y a partir de ahí, las máquinas toman decisiones y se comportan según lo que predigan de este comportamiento. Como por ejemplo, la asignación de correo como spam. Por su parte, el machine learning no supervisado intenta buscar una serie de patrones que organizan y agrupan buscando similitudes entre ellos para realizar una correcta clasificación. Gracias al desarrollo de algoritmos no supervisados, es posible, por ejemplo, segmentar el comportamiento de los usuarios en redes sociales para llegar a ellos con una publicidad concreta que encaje con sus preferencias. En este sentido, la compañía Quantcast pone en valor los beneficios de utilizarlas para lograr una mayor eficiencia en el sector y nos plantea una cuestión de relevancia: ¿cómo pueden ayudar estas tecnologías a mejorar las estrategias de marketing de las empresas?

Sin la capacidad de analizar, identificar patrones y ponerlos en práctica, los datos no son de utilidad. Las máquinas son optimizadores que pueden organizarlos a un nivel imposible para los humanos. Sin embargo, esto también funciona a la inversa, ya que estas máquinas no pueden replicar el pensamiento creativo y las estrategias que los humanos pueden generar. Los datos optimizados a través del machine learning, proporcionan a los profesionales del marketing una capacidad de tomar las decisiones más informadas y, a continuación, poner en marcha una estrategia creativa para lograr el resultado deseado. Este análisis permite ahorrar tiempo a los profesionales para que puedan dedicarse a tareas puramente humanas que pueden aplicar a sus estrategias como la creatividad o la imaginación y así lograr el resultado deseado. La tecnología debe facilitar a los profesionales del marketing el análisis de la información procedente de los internautas, poniendo en marcha nuevas ideas creativas en cuestión de minutos.

Para las estrategias de marketing, gran parte de la información y los patrones que resultan útiles están relacionados con el comportamiento de los clientes. Las campañas digitales son notablemente menos eficaces cuando no pueden responder a las necesidades de los usuarios en tiempo real. Por ejemplo, si una empresa vende cafeteras gourmet, querrá llegar a las personas que todavía están interesadas en comprar una, no a las que han estado buscando en la web durante la última semana y compraron una ayer. Todo el mundo ha tenido la experiencia de comprar un producto por Internet, recibirlo y que todos los dispositivos y plataformas que utilizan les envíen el mismo producto repetidamente durante la semana siguiente. Aunque esto puede ser útil para productos que los clientes suelen seguir comprando (detergente, artículos de aseo, etc.), la mayoría de la gente sólo necesita una cafetera gourmet.

--- Regístrate o accede como usuario para disfrutar del acceso ilimitado a todos nuestros contenidos ---