Por Redacción - 12 Julio 2022
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.
La tecnología de machine learning combinada con los datos en tiempo real, puede permitir a los profesionales del marketing comprender las tendencias emergentes y los cambios de comportamiento a medida que se producen. La inversión en tecnología facilita la reacción a estos cambios, poniendo en marcha campañas optimizadas automáticamente en cuestión de minutos y viendo si funcionan en cuestión de horas y días. El impacto del machine learning en la industria de la tecnología publicitaria durante la próxima década vendrá de acortar las distancias entre la estrategia de marketing, la visión, la idea y la ejecución y de permitir a los profesionales del sector ser más creativos y probar ideas con más confianza y facilidad, así como medir el impacto que generen con más eficacia. Esta tecnología no pretende sustituir a los humanos, sino liberarse de las acciones repetitivas y tediosas y permitir a los profesionales del marketing dedicarse a las tareas más humanas además de ahorrar tiempo en la ejecución de los proyectos.
Tal y como apunta Ilaria Zampori, General Manager de Quantcast en España e Italia “este tipo de tecnologías puede cambiar la forma en la que se resuelven los problemas de los vendedores así como el modo en el que las empresas interactúan con los clientes. No cabe duda de que debemos aprovechar todas las ventajas de la inteligencia artificial y el machine learning pudiendo liberar la creatividad y el pensamiento estratégico de los profesionales del marketing”.
