El aprendizaje automático es un tema candente en el mundo del marketing digital. ¡Y por una buena razón!
Puede ayudarlo a dirigirse a los clientes de manera efectiva, crear contenido relevante y mejorar su ROI.
El aprendizaje automático y sus usos
El aprendizaje automático (ML) es un método de programación de computadoras para aprender de los datos sin ser programado explícitamente. Es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que se centra en el desarrollo de algoritmos que pueden aprender por sí mismos.
Los algoritmos de ML se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluido el filtrado de correo electrónico, la detección de fraudes y las predicciones del mercado de valores. Estos son algunos de sus casos de uso más comunes:
- Servicio de atención al cliente automatizado: empresas como Google y Amazon utilizan ML para potenciar sus sistemas de atención al cliente automatizados. Gracias a él, ofrecen atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana a una fracción del costo de los centros de llamadas tradicionales.
- Detección de fraudes: El método de programación también es utilizado por bancos y compañías de tarjetas de crédito para detectar fraudes. Al analizar patrones en los datos, estas empresas detectan actividades fraudulentas antes de que sucedan.
- Marketing objetivo: Netflix y otros servicios de transmisión utilizan ML para personalizar sus recomendaciones de contenido. Les ayuda a comprender lo que les gusta ver a los usuarios y mantiene a estos últimos comprometidos con su servicio.
- Autos sin conductor: Google, Tesla y Uber están trabajando en autos sin conductor impulsados por ML. Al enseñar a los automóviles a comprender su entorno, estas empresas esperan que la conducción sea más segura y eficiente.
- Mantenimiento predictivo: los fabricantes utilizan ML para predecir cuándo las máquinas necesitarán mantenimiento. Permite a las empresas monitorear los datos de los sensores y detectar problemas antes de que causen tiempo de inactividad.
- Gestión de la cadena de suministro: Walmart y otros minoristas utilizan ML para optimizar sus cadenas de suministro. Al comprender los patrones de demanda, pueden abastecer sus estanterías y evitar que se agoten.
Tipos de servicios de ML utilizados en los negocios hoy en día
Como se puede ver, ML brinda amplias oportunidades para que las empresas aumenten su rendimiento. Hay al menos ocho tipos de soluciones de ML disponibles para las empresas en la actualidad:
- Soluciones de análisis predictivo para identificar las próximas tendencias
- Sistemas de recomendación personalizados basados en ML
- Redes neuronales que utilizan el método de aprendizaje profundo para procesar datos al instante
- Herramientas analíticas que trabajan con productos visuales como imágenes o videos.
- Soluciones basadas en ML que realizan la transcripción de voz a texto
- Herramientas de seguridad que ayudan a proteger las empresas de los ciberataques
- Instrumentos de minería de datos
- Soluciones de marketing multipropósito
6 formas de usar Machine Learning para marketing digital
Como puede ver, una de las tareas con las que ML ayuda a las empresas es el marketing. Pero, ¿cómo ayuda exactamente el método de programación a las empresas en este campo? Tratemos de entender juntos.
1. Segmentación
En el mundo en constante cambio del marketing digital, las empresas siempre buscan formas de obtener una ventaja sobre sus competidores. ML es un área que ha visto mucho desarrollo en este sentido recientemente. Al aprovechar el poder de los datos, los algoritmos de ML pueden ayudar a las empresas a segmentar a sus clientes y dirigirse a ellos con mensajes personalizados.
Este enfoque puede ser extremadamente efectivo, ya que garantiza que los clientes solo reciban información que sea relevante para ellos. Por ejemplo, el algoritmo podría usarse para identificar a las personas que probablemente estén interesadas en el lanzamiento de un nuevo producto; Una vez que han sido identificados, las empresas pueden usar herramientas de marketing digital para llegar a ellos con mensajes personalizados.
2. Predicción
En los últimos años, el marketing digital se ha vuelto cada vez más impulsado por los datos, gracias a la proliferación de herramientas de análisis. Los especialistas en marketing ahora tienen una gran cantidad de información al alcance de la mano, que detalla todo, desde los visitantes del sitio web hasta el historial de compras. Sin embargo, filtrar todos estos datos puede ser una tarea desalentadora. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático, ya que sus algoritmos están diseñados para identificar patrones y predecir resultados futuros.
Al aprovechar el poder del aprendizaje automático, los especialistas en marketing pueden obtener una comprensión más profunda del comportamiento del cliente y tomar decisiones más informadas sobre dónde asignar sus recursos.
3. Personalización
Mediante el uso de datos recopilados de interacciones anteriores, el aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a crear experiencias más personalizadas para sus clientes. Al analizar grandes conjuntos de datos, los algoritmos de ML pueden identificar patrones y conocimientos que serían imposibles de encontrar manualmente. Como resultado, las empresas brindan contenido más relevante y específico a su audiencia.
Por ejemplo, un sitio web minorista podría usar este método de programación para personalizar los productos que se muestran a cada visitante. O un servicio de transmisión de música puede usarlo para recomendar nuevas pistas según el historial de escucha de un usuario. De estas y muchas otras maneras, ML está capacitando a las empresas para ofrecer experiencias más personalizadas a sus clientes.
4. Análisis del comportamiento del cliente
Mediante el análisis de los datos de comportamiento de los clientes, las empresas pueden obtener información valiosa sobre cómo interactúan sus clientes con las ofertas de la empresa. ML puede, por lo tanto, ayudar a las empresas a identificar patrones y tendencias, así como a hacer predicciones sobre el comportamiento futuro.
Hay varias formas en que ML se puede aplicar a los datos del cliente, pero algunos ejemplos comunes incluyen identificar patrones en el comportamiento del cliente, comprender qué los motiva y detectar signos tempranos de abandono. Esta información se puede utilizar para mejorar la experiencia del cliente, orientar los esfuerzos de marketing y tomar mejores decisiones sobre el desarrollo de productos y precios.
5. Optimización
ML es una herramienta poderosa que puede, entre otras cosas, ayudar al marketing digital con la optimización. Por ejemplo, se puede utilizar para desarrollar algoritmos más eficientes para tareas como la programación y el enrutamiento. Asimismo, puede identificar patrones en los datos que mejoran la toma de decisiones.
Además, ML puede desarrollar modelos que predicen cómo los cambios en las condiciones afectarán las operaciones comerciales. Al aprovechar el poder de tales algoritmos, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva significativa
6. Puntuación de plomo
Por último, pero no menos importante, ML puede ayudar al marketing digital mediante el desarrollo de modelos de puntuación de clientes potenciales. Estos modelos analizan los datos de los clientes para identificar prospectos que tienen más probabilidades de convertirse en clientes de pago. Esto, a su vez, permite a las empresas centrar sus esfuerzos de marketing y ventas en los clientes potenciales más prometedores, lo que se traduce en un uso eficiente de los recursos y tasas de conversión más altas.
Terminando
En pocas palabras, el aprendizaje automático puede ser muy beneficioso para el marketing digital, ya que abarca todo un abanico de posibilidades, desde la optimización de campañas hasta la personalización de contenidos.
Y debido a que el aprendizaje automático evoluciona y cambia constantemente, es importante mantenerse actualizado con las últimas tendencias para mantener su estrategia de marketing digital actualizada.
¡Gracias por leer!
Fuente: María Smith
