Siete maneras que el Machine Learning puede ayudarte a mejorar tu marketing

No es un secreto que el marketing basa su éxito en el uso eficiente de data. Saber a quién llegar, en qué momento y de qué manera es clave para poder lograr las conversiones deseadas. En este contexto, mientras más detallado sea el análisis de audiencia, más ventaja se tendrá sobre la competencia; es por eso que en la era digital el Machine Learning (ML) aparece como un actor crucial para llevar al marketing al siguiente nivel.

Una de las grandes ventajas que permite esta tecnología es que influye directamente en el rendimiento de campañas de marketing a través de áreas como la segmentación de la audiencia, el branding, la generación de contenido y la comunicación con el cliente.

Pero no se trata de incorporar una solución de Machine Learning simplemente porque el mercado lo demanda; finalmente un uso irresponsable de esta tecnología puede causar más problemas que ganancias en una empresa. Sin un equipo de data scientists que estén permanentemente ajustando y mejorando los parámetros de cada algoritmo de ML, los resultados raramente serán positivos.

Conoce aquí algunas de las aplicaciones que puedes implementar en tu empresa a través de la inteligencia artificial y el Machine Learning:

1- Modelos de determinación de precios

Con el uso de técnicas de regresión basadas en ML, los encargados de marketing pueden optimizar la estrategia de precios de un servicio o producto, como también los modelos de predicción de ventas y gastos en una campaña.

2- Segmentación y descubrimiento de clientes

El Machine Learning permite profundizar en los procesos de segmentación de clientes. Esto se logra en la generación de grupos dinámicos de usuarios con los que la empresa puede interactuar de manera más significativa y eficiente. Al analizar millones de intereses posibles -a través del uso que los usuarios les dan a sus redes sociales o de la manera como estos navegan por internet- se pueden obtener insights que facilitan la interacción con potenciales clientes.

3- Redes neuronales de traducción automática

Una dificultad que suele presentarse a las empresas que desean introducirse en un país o mercado nuevo, donde se usan códigos lingüísticos diferentes, es la traducción de términos que faciliten la penetración de las campañas de marketing en esos lugares. Hoy, con el perfeccionamiento que han tenido las redes neuronales, la traducción a través de robots ha alcanzado una fidelidad que se acerca a la humana, lo que permite reducir drásticamente los gastos de marketing en esta área. Finalmente, en vez de tener un equipo de traductores humanos, ahora solo es necesario contar con un profesional que valide la traducción surgida de la inteligencia artificial.


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4- Clasificación de textos y generación de insights

La existencia de sistemas de Machine Learning que utilizan modelos de procesamiento de lenguaje (NLP en sus siglas en inglés), hace posible que tanto discurso como texto sean analizados, procesados y posteriormente clasificados en insights que ayuden a lograr los objetivos de una campaña de marketing.

5- Redes neuronales recurrentes en campañas creativas

“Recurrent neural networks (RNN)” es el nombre en inglés que se usa para referirse a modelos de ML que ayudan al equipo creativo de branding a generar nombres para productos, campañas y compañías con un alto grado de acierto.

6- Chatbots con sistemas de diálogo que mejoran la experiencia del usuario

Aunque la aparición de chatbots en diversos portales no es una novedad, el uso que se les da a estas herramientas de IA no suele aprovechar el potencial que ofrecen los modelos de Machine Learning, los que permiten procesar lenguaje de manera inteligente, sea a través de la adaptación a preguntas complejas o de la derivación a especialistas humanos cuando sea necesario. El uso óptimo de chatbots mejora el engagement con el cliente durante todo el customer journey.

7- Reconocimiento visual computarizado aplicado en branding

El área de marketing se puede ver ampliamente beneficiada al hacer uso de sistemas computarizados de reconocimiento visual basados en inteligencia artificial, los que generan insights a partir de imágenes que no están etiquetadas ni han sido clasificadas anteriormente. Un ejemplo de este tipo de sistemas es GumGum, una empresa basada en reconocimiento visual computarizado que permite identificar con gran exactitud cuándo y en qué contexto han sido utilizados logos y otro tipo de material visual relevante para los encargados de marketing.