Imagina lograr generar modelos que analizan datos amplios y complejos de forma rápida y automática parar entregar resultados necesarios a gran escala.
Eso es lo que el machine learning, o aprendizaje de máquina hace. Esta poderosa técnica se está volviendo cada vez más popular con la transformación digital de las empresas.
Con modelos precisos de datos, las compañías están logrando identificar oportunidades rentables y evitar errores peligrosos.
Y no solo eso. Las ventajas de usar esta estrategia son muchas y pueden ayudarte incluso con el proceso de prospección de clientes y ventas de tu servicio o producto.
Por eso su uso tiene tanta influencia en el éxito del marketing digital.
En este artículo descubrirás:
- ¿Qué es machine learning?;
- Ventajas de la estrategia;
- Diferencias entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning;
- Evolución del machine learning;
- Métodos populares;
- Machine learning en el marketing digital;
- Futuro de la estrategia.
¿Qué es machine learning?
La propia traducción del término "machine learning" ya da indicios de su significado. Esta técnica engloba la idea de máquinas que tienen la capacidad de aprender por sí solas a partir de grandes volúmenes de datos.
Pero, ¿cómo lo hacen?
Mediante algoritmos y big data, identificando patrones de datos y creando conexiones entre ellos para aprender a ejecutar una tarea sin la ayuda humana y de forma inteligente.
Esos algoritmos usan análisis estadísticos para prever respuestas de forma más precisa y entregan el mejor resultado predictivo con menos chance de error.
Esa tecnología puede ser separada en dos categorías principales: supervisada o no supervisada.
Los algoritmos supervisados son aquellos en los que el ser humano necesita interactuar, controlando la salida y entrada de datos, interfiriendo en el entrenamiento de la máquina y haciendo comentarios sobre la precisión de las previsiones. Después, la máquina aplica lo que fue aprendido en su algoritmo y pasa al próximo análisis.
Por otro lado, en la categoría no supervisada, los algoritmos utilizan el deep learning (aprendizaje profundo) para procesar tareas complejas sin el entrenamiento humano.
Hablaremos un poco más sobre estas categorías en el tema "métodos populares".
Ventajas del machine learning
Aunque algunas herramientas de machine learning puedan ser caras, el único factor real que los profesionales de marketing pueden encontrar difícil para adaptarse son los algoritmos en constante cambio, lanzados por Google, entre otros mecanismos de búsqueda.
Sin embargo, no sobran dudas de que usar la tecnología de machine learning proporciona innumerables ventajas para las empresas. Conoce algunas de ellas.
1. Permite la entrada de datos ilimitados
El machine learning tiene la capacidad de procesar cantidades prácticamente ilimitadas de datos de diversas fuentes.
De esta forma, es posible revisarlos constantemente y ajustar el mensaje con base en el comportamiento de los clientes.
Una vez que un modelo ha sido entrenado a partir de un conjunto de fuentes de datos, este puede identificar las variables más relevantes y transmitir la información correcta, además de tener la posibilidad de automatizar los procesos internos de la empresa.
2. Procesa, analiza y prevé rápidamente
Esta tecnología puede consumir datos e identificar información importante en tiempo real.
Por ejemplo, el machine learning puede optimizar y mejorar constantemente la próxima oferta para el cliente. De esta forma, lo que el cliente ve al medio día, puede ser diferente de lo que verá a la una de la tarde.
3. Ayuda en la conversión
Estos sistemas actúan sobre los resultados del aprendizaje de la máquina y convierten el mensaje de marketing en algo más dinámico.
Además, ayudan con la retención y conversión de un cliente específico, procesando información de forma rápida en el momento justo para entrar en contacto.
4. Aprende con comportamientos pasados
Una gran ventaja del machine learning es que los modelos pueden aprender con resultados pasados para mejorar continuamente sus previsiones con base en nuevos datos.
5. Segmentación del cliente
La segmentación de clientes es extremadamente importante, sin embargo, demanda mucho labor.
El machine learning puede ser usado para identificar varios segmentos de tu mercado objetivo, así como crear micro-segmentos con base en patrones comportamentales que no logras detectar.
Esos datos pueden ayudarte a crear un abordaje predictivo para la segmentación de tus clientes, permitiendo que guíes a cada uno individualmente a través de su jornada de compra.
6. Valor vitalicio del cliente
El valor de la vida útil del cliente es calculado con base en su histórico demográfico, compras, sus interacciones con tus campañas de marketing y acciones que toman en tu plataforma.
El aprendizaje de la máquina calcula el valor de la vida útil del cliente de forma más precisa, permitiendo así optimizar tus futuras interacciones con ellos.
Diferencias entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning
Muchas personas confunden el significado de inteligencia artificial, machine learning y deep learning. A pesar de estar relacionadas, ellas no significan lo mismo. Conoce qué es cada una de estas tecnologías.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial o IA es la capacidad de la máquina de imitar algunas características humanas como la percepción visual, reconocimiento del habla, toma de decisiones y traducción de idiomas.
Hay muchas maneras de simular la inteligencia humana, y algunos métodos son más inteligentes que otros, sea este una declaración simple de lógica o un método estadístico complejo.
Machine learning
El machine learning es un subconjunto de la IA. Es decir, todo el aprendizaje de máquina cuenta con IA, pero no todo IA tiene aprendizaje automático.
Esta tecnología es la capacidad que las máquinas tienen para aprender sin ser explícitamente programados, ajustándose para dar una respuesta de acuerdo con los datos disponibles para análisis.
Un aspecto que separa al machine learning de otros sistemas inteligentes es su capacidad de modificarse cuando se expone a más datos, es decir, el aprendizaje automático de la máquina es dinámico y no requiere intervención humana para realizar ciertos cambios. Eso lo hace menos frágil y menos dependiente de especialistas humanos.
Deep learning
El deep learning es un subconjunto del machine learning. Generalmente, cuando las personas usan este término se refieren a redes neuronales artificiales y muy complejas.
Las redes neuronales artificiales profundas son un conjunto de algoritmos que establecieron nuevos registros en precisión para muchos problemas importantes, como el reconocimiento de imagen, reconocimiento de sonido, sistemas de recomendación, entre otros.
Evolución del Machine Learning
Gracias a las nuevas tecnologías de computación, el machine learning de hoy no es como el aprendizaje automático del pasado.
Esta tecnología nació del reconocimiento de patrones y de la teoría de que los computadores podrían aprender sin ser programados para ejecutar tareas específicas.
Así, los investigadores interesados en inteligencia artificial decidieron ver lo que los computadores podían aprender con los datos.
El aspecto interactivo del aprendizaje en máquina es importante, porque a medida que los modelos son expuestos a nuevos datos, son capaces de adaptarse independientemente.
De esta forma, ellos aprenden con cálculos anteriores para producir decisiones y resultados confiables y repetibles.
Aunque muchos algoritmos de machine learning hayan ocurrido hace mucho tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos a grandes datos de forma cada vez más rápida es un desarrollo reciente.
Métodos populares
Como mencionamos en el tema "Qué es machine learning", los métodos más adoptados son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado, pero también existen otros métodos de aprendizaje por máquinas. Conoce los más populares:
Aprendizaje supervisado
En este método, los algoritmos entrenados usan entradas de datos, en el cual la salida deseada ya es prevista.
El aprendizaje supervisado es comúnmente usado en aplicaciones donde los datos históricos pueden prever eventos futuros probables.
Por ejemplo, este se puede anticipar a cuando las transacciones con tarjeta de crédito son sospechas de fraude o que un cliente probablemente presentará un reclamo.
El aprendizaje no supervisado
Este método es usado para datos que no tienen históricos. El sistema no cuenta la "respuesta correcta". El algoritmo debe descubrir lo que está siendo solicitado. El objetivo es explorar los datos y encontrar alguna estructura dentro.
El aprendizaje no supervisado funciona bien con datos transaccionales. Por ejemplo, este puede identificar segmentos de clientes con atributos semejantes que pueden ser tratados de forma parecida en campañas de marketing, o puede encontrar los principales atributos que separan segmentos de clientes unos de otros.
Estos algoritmos también son usados para segmentar temas de texto, recomendar ítems e identificar valores abiertos de datos.
El aprendizaje semi supervisado
Este método es usado para las mismas aplicaciones que el aprendizaje supervisado. Pero, tiene una diferencia: esta usa datos rotulados y no marcados para entrenamiento.
Este tipo de aprendizaje puede ser usado con métodos como clasificación, regresión y previsión.
Además, el aprendizaje semi-supervisado es útil cuando el costo asociado al rótulo es muy alto para permitir un proceso de entrenamiento totalmente rotulado. Un ejemplo de eso es poder identificar el rostro de una persona en una webcam.
El aprendizaje de refuerzo
Este método es frecuentemente usado para robótica, juegos y navegación.
Con el aprendizaje de refuerzo, el algoritmo descubre a través de ensayo y error cuales acciones producen las mayores recompensas.
Este tipo de aprendizaje tiene tres componentes principales: el agente (aprendiz o tomador de decisión) el medio ambiente (con el cual el agente interactúa) y las acciones (lo que el agente puede hacer).
El objetivo es que el agente elija acciones que maximicen la recompensa esperada durante una determinada cantidad de tiempo, y así este alcanzará el objetivo mucho más rápido siguiendo una buena estrategia.
Por lo tanto, el objetivo del aprendizaje de refuerzo es aprender la mejor estrategia a ser usada.
Machine learning en el marketing digital
El marketing digital es una estrategia que siempre se está modificando con las nuevas tecnologías.
Felizmente, el machine learning vino para automatizar varias tareas que antiguamente llevaban mucho tiempo para ser hechas.
Con esta técnica siendo usada para resolver un enorme conjunto de problemas diversos con la ayuda de datos, canales, contenido y contexto, se vuelve más fácil enfocarse en la estrategia como un todo.
Conoce los principales cambios que sucederán con el machine learning aplicado al marketing digital.
Search Engine Optimization
Desde el punto de vista de SEO, las palabras clave se pueden volver menos importantes. Los motores de búsqueda reciben más ingresos cuanto proveen a los usuarios contenido de calidad superior.
Como resultado, el algoritmo que ellos usan necesita estar más enfocado en proveer a cada usuario contenidos relevantes en vez de ser algo lleno de palabras clave.
Por esta razón, necesitas a comenzar a pensar sobre la calidad de tu contenido como un factor de clasificación en los motores de búsqueda.
Campañas de pago por clic (PPC)
Como Google lanzó nuevos recursos “inteligentes”, como Google Smart Bidding, Smart Display Campaigns y audiencia en el mercado para ayudar a las empresas a maximizar las conversiones, el futuro del PPC terminó envolviendo al machine learning.
Para volverte más estratégico y llevar tus campañas PPC al próximo nivel, necesitas:
- conocer las métricas más valiosas para tu empresa;
- comprender los obstáculos que podrían dificultar el cumplimiento de tus objetivos;
- acompañar el desempeño de tus campañas para tomar decisiones más estratégicas;
- saber cómo funcionan los nuevos recursos inteligentes de Google.
Marketing de contenidos
Actualmente Internet se inundó de mucho contenido, sea de buena o de mala calidad.
Pero, como mencionaba anteriormente para tener éxito necesitas crear contenido que sea valioso para tus lectores. Para hacerlo, necesitas entender las tendencias del consumidor.
Las herramientas de Machine Learning permiten que reduzcas la cantidad de tiempo que gastas al rastrear sus datos, además de permitir que densifiques mejor sus datos para que puedas crear tareas que te llevaran al éxito.
De esta forma, vas a lograr entender mejor el perfil de tus clientes y cuál camino recorren para que lleguen hasta ti. Eso te ayuda a rastrear los contenidos más relevantes para él y lo que le gusta consumir.
Es importante recordar que eso también se aplica a tus campañas de marketing por email.
Link building
Después que Google lanzó el algoritmo Penguin, muchos pensaron que el link building estaba muerto, ya que este penalizó a cualquier negocio que compraba links.
Pero en vez de morir, el link building evolucionó. Ahora como profesional de marketing, necesitas buscar contenido de reconocimiento de marca, artículos que mencionan tu marca y búsqueda de contenido para guest posts en vez de simplemente comprar links.
Aprovechando que hablamos de Guest Posts, te cuento que recién lanzamos una guía completa del tema. ¡Descárgala gratis para aprender a publicar contenidos en otros blogs!
Futuro de la estrategia
Los especialistas creen que el machine learning continuará creciendo en todo el espacio del mercado móvil, adquiriendo una presencia todavía más grande dentro de aplicativos, asistentes digitales e IA como un todo. Puede hasta entrar en el terreno de los drones y la auto-conducción de carros.
Pero, como la demanda por más datos y algoritmos está aumentando, puedes esperar que más herramientas de machine learning estén disponibles.
Aunque eso pueda ser una buena noticia para algunos, es importante que se hagan ajustes a los procesos de marketing para evitar errores a lo largo del camino.
Consejos para adaptarse al machine learning
Como el aprendizaje por máquina está en alta y nuevas herramientas y algoritmos están siendo lanzados todos los años, es esencial que tú como empresa, adaptes tus procesos. Para eso:
Haz tu sitio web responsivo
Tener un sitio web responsivo, que tenga tiempos de carga rápidos, ofrece soporte a multimedia y es amigable para celular es crucial para tu posicionamiento en Google.
La búsqueda muestra que mejorar el diseño de tu sitio web puede aumentar significativamente tu tráfico. Asegúrate de realizar varias pruebas en tu sitio web y de mantener la mejor experiencia de usuario en mente durante todos los momentos.
Optimiza para búsqueda local
Para clasificarse bien en Google, necesitas pensar en la búsqueda inteligente y optimizar para búsqueda local.
Eso significa que debes concentrarte en registrar tu empresa con el nombre, la dirección, la URL de tu sitio web y otros detalles de la empresa, en una variedad de plataformas para que esta sea fácilmente encontrada.
Alístate para búsquedas de voz
La combinación de machine learning con la proliferación de búsquedas por voz, hicieron de la búsqueda conversacional un nuevo canal para empresas de todos los tipos que deseen clasificarse altamente en Google.
Además de clasificarse para palabras clave de largo plazo, considera crear contenidos que atiendan las consultas de voz específicas de tus clientes.
Conclusión
En general, es importante entender la necesidad de crear una conexión con el usuario y automatizar tareas por medio de la tecnología.
Con nuevos dispositivos inteligentes e interacción de los usuarios con ellos, tu marca necesitará adaptarse para atender una demanda cada vez más digital.
Así, el machine learning entrará en tu estrategia con el objetivo de entregar al cliente una experiencia más rápida y personalizada, que va más allá de sus expectativas.
Esta nueva era digital es la era de la asistencia y de la capacidad de sorprender al consumidor supliendo sus necesidades.
Por los tanto, las marcas deberán tener un conocimiento extremadamente profundo sobre la interacción de cada consumidor en especial, creando una visión detallada de datos que ayudan a entender las jornadas personales separadamente.
En este sentido, el machine learning se muestra como una buena opción para sumergirse en estos datos y ayudarte en todo este proceso de la transformación digital de tu negocio.
Pero, esta técnica es solo una de las que van a transformar nuestro cotidiano. Si quieres saber todo sobre lo que nos espera y cómo adaptar tu empresa a esta nueva realidad, conoce más en este post sobre Transformación Digital y Marketing.
