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Marketing, machine learning, dibujo de datos

Machine learning en marketing: ventajas y ejemplos de aplicación

La inteligencia artificial cuenta cada vez con más presencia en el marketing digital. Un ejemplo claro es el uso del machine learning, el cual permite manejar muchos datos de manera simplificada.

La aplicación del machine learning en marketing ha abierto la puerta a numerosas posibilidades: la aplicación de ciencias como la estadística y la codificación de datos permite estudiar patrones para predecir comportamientos futuros con el fin de tomar decisiones.

Entendemos por inteligencia artificial la posibilidad de que las máquinas puedan desarrollar aquellas funciones que definen al ser humano, como la capacidad de resolver un problema o llevar a cabo un razonamiento. El machine learning responde a esos principios, ya que desarrolla esa aptitud para aprender a partir de unos datos que analiza empleando algoritmos y buscando patrones de comportamiento para poder plantear una estrategia de marketing acertada. En todo ese proceso no interviene el ser humano, es el software el que lo realiza.

Evidentemente, previo a todo eso, es necesario que un equipo de desarrolladores cree ese sistema de decisión siguiendo unas instrucciones determinadas. El machine learning es para simplificar el planteamiento de estrategias en el marketing digital, ya que, de manera autónoma, puede manejar infinidad de datos. Para que el proceso sea más eficaz, estos datos deben actualizarse y así lo hará también la estrategia de marketing, la cual se adaptará mejor al comportamiento de los clientes.

Marketing, machine learning; una mujer rubia señala a datos durante una presentación

¿Por qué combinar machine learning y marketing?

El potencial del aprendizaje automático es enorme, tanto que se ha convertido en una herramienta que aporta al marketing digital múltiples ventajas:

  • Permite delimitar con mayor exactitud las necesidades y los gustos de los consumidores. Además, también aporta un mayor conocimiento sobre cuáles son sus hábitos de compra.
  • El análisis del comportamiento de los consumidores beneficia el desarrollo del e-commerce. La interpretación de los datos puede promover el desarrollo de nuevas opciones, garantizando una experiencia más personalizada.
  • La innovación tiene en el machine learning un gran aliado que resulta altamente eficaz a la hora de plantear el lanzamiento de nuevos productos o servicios.
  • Gracias al desarrollo de los chatbots (las conversaciones online entre empresa y cliente) a partir de la IA, la comunicación con el cliente pasa a otro nivel, ya que no hay un horario establecido, se genera una atención 24/7 y deriva en una mayor satisfacción por parte de eso.
  • La enorme cantidad de información que el machine learning llega a manejar permite a las empresas optimizar sus procesos de producción. Les ayuda a tomar decisiones, también en el ámbito de los RRHH y los procesos de selección.
  • Los conocimientos que aporta son una ventaja a la hora de conocer el resto del mercado.

Marketing, machine learning; dibujo de una mujer con un móvil con rating de cliente

Aplicaciones del machine learning en marketing

El procesamiento eficiente de cada vez mayor número de datos depende de la calidad de la información recibida. Hoy, cualquier empresa puede conseguir una enorme cantidad de datos de sus usuarios, la clave está en saber analizarlos para poder incorporar sus conclusiones a la estrategia de marketing. Estas son algunas de las aplicaciones del machine learning:

  • Mejorar la experiencia del consumidor a la hora de hacer una compra online, recomendándole aquellos productos que se adaptan a sus gustos personales, garantizando el stock y ofreciéndole alternativas si fuese necesario. El cliente valora muy positivamente la atención 24/7.
  • Incrementar la personalización de los mensajes. Esto hace que los usuarios se sientan más cómodos y aumente su grado de fidelidad.
  • Aumentar la seguridad de los usuarios y sus datos, utilizando algoritmos inteligentes con los que se pueden predecir no solo comportamientos, sino también posibles ataques.
  • Detectar opiniones positivas y negativas sobre un determinado producto para poder atajar los problemas de reputación online.
  • Reducir las tasas de abandono de clientes, identificando a aquellos usuarios que presentan mayor riesgo de irse con la competencia. Para evitarlo, se puede recurrir al envío de mensajes personalizados con los que tratar de captar de nuevo su interés.
  • Generar ingresos adicionales desarrollando nuevos productos o servicios. Al contar con más información, gracias al machine learning, se puede predecir lo que los clientes van a querer, que no tiene por qué ser lo que se le ofrece en ese momento.
  • Personalizar la publicidad, teniendo en cuenta la información que poseemos del cliente, para ofrecerle contenidos en función a sus intereses. Cada usuario verá el anuncio que más posibilidades tiene de influir en él.

El aprendizaje automático está muy presente en nuestras vidas; lo vemos, por ejemplo, en el reconocimiento facial o de voz de los teléfonos móviles o la predicción de tráfico del GPS del coche. La búsqueda de patrones a partir del análisis de datos lleva consigo una gran cantidad de tiempo. El machine learning lo simplifica, permitiendo destinar a otras operaciones aquellos recursos que antes se dedicaban a ese proceso.

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