¿Por qué los profesionales del marketing confían en el aprendizaje automático para crear campañas publicitarias?

Introducción

Para muchos de nosotros, el aprendizaje automático puede parecer un concepto más de tendencia en la industria. Sin embargo, esta tecnología se ha apoderado de las operaciones y ha llegado para quedarse. Cuando se interactúa con un chatbot o se obtienen preferencias en línea basadas en sus aficiones, estos son sus ejemplos básicos de interacciones con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Su alcance ha aumentado más allá y se utiliza activamente en las estrategias de marketing actuales. Aquí está todo lo que necesitas saber sobre la reacción de Google al contenido de la IA.

La industria publicitaria actual está en constante evolución, lo que dificulta a las marcas seguir el ritmo. Además, las innovaciones en el espacio digital están cambiando la forma en que las personas conversan con las marcas. Las empresas aprovechan esto en su beneficio analizando los datos y creando estrategias de marketing y anuncios adaptados a las preferencias individuales. Las campañas publicitarias personalizadas están allanando el camino hacia un futuro sin recetas, en el que los vendedores tendrán que encontrar más métodos para llegar a sus consumidores con o sin datos sobre ellos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial cuya característica distintiva es que no proporciona directamente soluciones a un problema, sino que da soluciones de entrenamiento para aplicar las soluciones necesarias. El aprendizaje automático reduce la tediosa tarea de revisar montones de datos no estructurados. Proporciona información valiosa a partir de los mismos datos que las marcas pueden utilizar en sus campañas de marketing, especialmente las publicitarias.

El aprendizaje automático en publicidad es un proceso en el que la tecnología toma información, la analiza y proporciona resultados que pueden mejorar la calidad del trabajo. Los profesionales del marketing pueden utilizar la información obtenida de los datos recogidos para personalizar el contenido, dirigirse al público adecuado e influir en la compra de medios, entre otras muchas cosas.

¿En qué se diferencia el aprendizaje automático del aprendizaje profundo?

(Fuente de la imagen: nvidia.com)

En el actual debate de deep learning vs. machine learning, las siguientes diferencias entre ambos mejorarán nuestra comprensión de los dos subconjuntos de la inteligencia artificial:

1. El aprendizaje automático requiere más intervención humana para obtener los resultados deseados. Por otro lado, el aprendizaje profundo es difícil de configurar, pero necesita una intervención mínima después.
2. El aprendizaje automático es menos complejo y puede ejecutarse en ordenadores convencionales. Sin embargo, el aprendizaje profundo requiere un hardware y unos recursos adecuados para funcionar sin problemas.
3. El aprendizaje automático puede configurarse rápidamente, pero no siempre se puede confiar en la calidad de los resultados. Aunque el aprendizaje profundo requiere mucho tiempo y trabajo, proporciona resultados garantizados al instante y mejora la calidad cuando se dispone de más datos.
4. El aprendizaje automático necesita datos estructurados y utiliza algoritmos tradicionales. El aprendizaje profundo incorpora redes neuronales que pueden acomodar grandes cantidades de datos no estructurados.
5. El público en general está utilizando prácticamente el aprendizaje automático. El aprendizaje profundo se dirige a programas complejos y autónomos, como los coches sin conductor o los robots que realizan cirugías.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una extensión de la inteligencia artificial. Entendemos la inteligencia artificial como una ciencia que hace que las máquinas imiten las capacidades de pensamiento humano. Las experiencias pasadas ayudan a los dispositivos a hacer predicciones para el futuro, ayudando a las empresas a formular campañas con mucha antelación.

El aprendizaje automático analiza los datos históricos y los patrones de comportamiento sin la ayuda de una interacción humana adecuada. Como resultado, las tareas y los procesos que implican pasos metódicos pueden agilizarse mediante la tecnología de aprendizaje automático. Con esta tecnología, las empresas pueden ahorrar muchos recursos, especialmente tiempo y dinero, al automatizar la mayoría de los procesos. Esto permite además a los empleados centrarse en otros problemas empresariales.

El papel del machine learning en el marketing es que permite a los profesionales del marketing tomar decisiones rápidamente en base a los big data disponibles. Algunos beneficios notables del aprendizaje automático en el marketing son:

• Mejora la calidad del análisis de los datos
• Permite a los profesionales del marketing analizar más datos en menos tiempo
• Ayuda a adaptarse rápidamente a los cambios y a los nuevos datos
• Automatiza el proceso de comercialización y otros trabajos rutinarios
• Simplifica las operaciones clave de la industria del marketing

Cinco ventajas del aprendizaje automático en las campañas publicitarias

El objetivo de los profesionales del marketing es poner oportunamente el producto adecuado frente al cliente adecuado. El tiempo es vital en este caso, y las oportunidades no llegan tan rápido como se supone. Por eso los profesionales del marketing reducen las categorías y se dirigen a nichos más específicos, para no perder nunca las oportunidades. El aprendizaje automático se utiliza para ayudar a los vendedores a ser más precisos con la personalización y la orientación.

Con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, los anuncios son cada vez más relevantes y ofrecen un mayor rendimiento de la inversión. Algunas de las técnicas con las que los profesionales del marketing utilizan el aprendizaje automático para crear campañas publicitarias son:

1. Selección y pruebas predictivas

(Fuente de la imagen: Ranktracker)

La orientación predictiva es una técnica en la que el aprendizaje automático predice las decisiones futuras de una persona basándose en datos históricos y patrones de comportamiento mostrados en el pasado. Los datos se utilizan para prever cómo reaccionará una persona ante el anuncio. Puede ser que se comprometa con el producto o que lo compre en el momento. Las herramientas de segmentación predictiva ayudan a los profesionales del marketing a crear perfiles de clientes y a dirigirse a aquellas secciones que están en sintonía con el anuncio.

2. Recomendación de productos según su relevancia

Una de las mejores formas de mejorar el recorrido de compra de una persona es recomendarle productos en función de sus gustos. Sin embargo, la relevancia del anuncio puede ser subjetiva dependiendo de la mentalidad del individuo. Pero elimina las conjeturas del proceso. Si la persona no participa en las promociones, lo más probable es que no esté interesada en el producto. Por ejemplo, si hay un género específico que se ve más en Netflix, el aprendizaje automático recomendará automáticamente programas y películas que pertenezcan a ese género.

3. Modelos avanzados de recomendación

(Fuente de la imagen: Ranktracker)

El avance más significativo en el proceso de recomendación es que los profesionales del marketing utilizan el aprendizaje automático para pasar de la información explícita a la implícita. La retroalimentación explícita dependía de la información suministrada por el cliente, como sus marcas preferidas para comprar. Sin embargo, la retroalimentación implícita hace que las recomendaciones comprendan la intención y las señales de comportamiento.

Con recomendaciones más específicas, el desarrollo de campañas publicitarias se ha convertido en algo sencillo. El aprendizaje automático permite a los profesionales del marketing predecir lo que una persona comprará incluso antes de que conozca la existencia del producto. El comportamiento hacia la recomendación se analiza ahora en tiempo real. El futuro del aprendizaje automático es que los datos históricos y las reacciones a las recomendaciones influyan en las campañas publicitarias.

4. Seguridad y alineación de la marca

Aunque el objetivo del aprendizaje automático en la publicidad es personalizar y dirigirse al consumidor en el momento adecuado, existen otros beneficios. La personalización de los anuncios creará una mejor relación entre la empresa y su público. También puede mejorar la seguridad y el conocimiento de la marca al mejorar el factor de confianza. Una advertencia en este sentido es que hay que anunciarse sólo en aquellos lugares donde las cosas son seguras y positivas.

5. Mejores decisiones publicitarias

El beneficio más significativo que el aprendizaje automático ofrece a los profesionales del marketing es que acelera el proceso de toma de decisiones, especialmente en la publicidad. Dado que sus decisiones se basarán en el análisis de datos, el aprendizaje automático realiza el análisis más rápido de lo que podría hacerlo manualmente. Como resultado, todas sus decisiones publicitarias se basarán en datos bien investigados, no sólo en una corazonada.

Conclusión: el aprendizaje automático y su papel en la publicidad

El concepto de talla única es cosa del pasado. El aprendizaje automático ha creado un camino claro para los profesionales del marketing en el que se analizan en profundidad las preferencias, los gustos, los comportamientos y los patrones. Pronto, podemos esperar más avances en el aprendizaje automático, que pueden mejorar el proceso a través del cual los vendedores crean campañas publicitarias.