cómo ayuda el machine learning a la eficiencia de los profesionales del marketing

¿Cómo ayuda el machine learning a la eficiencia de los profesionales del marketing?

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La aplicación del machine learning (ML) en el sector de la publicidad y el marketing ha supuesto. según la compañía de tecnología publicitaria Quantcast, «un gran avance en la eficiencia y eficacia del desarrollo de las estrategias llevadas a cabo por las compañías».

Como informa la compañía en una nota de prensa enviada a los medios hoy martes 12 de julio de 2022, según fuentes oficiales, el machine learning es una disciplina incluida dentro del campo de la inteligencia artificial (IA), que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de manera automática, a partir de la experiencia.

Y en palabras de Ilaria Zampori, General Manager de Quantcast en España e Italia “este tipo de tecnologías puede cambiar la forma en la que se resuelven los problemas de los vendedores así como el modo en el que las empresas interactúan con los clientes. No cabe duda de que debemos aprovechar todas las ventajas de la inteligencia artificial y el machine learning pudiendo liberar la creatividad y el pensamiento estratégico de los profesionales del marketing”. 

Pero, ¿cuáles son los principales beneficios del machine learning en la mejora de la eficiencia de los profesionales del marketing?

Cómo el machine learning mejora la eficiencia en marketing

El machine learning permite ahorrar tiempo

Sin la capacidad de analizar, identificar patrones y ponerlos en práctica, «los datos no son de utilidad», según advierte el comunicado de prensa de Quantcast. Esto es así porque aunque «las máquinas son optimizadores que pueden organizarlos a un nivel imposible para los humanos, esto también funciona a la inversa, ya que estas máquinas no pueden replicar el pensamiento creativo y las estrategias que los humanos pueden generar».

En este sentido, la nota explica que los datos optimizados a través del machine learning «proporcionan a los profesionales del marketing una capacidad de tomar las decisiones más informadas y, a continuación, poner en marcha una estrategia creativa para lograr el resultado deseado». Así, este análisis «permite ahorrar tiempo a los profesionales para que puedan dedicarse a tareas puramente humanas que pueden aplicar a sus estrategias como la creatividad o la imaginación y así lograr el resultado deseado».

«La tecnología debe facilitar a los profesionales del marketing el análisis de la información procedente de los internautas, poniendo en marcha nuevas ideas creativas en cuestión de minutos», asegura la compañía.

Interacción con los clientes en tiempo real

Para las estrategias de marketing, gran parte de la información y los patrones que resultan útiles están relacionados con el comportamiento de los clientes, recuerda Quantcast. A este respecto, indica que las campañas digitales «son notablemente menos eficaces cuando no pueden responder a las necesidades de los usuarios en tiempo real». Y ahí entra en juego la mejora de la eficacia del marketing con el machine learning.

«Por ejemplo, si una empresa vende cafeteras gourmet, querrá llegar a las personas que todavía están interesadas en comprar una, no a las que han estado buscando en la web durante la última semana y compraron una ayer. Todo el mundo ha tenido la experiencia de comprar un producto por Internet, recibirlo y que todos los dispositivos y plataformas que utilizan les envíen el mismo producto repetidamente durante la semana siguiente», explica la compañía.

Predicción del futuro mediante el machine learning

En tercer lugar, Quantcast señala que la tecnología de machine learning combinada con los datos en tiempo real del segundo punto «puede permitir a los profesionales del marketing comprender las tendencias emergentes y los cambios de comportamiento a medida que se producen». De manera que, en su opinión, «la inversión en tecnología facilita la reacción a estos cambios, poniendo en marcha campañas optimizadas automáticamente en cuestión de minutos y viendo si funcionan en cuestión de horas y días». 

«El impacto del machine learning en la industria de la tecnología publicitaria durante la próxima década vendrá de acortar las distancias entre la estrategia de marketing, la visión, la idea y la ejecución y de permitir a los profesionales del sector ser más creativos y probar ideas con más confianza y facilidad, así como medir el impacto que generen con más eficacia», pronostica.

No obstante, también apunta que «esta tecnología no pretende sustituir a los humanos, sino liberarse de las acciones repetitivas y tediosas y permitir a los profesionales del marketing dedicarse a las tareas más humanas además de ahorrar tiempo en la ejecución de los proyectos». 

Diferencias entre machine learning supervisado y no supervisado

Además de los beneficios del machine learning en lo referido al aumento de la eficacia de los profesionales del marketing, la nota de prensa de Quantcast también se centra en las diferencias entre machine learning supervisado y no supervisado.

Machine learning supervisado

El primer término, machine learning supervisado, consiste en el aprendizaje previo de las máquinas en base a un comportamiento anterior. Es decir, que los datos «se asocian a distintas acciones etiquetadas que el usuario realiza previamente y a partir de ahí, las máquinas toman decisiones y se comportan según lo que predigan de este comportamiento». Un ejemplo es la asignación de correos como spam.

Machine learning no supervisado

Em segundo lugar, el machine learning no supervisado intenta buscar una serie de patrones que organizan y agrupan buscando similitudes entre ellos para realizar una correcta clasificación. Gracias al desarrollo de algoritmos no supervisados, «es posible, por ejemplo, segmentar el comportamiento de los usuarios en redes sociales para  llegar a ellos con una publicidad concreta que encaje con sus preferencias», explica Quantcast.

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