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Ejemplos de caso de uso del Machine Learning en el Marketing Digital.

Ejemplos de caso de uso del Machine Learning en el Marketing Digital.

Ejemplos de caso de uso del Machine Learning en el Marketing Digital.

Hace décadas, cuando alguien oía hablar de la inteligencia artificial, pensaba automáticamente en robots que invadían el mundo y sometían a las personas a su yugo. Sin embargo, hoy día, todos tenemos interiorizado lo positivo que es en la vida cotidiana. Gracias a ella, podemos comunicarnos con una web a través de un chatbot, o recibir promociones que se ajustan a nuestros hobbies e intereses, entre otras muchas cosas más. No obstante, para quienes ha supuesto un avance importante, ha sido para los responsables de marketing, quienes a través del machine learning en el marketing digital, tienen la oportunidad de tomar decisiones cruciales, rápidamente basadas en big data. De esto es de lo que te voy a hablar en este post. Vamos a verlo.

El aprendizaje automático o machine learning (ML) es una clase de métodos de inteligencia artificial que se caracterizan por no brindar soluciones directas a problemas, sino sistemas de entrenamiento para aplicar soluciones.

Podemos encontrarnos con una gran cantidad de métodos de aprendizaje automático, pero se suelen dividir en dos grupos principales: los que aprenden con un “maestro” y los que no.

En el caso de los primeros, es una persona la que proporciona a la máquina datos iniciales en forma de pares de situación-solución. A continuación, el sistema de aprendizaje automático analiza estos pares y aprende a clasificar situaciones en función de soluciones conocidas. Un caso muy sencillo y que nos es útil a todos, es por ejemplo cuando el sistema aprende cuándo marcar como spam ciertos mensajes que nos llegan a nuestro buzón de correo electrónico.

En el otro caso, es decir, cuando aprende sin maestro, la máquina recibe toda la información de una manera desordenada de situaciones sin soluciones, y aprende a clasificar esas situaciones en base a signos similares o diferentes, sin guía humana.

En el campo que nos interesa, el del marketing digital, se utiliza el machine learning sobre todo para encontrar patrones en las actividades de los usuarios en un sitio web. Esto, ayuda a poder predecir el comportamiento futuro de esos usuarios y a optimizar rápidamente las campañas publicitarias.

Por qué es eficaz el Machine Learning en el Marketing Digital.

Ejemplos de uso de Machine Learning en el Marketing Digital.

El objetivo del aprendizaje automático en el marketing no es otro que ayudar a tomar decisiones rápidas, basadas en grandes cantidades de datos (Big Data).

El proceso de trabajo al respecto es el siguiente: los especialistas en ML crean una hipótesis, la prueban, la evalúan y la analizan. Aunque parezca sencillo, este trabajo es largo y complicado, y a veces, los resultados son incorrectos, porque la información está cambiando cada segundo.

Por ejemplo, para evaluar 20 campañas publicitarias considerando 10 parámetros de comportamiento para cinco segmentos diferentes, un especialista necesitará aproximadamente cuatro horas. Si dicho análisis se lleva a cabo todos los días, el especialista dedicará precisamente la mitad de su tiempo a evaluar la calidad de las campañas. Cuando se usa el aprendizaje automático, la evaluación toma minutos y la cantidad de segmentos y parámetros de comportamiento es ilimitada.

Gracias al Machine Learning, podemos responder más rápido a los cambios en la calidad del tráfico generado por campañas. El resultado, es que los responsables de marketing pueden dedicar más tiempo a crear hipótesis, en lugar de a realizar acciones rutinarias.

Otro factor importante a tener en cuenta es la rapidez, pero por el hecho de que los datos caducan, y a medida que estos se vuelven obsoletos, el valor de los resultados que hemos obtenido disminuyen.

Una persona no puede procesar los volúmenes de información que los sistemas analíticos recopilan un cuestión de minutos. A través de esos sistemas de ML, se pueden procesar cientos de solicitudes, organizarlas y proporcionar resultados en forma de una respuesta inmediata a una pregunta.

¿Qué beneficios tiene el Machine Learning para el trabajo diario en el Marketing Digital? Muy sencillo:

  • Mejora la calidad del análisis de datos.
  • Te permite analizar más datos en menos tiempo.
  • El sistema se adapta a cambios y nuevos datos.
  • Te permite automatizar los procesos de marketing y evitar el trabajo de rutina.
  • Hace todo lo anterior rápidamente.

Ejemplos de uso de Machine Learning en el Marketing Digital.

Por qué es eficaz el Machine Learning en el Marketing Digital.

Existen una gran variedad de usos del aprendizaje automático en el campo del marketing digital, sin embargo, creo que los más interesantes o destacables son estos que te expongo a continuación:

1. Sistemas de recomendación.

Son los ya por todos conocidos, en los que se ofrece a los clientes los productos que les interesan en ese momento.

Un sistema de recomendación predice cuáles son los productos que es más probable que compre un cliente. Con dicha información, genera notificaciones push y por correo electrónico, así como bloques de “productos recomendados” y “productos similares” en la web.

El resultado de ello es que los usuarios ven ofertas personalizadas, lo que aumenta la probabilidad de que realicen la compra.

Para conseguir esto, se suelen utilizar algoritmos K-means clustering.

2. Segmentación por previsión

El objetivo de las segmentaciones no es otro que poder utilizar el presupuesto publicitario solo en aquellos usuarios objetivo que merecen la pena o que tienen más probabilidades de comprar nuestro producto o servicio.

Las segmentaciones más utilizadas son:

  • Creación de segmentos sobre los que orientar la publicidad, de tal modo que se muestre la publicidad a aquellos grupos con el mismo conjunto de atributos.
  • Segmentaciones que se activan mostrando anuncios a los usuarios, después de que realicen una determinada acción, como, por ejemplo, ver un producto o agregar un artículo al carrito de la compra.
  • Segmentación predictiva, en la que se muestran los anuncios a los usuarios en función de la probabilidad de que realicen la compra.

La principal diferencia entre estos tipos de orientación es que la orientación predictiva utiliza todas las combinaciones posibles de decenas o cientos de parámetros de usuario con todos los valores posibles. Todos los demás tipos de orientación se basan en un número limitado de parámetros con ciertos rangos de valores.

Lo que predice la segmentación de previsión es la probabilidad de que un usuario realice una compra en “n” días.

El resultado de utilizar este tipo segmentaciones es que logras mostrar la publicidad a un público más específico, lo que aumenta la eficacia de las campañas.

Los algoritmos más comunes para conseguir esto son: XGBoost , CATBoost, Decision Tree (si hay pocos datos disponibles o son evidentes pocos patrones).

3. Previsión de LTV

Los métodos más conocidos para calcular el valor de vida de un cliente, o LTV , se basan en el conocimiento del beneficio total de un cliente y el tiempo durante el cual el cliente ha estado interactuando con la empresa. Sin embargo, muchas veces es interesante conocer el LTV antes de que este se vaya, para así poder crear estrategias comerciales en función del resultado para cada cliente. En este caso, la única solución es predecir el LTV en función de los datos disponibles y agrupar por segmentos.

Una vez que tienes los LTV previstos por cliente, y has creado los diferentes segmentos en función de este, se cargan los segmentos en el sistema que se utilice, y se automatizan los envíos de comunicaciones en función de la tasa de abandono de cada uno, con el objetivo de evitar esas fugas y aumentar al máximo el valor de cada cliente.

Una vez has lanzado las campañas, se deberían de cargar los segmentos en Google Analytics utilizándolos para analizar la efectividad de las campañas publicitarias basadas en el LTV previsto.

El resultado de aplicar este tipo de técnica es que puedes determinar el presupuesto publicitario por usuario en función del LTV, mejorando así la efectividad de las campañas.

Los algoritmos comunes para este propósito suelen ser: XGBoost , SVM , Random Forest o Regresión Logística.

4. Previsión de la tasa de abandono.

El concepto de abandono o salida se refiere a los clientes que han dejado la empresa y por tanto, la pérdida de ingresos asociada. Por lo general, se expresa en términos porcentuales o monetarios.

La previsión de la tasa de abandono permite responder a la intención de un cliente de abandonar su producto o servicio antes de que realmente lo haga. Lo cual es tremendamente útil para cualquier empresa, ya que puedes definir acciones para evitar que eso suceda.

La manera de trabajarlo sería, crear diferentes segmentos en función de la probabilidad de abandono, y planificar y automatizar una serie de acciones para cada uno de esos segmentos.

Gracias a esto, lo que consigues es mejorar la retención de clientes y por tanto, los beneficios de tu empresa.

Los algoritmos más comunes para este propósito son: SVM, Regresión logística y otros algoritmos de clasificación.

Como puedes ver, el machine learning no es algo tan complejo como pueda parecer al leer su nombre, estando bastante bien bajado a la realidad de cualquier empresa. Este está dirigido a obtener unas mejoras cuantificables y unos beneficios en cuanto a eficiencia de presupuestos, acciones de marketing y resultados.

En artyco, trabajamos cada uno de estos puntos, logrando aumentar la rentabilidad de nuestros clientes día a día. ¿Quieres que lo hagamos contigo?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

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Importancia de la analítica de clientes en eCommerce

Importancia de la analítica de clientes en eCommerce

Importancia de la analítica de clientes en eCommerce

Un eCommerce puede estar haciendo muy bien todo lo relacionado con el email marketing, pueden desarrollar unos textos de productos increíbles, gestionar excelentemente sus RRSS, o incluso llevar una estrategia de PPC perfecta, sin embargo, ¿cómo decide dedicar su tiempo a una acción u otra? La respuesta está en la analítica de clientes. En este post, te voy a contar qué es y qué importancia tiene en el mundo del eCommerce, así como de qué manera puede mejorar tu estrategia. Vamos allá.

La analítica de clientes se refiere a la recogida de datos que nos indican con qué están interactuando los clientes, cómo y durante cuánto tiempo. Una vez obtenidos, estos datos se interpretan, ayudándonos a conocer los diferentes segmentos de nuestros clientes.

Aunque no lo imagines, muchas de las acciones de marketing que analizas en tu día a día, llevan detrás una analítica de clientes. Por ejemplo:

  • Número de páginas vistas diarias.
  • Número de usuarios que hacen clic en una oferta de página de inicio destacada.
  • Porcentaje de usuarios que rebotan en comparación con cuántos se quedan para visitar otra página.
  • Cantidad promedio de tiempo dedicado a una página web.

Todas estas métricas, en contexto, pueden ayudarte a comprender mejor el rendimiento de tu sitio, ¿verdad?

Sin embargo, estas métricas cambian todo el tiempo y algunos de los factores pueden estar fuera de tu control. Si tienes un número de páginas vistas por debajo del promedio un sábado, podría deberse a que acabas de cambiar las palabras clave de Google Ads, o tal vez la mayoría de tu audiencia prefiere comprar durante la semana.

Para entenderlo sólo necesitas profundizar, y así, si observas más de cerca los datos, podrás comenzar a tomar decisiones más acertadas basadas en información.

En un eCommerce es evidente que la herramienta de referencia para hacer la analítica de clientes, sea Google Analytics, sin embargo, es necesario realizar un análisis más profundo relacionado con la experiencia de compra de tus clientes con tu eCommerce, y para ello necesitarás otras herramientas y técnicas como el Machine Learning. Además, Google Analytics se limita al sitio web y no siempre ofrece una imagen completa del rendimiento de actividades de marketing más amplias, como el rendimiento del marketing por correo electrónico o información transaccional mucho más compleja.

Al final, la profundidad de ese análisis dependerá de la cantidad de datos que seas capaz de recoger, así como de las herramientas que dispongas para ello. Pero, ¿cómo puede mejorar la analítica de clientes a tu eCommerce?

Cómo la analítica de clientes puede mejorar las estrategias de tu eCommerce.

analítica de clientes en eCommerce

La experiencia, los pálpitos o incluso las suposiciones, alguna rara vez han acertado. Sin embargo, recopilar, analizar y tomar decisiones basadas en esos datos suele ser la opción más acertada, yendo claramente a tu favor.

Un comercio online, tiene una grandísima capacidad de recoger datos, y es un desperdicio que no los utilizara para aumentar las ventas de nuevos clientes, mejorar la retención, optimizar la experiencia de cliente o incluso crear prescriptores, mejorando el engagement. Esto se logra con:

 

1. Un conocimiento de cuál es el valor de tu cliente.

Esto se hace con una técnica que se denomina RFM, en la cual se miden tres dimensiones: ¿Cuánto de reciente ha sido la compra de ese cliente?, ¿con qué frecuencia compra? Y ¿cuánto ha gastado en total? Y en base a ello, se crean segmentos con dichos clientes, de cara a poder establecer estrategias diferentes e independientes para cada uno de ellos.

Gracias a la aplicación de este tipo de analítica de clientes, tu eCommerce podrá hacer un marketing más personalizado y eficaz, con ofertas específicas y relevantes para los grupos de clientes adecuados, aumentando así, además, el engagement.

 

2. Retención de clientes.

Normalmente, los clientes habituales son los responsables de al menos el 40% de los ingresos de una marca. Es por eso que para un eCommerce, centrarse en la retención de clientes es fundamental y una de las mejores formas de reducir los costes de adquisición de clientes (CAC). En esta misma línea, la tasa de compra repetida (RPR) es otra de las métricas que no debes de dejar de rastrear en tu comercio online. Esta te indica cuántos clientes regresan para realizar una segunda compra. Si este número es demasiado bajo, probablemente desees comenzar a esforzarte más en una estrategia de retención de clientes.

Una estrategia acertada podría incluir la creación de más contenido educativo para enseñar a los clientes sobre los beneficios de tu producto, o podría ser la creación de un programa de recompensas para influir en la próxima compra del cliente. Independientemente del método que utilices, la retención de clientes siempre debe ser una prioridad absoluta.

 

3. Compromiso del usuario.

El hecho de que los compradores visiten tu sitio web y vean tu contenido, no significa que estén interactuando con él. La diferencia entre un sitio web que proporciona valor y otro que simplemente roza la superficie, radica en el análisis del cliente. En este caso, a través de las tasas de rebote y el tiempo en la página.

Si observas que estos números son malos (alta tasa de rebote y poco tiempo promedio en página), piensa en cómo puedes agregar valor a diferentes puntos de contacto a lo largo de su recorrido como cliente. Por ejemplo, si descubres que los visitantes del sitio apenas pasan unos segundos en tu página de inicio, podrías intentar introducir un video en tu página de inicio que cuente la historia de tu marca.

 

4. Compras dentro de la aplicación.

Las conversiones son probablemente la medida de resultados más importantes para cualquier eCommerce. Por tanto, si tu negocio online tiene presencia o tienes previsto tenerla en dispositivos móviles y aplicaciones, esta es una medida que debes de tener muy en cuenta, separándola por dispositivo.

De manera similar a la adopción de dispositivos móviles, puedes segmentar los análisis de tus clientes por dispositivo. Para obtener una mejor comprensión de las compras en la aplicación específicamente, querrás observar los objetivos y las tasas de conversión. Una vez que tengas estos números, compáralos con lo que estás viendo con el uso de desktop o escritorio.

Si observas un número relativamente bajo de compras en la aplicación en comparación con la adopción de dispositivos móviles y el número de usuarios, lo más probable es que tengas que comenzar a pensar en cómo optimizar la experiencia móvil , ya sea creando una forma de pago más fluida o reconsiderando su diseño para adaptarse mejor a la experiencia del usuario móvil

 

5. Sistemas de recomendación de productos.

Estos, permiten ofrecer a los clientes los productos que más les pueden interesar en función de factores como su historial de compras o su comportamiento en la propia sesión de navegación. La manera de conseguirlo es a través del Machine Learning que forma parte de la analítica de clientes. En el ML los datos son su materia prima, y tanto el retail como el ecommerce, son capaces de generar una gran cantidad y variedad de estos. Es por eso que el comercio online, es uno de los grandes impulsores de esta disciplina.

 

6. Buscadores internos de productos y chatbots.

Esto se consigue también a través del Machine Learning, el cual ayuda a los usuarios de tu eCommerce a encontrar productos de forma más directa describiendo algunas de sus características mediante texto. En el caso de los chatbots, como ya todos sabemos, permite experimentar a los clientes, una conversación como si fuera con una persona humana, cuando detrás está un software que es capaz de responder a las preguntas más frecuentes.

 

7. Buscadores visuales.

También a través del Machine Learning, a través de una imagen introducida en dicho buscador, es capaz de reconocer un producto que queremos comprar o incluso ofrecernos otros productos de aspecto similar. Este tipo de herramientas se pueden incorporar tanto a aplicaciones móviles, que permiten utilizar la cámara para tomar una foto sobre la que se buscará el producto, como a plataformas web, y se está comenzando a utilizar principalmente en tiendas de moda, con resultados que doblan y triplican la conversión en el caso de los clientes que las utilizan.

 

8. Ajuste de precios de manera dinámica.

El precio es en muchos casos, uno de los principales determinantes de venta de un producto, y asumir que nos la tenemos que jugar a un único precio para cualquier perfil que visite tu tienda online, es desaprovechar cientos de oportunidades de conversión, si ese precio estuviera ajustado a las características personales de ese consumidor. Con la analítica y el Machine Learning, puedes conseguir establecer diferentes precios en función de la situación del negocio, las características del cliente e incluso de la competencia. Aquí podemos encontrarnos el caso de Amazon, que utiliza información sobre la demanda del producto en la web, el historial de compras del usuario y la disponibilidad tanto en la competencia como en los distintos proveedores del marketplace, para mostrar el precio más atractivo para el cliente.

 

9. El uso de una CDP o Customer Data Platform.

Una plataforma de Customer Data permitirá a tu tienda online poder integrar de manera automatizada, todos los datos, conectándose con fuentes externas que te ayuden a enriquecer las fichas únicas de clientes que esta plataforma almacenará. Además, estas plataformas, se conectan con otras herramientas externas de outbound, las cuales se nutren de la información de tu CDP para afinar las campañas que pongas en marcha.

Disponiendo de una buena plataforma de este tipo, podrás realizar mucho mejor tu analítica de clientes.

¿Quieres que te ayudemos a aplicar la analítica de datos para conseguir todo esto que te acabo de contar? Contacta con nosotros. Estaremos encantados de escuchar tu proyecto y valorar cómo echarte una mano.

Emilio Fernández Lastra

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Data Science y ONGs. Un matrimonio muy conveniente

Data Science y ONGs. Un matrimonio muy conveniente

Data Science y ONGs. Un matrimonio muy conveniente


No se puede negar que la ciencia de datos o Data Science, es una de las principales tendencias del momento. Desde la investigación de inteligencia artificial, el diagnóstico de enfermedades y los vehículos autónomos, hasta la detección de fraudes, el marketing digital, la gestión de recursos humanos y mucho más. Un sector que puede aprovecharse tremendamente de ello, no es otro que el conocido como el tercer sector o el de las ONGs y asociaciones solidarias. En este post, te voy a contar qué es el Data Science y cómo puede beneficiar este al tercer sector. Además, te pongo el caso de uno de nuestros clientes: Plan Internacional. Vamos allá.

Como lees, Data Science y ONGs, pueden llegar a ser un matrimonio muy conveniente. Y es que, la ciencia de datos es una disciplina que poco a poco está siendo cada vez más utilizada en el entorno empresarial, debido a la rentabilidad y muchos beneficios que aporta.

Las formas son variadas. Desde contratar a un científico de datos que te resuelva esa necesidad, hasta contratar a una empresa especializada para que el equipo de científicos de datos y Data Analysts trabajen a medida y en función de tus necesidades.

Las grandes y medianas compañías ya están haciendo uso de uno u otro sistema, y ahora les toca a otras más retrasadas desde el punto de vista de la cultura del dato, y entidades y asociaciones del tercer sector, quienes pueden obtener unos importantes beneficios de su normalización en el proceso de trabajo y planificación estratégica.

Como todos ya sabemos, las nuevas tecnologías están dando lugar a un aumento exponencial del volumen y los tipos de datos disponibles, creando posibilidades sin precedentes para informar y transformar la sociedad, y proteger el medio ambiente.

Gobiernos, entidades, investigadores y grupos de ciudadanos están en un momento de experimentación, innovación y adaptación al nuevo mundo de los datos. Un mundo en el que estos son más grandes, más rápidos y detallados que nunca. Esto es el Big Data. La revolución de los datos.

Algunos ya están viviendo en este nuevo mundo. En contra, hay entidades y gobiernos que se están quedando excluidos por falta de recursos, conocimientos, capacidad u oportunidad. Además, existen enormes y crecientes desigualdades en el acceso a los datos y la información, y en la capacidad de utilizarlos.

En este post, veremos brevemente cómo definimos la ciencia de datos y cómo puede ser utilizada por entidades benéficas y del tercer sector.

¿Qué es la ciencia de datos o Data Science?

ciencia de datos

Cada vez utilizamos más tecnología conectada, la cual produce más y más datos sobre lo que hacemos. El IoT o Internet de las cosas, está multiplicando esa data en cantidad y en velocidad.

Esos datos, sin embargo, están allí esperando a que los recojamos, los tratemos y saquemos de ellos conclusiones que sirvan para obtener un mayor conocimiento. Parte de ese conocimiento podría ser lo que cambie el mundo, o simplemente ser el primer paso para solucionar ese pequeño problema.

En este proceso, es donde interviene el científico de datos de una manera protagonista. Básicamente, la ciencia de datos consiste en utilizar técnicas estadísticas y computacionales para convertir los datos disponibles de una cantidad de fuentes, en hallazgos y conclusiones que generen información, faciliten la toma de decisiones informadas, revelen patrones y tendencias, y nos permitan hacer predicciones.

Como ya sabemos, en una Organización No Gubernamental (ONG) el sistema de valor está conformado por los grupos de apoyo como individuos, empresas, entidades del Gobierno, agencias internacionales y organismos multilaterales. Además de por los miembros de la organización, como fundadores, socios, directivos, voluntarios y personal remunerado. Así como por la población en condiciones de vulnerabilidad como familias, hombres, mujeres, adolescentes, niños, minorías o ancianos.

Pero no sólo existe una relación directa entre los grupos de apoyo y la organización social y entre esta y los beneficiarios, sino también una relación indirecta entre los grupos de apoyo y los beneficiarios.

Con esta variedad interrelacional y tantos players involucrados, imagina el campo abierto que tiene una organización no gubernamental o solidaria, de encontrar conocimiento a través de la ciencia de datos.

¿Cómo puede la ciencia de datos beneficiar a las organizaciones filantrópicas y del tercer sector?

data sciencia y organizaciones filantropicas

Quizás puedas pensar que la utilidad del Data Science en ciertos campos es más evidente que en el tuyo, sin embargo, no es así.

Por ejemplo, los bancos pueden crear analíticas para buscar características en las solicitudes de crédito que estén asociadas con incumplimientos de préstamos.

Las plataformas de video como Netflix o HBO pueden recomendar películas en función de su historial de visualización.

Las empresas de telefonía móvil, sin embargo, pueden crear modelos para predecir si un cliente no renovará su contrato y orientarlos con las ofertas adecuadas.

Puede que no sea inmediatamente obvio ver cómo se puede utilizar la ciencia de datos en entidades centradas en actividades benéficas, pero el Data Science puede ser tan eficaz y útil en estos sectores como en empresas de primera línea o nuevas empresas tecnológicas.

Y es que esta disciplina puede ayudar comenzando con la efectividad y la eficiencia básicas. Por ejemplo, puede ofrecer conocimiento sobre cualquier aspecto de la gestión organizacional, desde la contratación y retención de empleados hasta el marketing, las propiedades y las operaciones.

En un ejemplo reciente de aplicación del aprendizaje automático a la gestión de instalaciones, Google usó sus algoritmos para reducir la cantidad de energía que usa para enfriar sus centros de datos. ¡Reduciéndola hasta en un 40%!

A medida que los enfoques de aprendizaje automático comienzan a aplicarse en más actividades de una organización, los ahorros potenciales a través de una mayor eficiencia podrían marcar una diferencia significativa en los costos, disminuyendo el porcentaje de cada donación que se destina a los gastos generales de la organización, por poner un ejemplo. Uno de los aspectos más críticos en este sentido, es la inversión que se hace en marketing.

Aunque los costos operativos reducidos pueden maximizar la cantidad de cada donación que se pone a trabajar, siempre existirá el deseo de garantizar que las donaciones se pongan a trabajar donde generarán el mayor impacto y de garantizar que la eficacia de esa donación sea supervisada.

La ciencia de datos también puede ayudar aquí, con modelos basados en IA puestos a trabajar buscando características en proyectos potenciales que estén asociados con un desempeño sólido y resultados exitosos, y algoritmos que pueden evaluar el desempeño de proyectos en tiempo real, a partir de las redes sociales. Como, por ejemplo, en la opinión mediante el análisis de sentimientos, el análisis estadístico para buscar un aumento en el crecimiento económico en un sector en particular, o el uso de técnicas de ciencia de datos para combinar y complementar datos de diferentes fuentes para impulsar iniciativas de atención médica, como el control de la malaria en Namibia.

Otras aplicaciones de los datos bien utilizados en el ámbito social, podrían ser:

  • Crear un modelo predictivo que ayude a determinar la probabilidad de un problema relacionado con el abuso de drogas, el maltrato o el abuso sexual, sólo a través de los mensajes vertidos en el chat de ayuda de la ONG en cuestión o en el perfil de la red social de esta.
  • Determinar la probabilidad de abandono escolar,a través de la analítica predictiva. Este conocimiento permitiría a las autoridades educativas, actuar con antelación para evitar dicho abandono prematuro.
  • Predicción de agua a través de la colocación de sensores en pozos, ríos… a través de los cuales obtener una medición y generar modelos predictivos que ayuden a anticiparse ante una crecida o una sequía.
  • Diagnóstico de la desnutrición, a través de la simple fotografía de la muñeca de cualquier niño. Gracias a la información antropomorfa del sujeto, y todos los datos históricos almacenados de miles de niños, se puede determinar un diagnóstico muy acertado.
  • El dato puede mejorar la atención a las personas que están en zona de catástrofe natural, localizar el foco de un terremoto en tiempo real, rastreando los movimientos con el móvil de la población, o seguir la propagación de la gripe, a través del comportamiento de los usuarios en Twitter o Facebook.

Es el poder del dato y de la tecnología. Tecnología que una vez más, se pone al servicio de las personas.

Quizás estés aún en un momento poco avanzado, pero tranquilo, no es necesario comenzar la carrera yendo a 200 km/h, quizás antes haya que ir a 100 mk/h. Si es tu caso, aquí te cuento algo muy simple que puedes poner en marcha en tu ONG, que seguramente no estés haciendo, y lo cual te va a beneficiar enormemente.

Todo empieza con una segmentación y una creación de arquetipos de tus socios y donantes. Caso Plan Internacional.

plan internacional

Cualquier organización sin ánimo de lucro dispone de una interesante base de datos compuesta por socios, donantes y potenciales.

El objetivo de cualquier empresa privada es segmentar su base de datos con el fin de crear una serie de arquetipos que permitan realizar campañas más personalizadas y eficaces. En este caso, una ONG no deja de tener ese mismo objetivo, ¿verdad?

Esta problemática nos la planteó la ONG Plan internacional en su día. Lo que nosotros hicimos fue, a través de sus datos de origen en un entorno CRM puramente transaccionales, transformar ese entorno operacional (los datos del CRM), en analíticos, montándolos en Azure.

Una vez hicimos esto, consolidamos los datos existentes, es decir, ajustamos toda la información que allí había a unos estándares comunes. A continuación, enriquecimos la información de cada individuo con diversos datos de fuentes OpenData.

Una vez dejamos la base de datos preparada para el trabajo analítico, creamos los diferentes segmentos, teniendo en cuenta la actividad de Plan Internacional y su modo de trabajo, y el ciclo de vida de sus socios y donantes.

Una vez obtuvimos los correspondientes segmentos, creamos los arquetipos en base a si son socios y donantes de un tipo u otro, añadiéndole posteriormente los datos sociodemográficos.

Todo este trabajo se completa con la entrega de unos dashboards o cuadros de mando de autoconsumo, a través de los cuales Plan Internacional podrían generar ellos mismos, los diferentes buyer personas, simplemente usando filtros, en base a las agrupaciones de segmentos y arquetipos.

Esta facilidad a la hora de agrupar a sus socios y donantes les permitió crear comunicaciones mucho más precisas, así como encontrar perfiles muy valiosos que no habían identificado antes.

Como ves, introducir algo tan simple como esto que te acabo de contar, puede suponer una optimización tremenda en las acciones de marketing de la ONG, y el comienzo para aumentar la inteligencia y la ciencia de datos en todos los procesos de la organización. De este modo, Data Science y ONGs pueden unirse.

¿Necesitas ayuda? ¿Quieres empezar con algo como esto que te acabo de contar? En artyco estaremos encantados de poder ayudarte.

Emilio Fernández Lastra

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Los 4 mayores desafíos de la analítica de marketing

Los 4 mayores desafíos de la analítica de marketing

Los 4 mayores desafíos de la analítica de marketing

Aumentan los datos, las herramientas que los recogen, gestionan, analizan y se sirven de esos datos. Aumentan los canales de comunicación, de venta, de acción… Uno de los mayores desafíos al que nos enfrentamos desde el marketing, es lograr unificar todo esto y facilitar su análisis para seguir tomando decisiones cada vez más optimizadas. En este post, te cuento cuáles son esos 4 desafíos más importantes en cuanto a la analítica de marketing, teniendo en cuenta todo lo anterior que te acabo de adelantar. ¿Continuas conmigo?

Como todos sabemos, lo digital se ha convertido en el corazón del marketing moderno, y la cantidad de datos y plataformas que utilizamos dentro del marketing está creciendo a un ritmo considerable. Uno de los mayores desafíos es que los datos que utilizamos para medir y mejorar nuestro desempeño de marketing se almacenan en varios canales y herramientas.

Para tomar las decisiones correctas y asegurarnos que no excedemos nuestros presupuestos, debemos centralizar y limpiar estos datos.

Este proceso suele ser manual, lento y propenso a errores humanos, pero ahora existen soluciones en el mercado que tienen como objetivo resolver ciertas partes de este problema.

Hemos pasado de almacenes de datos físicos a otros basados en la nube, los cuales pueden integrarse con casi cualquier herramienta de visualización que se te ocurra. Nunca ha sido más fácil realizar Business Intelligence.

Sin embargo, todavía tenemos algunos de los mismos desafíos a los que nos enfrentábamos en el pasado.

Y estos tienen que ver con la analítica de marketing. Vamos a verlos.

Principales desafíos a los que nos enfrentamos en la analítica de marketing.

analítica de marketing

Como sabes, gracias a la analítica de marketing, logramos evaluar el éxito de las iniciativas que se hagan desde ese área, a través de procesos y tecnologías. Los principales retos a los que se tiene que enfrentar son estos:

DESAFÍO #1. Los datos todavía permanecen aislados.

Para solucionarlo, se crearon enormes y robustos almacenes de datos, así como potentes herramientas de visualización, las cuales no llegaron a resolver el problema. Hoy día, aún se necesita encontrar una forma de recopilar datos de todas las diferentes plataformas y consolidarlas en un solo lugar.

La realidad es que cada vez es mayor el número de datos y la complejidad de estos, haciendo mucho más difícil esta labor.

nuevas herramientas ETL basadas en la nube

En un intento por resolver este problema, han aparecido nuevas herramientas ETL basadas en la nube. Estas, se utilizan para mover datos sin procesar del punto A al punto B con programación automatizada, manejando límites de API y, a veces, realizando limpieza básica de datos.

Si lograses reunir todos tus datos en un solo lugar utilizando estas herramientas, todavía estarías atascado con el tremendo trabajo de intentar preparar estos datos para el análisis. Es decir, preparar los datos para el negocio, y que se pueda comenzar a extraer valor de ellos.

DESAFÍO #2. Preparación de datos para el análisis.

Hacer que los datos estén listos para el negocio requiere recursos técnicos y una comprensión profunda de cada plataforma.

Prácticamente se necesita un equipo dedicado, equipado con SQL para limpiar, normalizar, combinar y agregar todos estos datos en un modelo que admita todas sus fuentes y su lógica comercial única.

Incluso los datos dentro de la misma categoría, requieren mucho trabajo para que estén listos para el análisis.

Tomemos un ejemplo simple de la categoría de marketing digital. Si deseamos comparar cuánto se está invirtiendo en los canales de marketing, deberemos normalizarlo en una única métrica de costo. Esto no es tan sencillo como se podría pensar, ya que en Facebook esa métrica se llama «Cantidad gastada», en Google Ads se llama «Costo», en Twitter, «Gasto», etc.

En el momento en el que consigamos crear una nomenclatura coherente para las campañas publicitarias, es posible que deseemos crear nuevas dimensiones que nos permitan profundizar en otras métricas. Por ejemplo, si incluimos el mercado objetivo en los nombres de las campañas, podemos extraerlo y mapearlo con los datos de seguimiento para crear esa segmentación.

Si logramos hacer esto, mantener este modelo de datos puede ser un desafío aún mayor.

DESAFÍO #3. Mantenerse al día con los cambios.

Echemos un vistazo a una situación común en la que terminan muchos equipos de datos.

Cambios analítica de datos

A la izquierda tienes los equipos de origen. Aquí es donde se generan los datos. Por ejemplo, cuando el equipo de marketing configura nuevas campañas en una plataforma publicitaria, el equipo de Customer Sucess envía los datos generados al CRM, o el equipo de ventas trabaja en ponerse en contacto con ese posible cliente o en llegar a acuerdos. Los formatos de datos se cambian continuamente y se agregan nuevas fuentes para resolver nuevos casos de uso.

Los equipos están bastante contentos con el uso de estos sistemas siempre que se haga el trabajo. Sin embargo, tienen pocos incentivos para asegurarse de que los cambios se reflejen bien en la plataforma de datos.

Mientras, los consumidores de datos están atascados esperando. Estos quieren usar datos para sacar insigths de valor que permitan tener una mejor información del consumidor y del mercado, para mejorar la estrategia y la toma de decisiones.

Siempre tendrán nuevos requisitos, nuevas preguntas y la necesidad de retroalimentación rápida, pero se sentirán frustrados por tener que depender de un equipo de ingeniería de datos ocupado.

Las personas responsables de los datos están en el medio, dedicando la mayor parte de su tiempo a limpiar y preparar los datos. Gestionando cambios y nuevas necesidades de ambos lados.

De este modo, les queda muy poco tiempo para hacer una labor más valiosa, como trabajar en estrecha colaboración con la empresa o realizar análisis en profundidad.

DESAFÍO #4. Las diferentes necesidades de los consumidores de datos.

Un especialista en marketing puede querer analizar datos agregados en una hoja de cálculo de Excel o una herramienta de visualización. Un analista de datos puede querer tener una interfaz SQL. Y un Data Scientist puede querer que los datos granulares completos estén disponibles en un archivo de parquet (Open-source utilizado para la serialización de datos).

Exponer los datos a los consumidores en sus formatos y herramientas preferidos puede terminar siendo una tarea enorme. Algunas de las herramientas del mercado actual solo admiten un caso de uso / destino, lo que hace que toda la solución sea rígida y difícil de cambiar. Esto se agrava si la empresa decide utilizar otra solución de almacenamiento de datos en conjunto.

En este caso, terminaría construyendo un nuevo conjunto de lógica y teniendo que repetir el proceso una y otra vez para admitir nuevos destinos, además de los 3 desafíos anteriores que te he descrito anteriormente.

Ahora que ya conoces los principales desafíos en cuanto a analítica de datos en marketing, te preguntarás, y ¿cómo los resuelvo?

Lo que debes hacer es invertir en una solución que tome datos en silos de todas tus plataformas de marketing, publicidad y ventas, y los envíe automáticamente a las ubicaciones que elijas.

La solución debe poder mapear y armonizar datos en tiempo real, al tiempo que conserva la granularidad completa y los datos sin procesar. Las canalizaciones de datos tienen dificultades en esta área, ya que aún necesitas hacer una gran cantidad de tareas de limpieza y mapeo engorrosas usando SQL, manualmente en hojas de cálculo o confiando en plantillas simples prediseñadas.

Esto liberaría tus recursos técnicos de las tediosas tareas de recopilación y manipulación de datos para centrarte en actividades de mayor valor y, al mismo tiempo, reduciría el mantenimiento de la plataforma y la cantidad de tickets de soporte.

En artyco te ayudamos a seleccionar la solución y plataforma más adecuadas, así como a implantarla y gestionarla, si así lo requieres. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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Utilidad en el marketing de los árboles de decisiones

Utilidad en el marketing de los árboles de decisiones

Utilidad en el marketing de los árboles de decisiones

Hace poco tiempo, publicamos en este mismo blog un post sobre “qué son los árboles de decisión y su importancia en el Data Driven”, con este post, lo que se pretende es subir de nivel y ofrecerte el conocimiento más a fondo de todo lo que puedes llegar a conseguir en el ámbito del marketing, con los árboles de decisión.

Los árboles de decisión son uno de los métodos más comunes en machine learning, ya que son fáciles de utilizar y comprender y en muchas ocasiones son un buen método de exploración de los datos para conocer cuáles son las variables más influyentes e importantes.

Pero técnicamente, ¿Qué es un árbol de decisión? Los árboles de decisiones son algoritmos que se basan en aprender una serie de reglas explícitas que dan como resultado una decisión que predice el valor objetivo.

Se construyen partiendo de un nodo raíz, dónde el modelo busca cuál es la característica que produce una mayor división de información de los datos, a partir de este nodo raíz se irán creando ramas y nodos hoja con el resto de las características que generen división. Aquellos nodos cuyo resultado es el mismo valor objetivo, se denominan puros, por el contrario, aquellos nodos con varios valores se denominan mixtos.

Los árboles de decisión son algoritmos de aprendizaje supervisado, es decir, se necesita entrenar el modelo con una muestra de registros de los que previamente conocemos la entrada y la salida. Además, este tipo de algoritmos se puede utilizar tanto en problemas de clasificación, por ejemplo, predecir si un cliente te va a comprar o no un producto, como en problemas de regresión, por ejemplo, predecir el número de visitas que va a tener una página web.

Cuáles son las ventajas y desventajas de los árboles de decisiones.

ventajas y desventajas de los árboles de decisiones

Como todo en la vida, existen ventajas y desventajas. Si analizamos en profundidad cuáles son los pros y los contras de este tipo de algoritmos, obtendríamos lo siguiente.

Como puntos positivos:

  • Son fácilmente interpretables debido a su visualización.
  • Trabajan bien tanto con características continuas, como categóricas, y no necesitan un gran tratamiento de los datos ya que son algoritmos que no se ven afectados por las distintas escalas de los datos.

Por el contrario, como puntos negativos:

  • Los árboles de decisión suelen tender a sobre ajustarse, lo cual es una problemática habitual en machine learning. Esto ocurre cuando un algoritmo aprende perfectamente el comportamiento de los datos de entrenamiento, pero cuando se replica el modelo en un conjunto de datos nuevo el resultado pierde precisión.

Usos de los árboles de decisión en el marketing

Usos de los árboles de decisión en el marketing

Estos suelen utilizarse en empresas con cultura Data Driven, sin embargo, no hay que dirigirse a momentos tan avanzados, ya que cualquier compañía puede echar mano de ellos para su ámbito dentro del marketing del negocio.

Unos de los usos más frecuentes son:

  • Mejorar los esfuerzos de outbound marketing.

    Los árboles de decisión se pueden utilizar para analizar los datos de los clientes y responder preguntas de marketing como por ejemplo qué acciones de outbound marketing deberíamos hacer más. También, mediante árboles de decisión, los responsables de marketing podrían predecir qué clientes tienen más probabilidades de responder favorablemente cuando reciben un email promocional o un catálogo de ventas por correo.

  • Incrementar la fidelidad de los clientes.

    Los árboles de decisiones se pueden utilizar para determinar qué clientes tienen más probabilidades de gastar más dinero en una marca, cuando se les entrega una tarjeta de fidelización por puntos. El modelo podría generar un valor objetivo que predice la probabilidad de que cada cliente gaste más con la tarjeta. Por ejemplo, un valor de «1» significaría que es probable que el cliente gaste más y un valor de «0» significaría que es poco probable que el cliente gaste más.

  • Conocer la probabilidad de abandono de un cliente.

    Gracias a los árboles de decisiones, podemos conocer con anterioridad qué probabilidad de abandono tiene un cliente o lo que también es conocido como churn. Para ello es necesario disponer de datos históricos de clientes activos y clientes perdidos.

  • Predecir el volumen de visitas en una página web.

    Gracias a los árboles de decisiones, podemos establecer diferentes escenarios ante diversas acciones que incidan en el tráfico de nuestra página web o eCommerce y hacer una predicción de en función de qué acción o acciones obtendremos más visitas.

  • Predecir el volumen de ventas de un producto.

    Al igual que los casos anteriores, gracias al análisis anterior del histórico de datos relacionados con las ventas y acciones relacionadas con cada venta, podremos utilizar los árboles de decisión para predecir cuáles serían nuestras ventas en función de qué acciones de marketing pongamos en marcha.

  • Probabilidad de que un lead se convierta a cliente.

    Dentro del lead management hay una fase en la cual se debe de dar un scoring a ese lead, el cual nos permita cualificarlo y darle una temperatura que nos sirva para saber cuáles debemos pasar al equipo de ventas. Gracias a los árboles de decisiones, podemos conocer la probabilidad de que ese lead compre, otorgando así un scoring más alto al lead.

Para obtener una mayor precisión en los estudios de predicción, a menudo se utilizan algoritmos de árboles de decisión ensamblados, como por ejemplo:

  • Random Forest.
  • Gradient Boosted Decision Trees.
  • XGBoost.

Este tipo de conjuntos utilizan múltiples árboles de decisión individuales y los combina para producir un modelo agregado que sea más poderoso que cualquiera de sus modelos individuales por sí solo.

Estos algoritmos aumentan considerablemente la precisión de los árboles de decisión y no son tan sensibles al overfitting, sin embargo, no son tan fáciles de visualizar e interpretar como lo son los árboles de decisión.

Como has podido ver, los árboles de decisiones permiten afinar mucho mejor en todo lo que realices en el campo del marketing. Sin embargo, estos no están al alcance de cualquier, ya que debes de tener conocimientos técnicos muy específicos. En artyco, los utilizamos de manera habitual en diferentes campos como el Lead Management o los análisis de fidelización churn, etc. ¿Quieres que te ayudemos a ser más eficaz?

Lorena Rodríguez

Head of Customer Data Analytics

“Actualmente hay una gran diferencia entre la IA y el negocio. El reto esta en reducirla.”

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Qué son las redes neuronales y cuál es su aplicación en el marketing

Qué son las redes neuronales y cuál es su aplicación en el marketing

Qué son las redes neuronales y cuál es su aplicación en el marketing

Las redes neuronales son una amplia familia de algoritmos de machine learning que han formado la base de la rama de Data Science e Inteligencia Artificial llamada Deep Learning, la cual ha obtenido grandes resultados en distintas áreas como la clasificación de objetos en imágenes, predicción del comportamiento de usuarios, reconocimiento de voz, etc. Día a día está teniendo cada vez más trascendencia en la industria del marketing, ¿quieres saber más sobre ello? Aquí te lo cuento.

Las redes neuronales y el Deep learning se hicieron muy populares en 2015 cuando AlphaGo, un algoritmo creado en base a tecnología de redes neuronales y aprendizaje profundo ganaba al actual campeón del juego de mesa japonés, Go.

Pero técnicamente, ¿qué es una red neuronal? Una red neuronal, es un algoritmo que consiste en simular el comportamiento de un cerebro biológico mediante miles de neuronas artificiales interconectadas que se almacenan en filas llamadas capas, formando miles de conexiones.

Existen varios tipos de redes neuronales, como son las monocapa o perceptrón simple, perceptrón multicapa (MLP), convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN), de retroalimentación o redes de base radial (RBF).

Además, según el método que tengan de aprendizaje también se pueden clasificar como aprendizaje supervisado, aprendizaje por corrección de error, estocástico, aprendizaje autosupervisado, hebbiano, competitivo y comparativo, o por último, aprendizaje por refuerzo.

Las redes neuronales se utilizan por ejemplo para:

  • Para problemas de clasificación, como, por ejemplo, obtener la probabilidad de que un cliente te compre frente a que no te compre).
  • Problemas de regresión, como, predecir el número de compradores que voy a tener de un producto.

Parecen un campo interesante, ¿verdad? Sin embargo, como todo, tienen sus ventajas y desventajas. Vamos a verlas.

Ventajas y desventajas del uso de las redes neuronales.

Todo en esta vida tiene su lado positivo y negativo. Las redes neuronales no son diferentes, así que es mejor conocer cuáles son los suyos. Si analizamos los pros y contras de las redes neuronales, tendríamos lo siguiente.

Ventajas principales:

  • Su principal ventaja está en que son modelos de vanguardia que capturan de una forma óptima y efectiva características complejas, obteniendo resultados con una alta precisión.
  • El procesado de la información es local, es decir que al estar compuesto por unidades individuales de procesamiento, dependiendo de sus entradas y pesos, y de que todas las neuronas de una capa trabajan en forma paralela, proporcionan una respuesta al mismo tiempo.
  • Los pesos son ajustados basándose en la experiencia, lo que significa que se le tiene que enseñar a la red lo que necesita saber antes de ponerla en funcionamiento.
  • Las neuronas son tolerantes a fallos, si parte de la red no trabaja, solo dejará de funcionar la parte para que dicha neurona sea significativa, el resto tendrá su comportamiento normal.
  • Las neuronas pueden reconocer patrones que no han sido aprendidos, sólo deben tener cierto parecido con el conocimiento previo que tenga la red. Dicho de otra forma: si la entrada presenta alguna alteración la red podrá identificarla siempre y cuando se mantenga cierto grado de similitud entre lo aprendido y lo mostrado en la entrada de la red.

Desventajas principales:

  • Las redes neuronales necesitan un mayor preprocesamiento de los datos, siendo bastante sensibles a las distintas escalas de las variables. Suelen necesitar mayor volumen de datos para el entrenamiento del modelo y requieren de alta capacidad de recursos computacionales.
  • Complejidad de aprendizaje para grandes tareas, cuanto más se necesite que aprenda una red, más complicado será enseñarle.
  • Tiempo de aprendizaje elevado. Esto depende de dos factores: primero si se incrementa la cantidad de patrones a identificar o clasificar, y segundo, si se requiere mayor flexibilidad o capacidad de adaptación de la red neuronal para reconocer patrones que sean sumamente parecidos, se deberá invertir más tiempo en lograr que la red converja a valores de pesos que representen lo que se quiera enseñar.
  • No son fácilmente explicables. Conocer las reglas o motivos por los que la red devuelve esos resultados no suele ser fácil y precisa de otras analíticas.

Una vez que tenemos las ventajas y desventajas, vamos a ver su aplicación real en el marketing.

Aplicación de las redes neuronales en el campo del marketing.

Las redes neuronales se aplican en diversas áreas desde hace ya muchos años, como es el caso de la biología, que la usa principalmente para aprender más acerca del cerebro. Otra área en el que es habitualmente utilizada, es en el campo del medio ambiente, donde se analiza la tendencia y patrones o la predicción del tiempo. En medicina, está funcionando excelentemente para la predicción de tumores o anomalías, así como para elaborar diagnósticos y tratamientos complejos a seguir, en función de unos síntomas.

En el campo de las finanzas, se utiliza habitualmente en todo lo relacionado con la previsión de la evolución de precios, valoración de riesgo de créditos o identificación y falsificaciones.

Como puedes comprobar, tiene una aplicación directa en muchas áreas, y como no, en el del marketing también.

En el ámbito de la empresa y más concretamente en el del marketing, tiene diversos usos:

  • Predicción de ventas.
  • Identificar patrones de comportamiento.
  • Reconocimiento de caracteres escritos.
  • Predicción del comportamiento del consumidor.
  • Personalización de estrategias de marketing.
  • Crear y entender segmentos de compradores más sofisticados.
  • Automatizar actividades de marketing.
  • Creación de contenido.

De todos sus usos, el mayor se encuentra en la analítica predictiva, ayudando a los profesionales del marketing a poder realizar predicciones sobre el resultado de una campaña, reconociendo las tendencias de campañas anteriores.

Actualmente, con la aparición del Big Data, ha hecho que esta tecnología sea realmente útil para el marketing, ya que podemos disponer de muchos más datos que hagan mucho más precisas esas predicciones. Al disponer de predicciones más precisas, los responsables de marketing podrán afinar mucho más a la hora de determinar cómo invierten su presupuesto de marketing

Como has podido ver, las redes neuronales son algoritmos complejos que tienen cada vez más propensión de futuro en distintas aplicaciones, otorgando a la humanidad grandes beneficios en el ámbito de la Inteligencia artificial.

En artyco utilizamos este tipo de predicciones con el objetivo de aportar a nuestros clientes un marketing cada vez más inteligente, que les permita optimizar cada día más sus presupuestos. ¿Quieres que te ayudemos con el tuyo?

Lorena Rodríguez

Head of Customer Data Analytics

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