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.

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.

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).