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.
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:
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:
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?
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