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?