Mayor eficiencia en marketing y comunicación a través del Machine learning

Profesionales del rubro mejoran notablemente su rendimiento al aplicar esta tecnología, logrando mayor eficiencia y economía de tiempo, tendientes a potenciar la creatividad.

Revolución creativa: ML supervisado y no supervisado.

En los últimos años, el sector vinculado a la publicidad, el marketing y la comunicación ha evolucionado en materia de calidad y estrategias, gracias a la aplicación del machine learning (ML, en adelante) en diversas acciones y campañas, algo que representa una verdadera revolución creativa. Proveniente de la Inteligencia Artificial, el ML proporciona a los diversos sistemas la capacidad de aprender de manera autónoma, a partir de la experiencia y los diferentes datos que la misma procesa.

En síntesis: los sistemas transforman datos en información, y a través de ésta, adquieren la capacidad de tomar decisiones sin necesidad de ser programados con anterioridad.

En este terreno de posibilidades infinitas, existen dos grupos principales bien diferenciados: el machine learning supervisado y el machine learning no supervisado.

El supervisado vendría a ser aquel basado en el aprendizaje previo de las máquinas vinculado a un comportamiento anterior; los datos se asocian a diferentes 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. La asignación de correo como spam es un ejemplo de ese grupo.

Por su parte, el machine learning no supervisado es aquel que trata de identificar una serie de patrones que organizan y agrupan buscando similitudes entre ellos para clasificarlos o etiquetaros. Mediante estos algoritmos no supervisados se puede segmentar el comportamiento de los usuarios en las redes sociales, ofreciéndoles productos o servicios de acuerdo a sus gustos y preferencias.

ML aplicado al marketing

Ahora bien, llegamos al punto central de este artículo: ¿dónde se produce el punto de inflexión que le permite a estas tecnologías su consolidación como verdaderos impulsores de estrategias de marketing para las empresas o agencias creativas?Enumeramos aquí una serie de ventajas vinculadas a eficiencia que permiten la aplicación de IA y machine learning.

1) Con los clientes, interacción en tiempo real

En rubros vinculados al sector publicitario, conocer el comportamiento de los públicos es vital, y podría decirse que representa uno de los ejes o claves para diseñar las estrategias de marketing tendientes a llegar a ellos. La base de la información y los patrones de utilidad, en este sentido, están directamente vinculados a usos y consumos de los potenciales clientes. Es aquí donde vemos que la eficacia de las campañas digitales depende de la capacidad o incapacidad para responder a las necesidades de los usuarios en tiempo real. Aquí el algoritmo se posa sobre quienes están en la búsqueda de un producto determinado, no sobre quienes lo buscaron y ya lo compraron.

2) Predicciones futuras basadas en machine learning

La tecnología de ML, una vez que se combina con datos en tiempo real, pone a disposición de los marketineros un variado menú de información que les permite comprender las tendencias emergentes y los cambios de comportamiento a medida que se producen. La consecuencia de la aplicación y desarrollo del ML en la industria de la tecnología publicitaria durante la próxima década, será el puente entre la estrategia de marketing, la visión, la idea y la ejecución, facilitando a permitir a los profesionales estímulos creativos con más variabilidad y eficacia. No se trata de sustituir el trabajo humano, sino de liberarlo del hastío que representan tareas mecánicas y repetitivas.

3) Posibilidad de economizar tiempo

Como es sabido en el mundo de la Inteligencia Artificial y la Big Data, sin la capacidad de analizar, identificar patrones y ponerlos en práctica, los datos por sí solos no sirven.  Esto es: las máquinas optimizan y organizan según patrones, pero en un nivel que sería imposible para los seres humanos. Sin embargo, esto también funciona a la inversa: las máquinas no pueden replicar el pensamiento creativo y las estrategias de las personas. Optimizar datos mediante el ML permite a creativos y publicitarios una toma de decisiones más informadas y, a continuación, la puesta en marcha de una estrategia creativa para lograr el resultado deseado. Eso se traduce, lisa y llanamente, en valioso tiempo que a posteriori será invertido en acciones “humanas” como la creatividad o la imaginación.