Machine Learning | El éxito del Marketing depende de muchos factores. Necesita una investigación precisa del consumidor para construir su estrategia de marca, contenido atractivo para ofrecer a su público y una capacidad casi mística para intuir cómo la gente comparará su mensaje con el de sus competidores. En la era digital, los profesionales del Marketing deben dominar los datos, el análisis y la automatización. Quien no lo haga estará seriamente en desventaja.
Afortunadamente, las técnicas de machine learning permiten mejorar el rendimiento comercial a través de la segmentación de clientes, la generación de material publicitario de marca, la extracción y clasificación de contenido relevante, la comunicación con el cliente y la productividad y el rendimiento general. Desde nuestra experiencia, las técnicas de machine learning crean sistemas capaces de aprender en forma automática e identificar patrones complejos en millones de datos, prediciendo comportamientos futuros, acción clave en el mundo de la comercialización.
Sin embargo, adoptar una solución de machine learning sin el conocimiento adecuado puede tener más costos que beneficios: las técnicas de machine learning no moverán la aguja sin la selección y configuración correcta que se ajuste a los desafíos específicos que se le plantean a la disciplina del Marketing.
Presentamos a continuación una guía sobre las principales aplicaciones en el marketing de las técnicas de machine learning:
1. Agrupamiento para segmentación e identificación de clientes (clustering)
Las técnicas de machine learning pueden ayudar a los profesionales del Marketing a agrupar a su audiencia en grupos dinámicos y atraerlos en consecuencia. Permite, por ejemplo, analizar miles de millones de variables de interés del consumidor, identificar los intereses específicos de los clientes en función de sus actividades en las redes sociales y generar informes que agrupan a personas con intereses similares.
2. Multi-Arm contextual bandits para optimización de contenido
A diferencia de las pruebas A / B que, si bien son formas efectivas de descubrir qué opción de contenido (tono de correo electrónico, diseño de la página web, elementos visuales en un anuncio, título del artículo, etc.) resuena mejor en el público, implican un período de “arrepentimiento” en el cual se pierden los ingresos al usar la opción menos óptima; las multi-arm contextual bandits mitigan el arrepentimiento (pérdida de oportunidad) al explorar y explotar las opciones de manera simultánea, moviéndose de forma gradual y automática hacia la mejor opción.
3. Modelos de regresión para precios dinámicos
Un esquema de precios adecuado puede condicionar el futuro de un producto. Las técnicas de regresión en machine learning permiten a los profesionales del Marketing predecir valores numéricos basados en características preexistentes, lo que a su vez les permite optimizar diferentes aspectos del recorrido del cliente. La regresión también se puede utilizar en la previsión de ventas y en la optimización del gasto de Marketing.
4. Clasificación de texto para la percepción y personalización del usuario
Al utilizar el procesamiento de lenguaje natural (NLP), un sistema de machine learning puede sondear contenido basado en texto o voz y luego clasificar cada contenido en función de variables tales como tono, sentimiento o tema para generar información del consumidor o identificar materiales relevantes.
5. Extracción de texto y síntesis de tendencias
Los profesionales de Marketing pueden aprovechar machine learning para extraer contenido relevante de artículos de noticias online y otras fuentes de datos para determinar cómo las personas ven su marca y/o reaccionan frente a sus productos.
6. Redes neuronales recurrentes (RNN) para generación de texto
Puede recurrirse a la utilización de modelos generativos como RNN para idear nombres para nuevos productos, campañas o compañías originales y llamativos.
En 7Puentes, acercamos a aquellos clientes para los cuales una estrategia de Marketing adecuada es vital, toda la innovación
Para 7Puentes acercar la innovación y el conocimiento tecnológico a aquellos clientes para los cuales una estrategia de Marketing adecuada marcará el rumbo del negocio es vital. Trabajar en la diferenciación y la generación de nuevas oportunidades de valor que cautiven la preferencia de los consumidores será el principal desafío de ambos actores.
