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5 formas en que el machine learning está cambiando el marketing digital

    Por David Tomas, publicado en 29 octubre 2020

    El machine learning es un ingrediente cada vez más importante en las estrategias de marketing digital. Esta tecnología tiene el poder de simplificar nuestras estrategias y permitirnos llegar más lejos que nunca, pero no siempre aprovechamos todo su potencial.

    Para entender mejor qué es el machine learning y cómo poder aplicarlo para hacer crecer tu marca, quiero compartir contigo estas 5 formas en que el machine learning está cambiando el marketing digital.

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    Machine learning, inteligencia artificial y marketing digital

    Vamos a empezar aclarando los conceptos clave: ¿qué es el machine learning y en qué se diferencia de la inteligencia artificial? Y es que aunque a veces ambos términos se usen de manera intercambiable, no son lo mismo.

    Llamamos inteligencia artificial a la capacidad de las máquinas para imitar las funciones cognitivas que normalmente asociamos a los humanos, como por ejemplo resolver problemas, razonar, representar ideas, hacer planes, procesar el lenguaje natural y un largo etcétera.

    Dentro de la inteligencia artificial, existe una rama particular que es el aprendizaje automático o machine learning. Dicho de otra manera, el machine learning es un tipo de inteligencia artificial.

    El machine learning es la capacidad de las máquinas de aprender a partir de los datos que les facilitamos. Se basa en automatizar la creación de modelos a partir del análisis de datos; el ordenador aprende de los datos que analiza identificando y reconociendo patrones y esto le permite tomar decisiones basadas en datos.

    En el mundo del marketing digital, existen múltiples aplicaciones de la inteligencia artificial y el machine learning, que se van haciendo más importantes a medida que avanzamos en la automatización del marketing. En el siguiente apartado vamos a ver algunas de ellas.

     

    5 aplicaciones de machine learning en marketing digital

     

    1) Análisis de opiniones

    Uno de los grandes retos de la inteligencia artificial es comprender e interpretar correctamente el lenguaje humano.

    Para nosotros es relativamente fácil saber cómo se siente otra persona a partir de su voz, sus expresiones faciales o su lenguaje corporal. Además, entendemos aspectos como la ironía o el sarcasmo. Y hasta cierto punto, estas habilidades también nos sirven para interpretar la intención detrás de un texto.

    Los nuevos modelos de machine learning están trabajando para entender los textos escritos por humanos y saber si reflejan una opinión positiva, neutral o negativa. Y como es lógico, esto tiene aplicaciones para el mundo del marketing digital:

    • Analizar las opiniones de los clientes sobre un producto o servicio de manera rápida y efectiva.

    • Valorar el estado de ánimo de un cliente que se dirige a un servicio de ayuda (por ejemplo, a través de un chatbot) y adecuar la respuesta en función de él.

    • Identificar las quejas más frecuentes de los usuarios sobre un producto o servicio a partir de sus comentarios en las redes sociales.

    • Detectar y prevenir rápidamente posibles problemas de reputación online de una marca.

     

    2) Predecir y prevenir los abandonos

    Sabemos que es mucho más fácil retener a un cliente que conseguir a un cliente nuevo, así que las estrategias de marketing digital deben incluir soluciones para mejorar las tasas de abandono de clientes.

    El machine learning analiza los datos de los clientes para crear algoritmos que pueden predecir su comportamiento e identificar a los usuarios que tienen un riesgo alto de pasarse a la competencia en un futuro próximo.

    Si combinamos esta capacidad con las funciones de automatización del marketing, seremos capaces de crear un sistema que identifique a los usuarios en riesgo de abandonar y les envíe mensajes personalizados para reengancharles a la marca.

     

    3) Mejorar la experiencia de cliente

    El machine learning tiene muchas aplicaciones en experiencia de cliente, por ejemplo:

    • Guiar a los potenciales clientes a través de un buyer's journey que se adapte a sus preferencias individuales.
    • Garantizar el stock en las tiendas online enviando alertas al almacén y ofrecer productos alternativos a los clientes en caso necesario.
    • Hacer recomendaciones personalizadas en función de los datos de los clientes para incrementar las conversiones. Esta es una de las aplicaciones más interesantes del machine learning, ya que el sistema es capaz de analizar una gran cantidad de datos sobre preferencias y refinar sus modelos cada vez más en función de las reacciones de los usuarios.

     

    4) Crear publicidad hipersegmentada

    La segmentación puede suponer el éxito o el fracaso de una campaña de marketing. Si somos capaces de dirigirnos al público adecuado y acertar exactamente con lo que buscan, nos será muchísimo más fácil generar conversiones.

    El machine learning no solo ayuda a los marketers a segmentar sus anuncios de manera más eficiente, sino que también es capaz de personalizar los anuncios en función de la experiencia del cliente y predecir el tipo de contenidos que serán más eficaces con un comprador en particular. Así, cuando dos usuarios visitan la misma web, cada uno de ellos verá anuncios diferentes en función de sus intereses e interacciones previos.

    Al automatizar todo el proceso de segmentación y personalización de los contenidos, el machine learning garantiza que cada usuario ve el anuncio con mayores probabilidades de generar una conversión, y los costes de crear y optimizar campañas de marketing digital se reducen.

     

    5) Mejorar la seguridad y la privacidad de los usuarios

    Las estrategias de marketing digital basadas en datos plantean el problema de equilibrar la personalización de las comunicaciones y la necesidad de proteger la privacidad de los usuarios y la seguridad de sus datos.

    La inteligencia artificial y el machine learning plantean una posible solución a través de la identificación biométrica, que es uno de los mecanismos más seguros para captar y compartir datos.

    El resultado es que se puede intercambiar una cantidad de datos mayor de manera más segura, lo cual facilita disponer de más insights y tomar mejores decisiones. Y a su vez, la identificación biométrica permite que los datos de los consumidores estén mucho más seguros y protegidos.

    Ebook: 130 tendencias y predicciones de marketing digital 2020

     

    David Tomas

    CEO y cofundador de Cyberclick. Cuenta con más de 20 años de experiencia en el mundo online. Es ingeniero y cursó un programa de Entrepreneurship en MIT, Massachusetts Institute of Technology. En 2012 fue nombrado uno de los 20 emprendedores más influyentes en España, menores de 40 años, según la Global Entrepreneurship Week 2012 e IESE. Autor de "La empresa más feliz del mundo" y "Diario de un Millennial". ______________________________________________________________________ CEO and co-founder of Cyberclick. David Tomas has more than 20 years of experience in the online world. He is an engineer and completed an Entrepreneurship program at MIT, Massachusetts Institute of Technology. In 2012 he was named one of the 20 most influential entrepreneurs in Spain, under the age of 40, according to Global Entrepreneurship Week 2012 and IESE. Author of "The Happiest Company in the World" and "Diary of a Millennial".