El aprendizaje profundo es un subconjunto de la IA que ofrece aplicaciones innovadoras en muchas áreas diferentes de la vida y la tecnología. Los algoritmos impulsados por el aprendizaje profundo se utilizan actualmente para detectar cáncer, predecir terremotos y crear arte: una pintura generada por IA se vendió por más de $ 400,000 en una subasta el mes pasado.
Sin duda, es algo emocionante, pero ¿qué tiene que ver exactamente la tecnología avanzada de IA con su estrategia de marketing?
Comidas para llevar rápidas:
El aprendizaje profundo es cómo la IA imita la red de neuronas dentro del cerebro humano para resolver problemas complejos más rápido.
En marketing, el aprendizaje profundo ayuda en la generación de contenido, ofertas en tiempo real en redes publicitarias, chatbots, reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural.
El aprendizaje profundo le permite utilizar los datos de los clientes para proporcionar una experiencia de cliente personalizada.
Es probable que la IA supere a los humanos en SEO, ya que es una actividad basada en datos.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
Para explicarlo, debemos comenzar definiendo exactamente qué es el aprendizaje profundo.
Deep Learning imita el cerebro humano mediante el uso de “redes neuronales” para aprender mediante la realización repetida de una tarea ligeramente diferente cada vez para mejorar el resultado. De esta manera, la computadora “piensa” de la misma manera que lo hace un humano basado en la experiencia. La diferencia es que la computadora puede procesar cantidades masivas de datos y realizar tareas a un ritmo mucho más rápido de lo que podría hacerlo un humano, lo que les permite resolver problemas complejos y aprender habilidades en un período de tiempo significativamente más corto.
Tomemos el reconocimiento de escritura a mano como un ejemplo de cómo funciona esto. En un algoritmo informático tradicional, habría que enseñarle a la computadora una serie de reglas para reconocer cada carácter individual. Cuando considera la cantidad de variaciones en la escritura a mano, esta es una tarea prácticamente imposible; y, sin embargo, como humanos, logramos descifrar muchos tipos diferentes de escritura a mano sin ningún problema porque la red neuronal en nuestro cerebro está haciendo el trabajo por nosotros.
Se puede enseñar a una computadora a reconocer letras escritas a mano de la misma manera que a un cerebro humano mostrándole una gran cantidad de caracteres de ejemplo y aprendiendo cómo reconocer cada carácter de estos ejemplos. Cuantos más ejemplos le dé a la computadora, más precisa será en el reconocimiento de escritura a mano.
Las redes neuronales necesarias para procesar este tipo de tareas están diseñadas por un ingeniero de software y contendrán varias capas diferentes de neuronas o unidades de toma de decisiones, de ahí lo “profundo” en el aprendizaje profundo.
Aprendizaje profundo aplicado al marketing
Por lo tanto, el aprendizaje profundo hace posibles algunas tareas bastante complejas y puede automatizar decisiones que antes solo podían ser procesadas por un ser humano. ¿Cómo podemos usar esto en un contexto de marketing?
Existen muchas aplicaciones de marketing diferentes de aprendizaje profundo, algunas de las cuales es posible que ya esté utilizando.
Si bien el aprendizaje profundo y las redes neuronales suenan complicados (¡y lo son!), no necesita preocuparse por cómo funcionan: el software está codificado para hacer su trabajo y facilitarle la vida.
Algunos ejemplos de aprendizaje profundo en la práctica incluyen:
Software Real Time Bidding (RTB) para comprar espacios publicitarios Chatbots que utilizan procesamiento de lenguaje natural (NLP) para conversar con los clientes de una manera ‘humana’ Traducción automática para crear varias versiones de su sitio web en diferentes idiomas Copia generada automáticamente basada en el estilo de otra pieza de texto Subtítulos de imagen automáticos Reconocimiento de voz para búsqueda por voz
Muchas soluciones de automatización de marketing y herramientas de interacción con el cliente ya utilizan algunas de estas aplicaciones de aprendizaje profundo y se convertirán en un aspecto más estándar del software de marketing a medida que la tecnología continúe evolucionando.
Facebook ya está invirtiendo en IA de aprendizaje profundo para aprender más sobre sus usuarios, y Salesforce adquirió la startup de IA MetaMind hace dos años en un intento de construir el “CRM más inteligente del mundo”.
Aprendizaje profundo para la personalización
Una de las aplicaciones más prometedoras del aprendizaje profundo en marketing es permitir la “hiperpersonalización”.
La personalización ya es una gran tendencia en marketing, y definitivamente también es un éxito entre los consumidores: las tasas de transacción de los correos electrónicos personalizados son seis veces más altas que las de los correos electrónicos genéricos.
Sin embargo, las preocupaciones por la privacidad y la falta de recursos para recopilar suficientes datos pueden ser obstáculos en el camino hacia una personalización exitosa.
El crecimiento del Internet de las cosas significa que estamos comenzando a recopilar grandes cantidades de datos sobre las personas de sus computadoras, dispositivos portátiles, teléfonos móviles, televisores inteligentes e incluso electrodomésticos y sistemas de calefacción e iluminación.
Todos estos datos significan que los especialistas en marketing estarán expuestos a una serie de formas de comunicarse con los clientes en un nivel hiperpersonalizado, y necesitarán un aprendizaje profundo para procesarlo.
En el Movie Minority Report, los consumidores son escaneados y reconocidos automáticamente cuando pasan, se les saluda por su nombre, se les pregunta sobre sus compras anteriores y se les muestra una variedad de anuncios personalizados que cambian constantemente y que se adaptan a sus necesidades y preferencias individuales.
En 2002, cuando se estrenó la película, esto era pura ciencia ficción, pero 16 años después, la realidad no está tan lejos. De hecho, simplemente navegar por Facebook tiene un parecido inquietante con la escena cinematográfica en muchos sentidos. El futuro de la publicidad personal ya está aquí.
A medida que crezca su acceso a los datos personales, la experiencia personalizada del cliente se convertirá en el aspecto más importante de su estrategia de marketing, y se debe tener cuidado de cruzar la línea entre proporcionar exactamente lo que el cliente quiere antes de que lo solicite y traspasar esos límites de privacidad. .
El futuro del aprendizaje profundo en marketing
La inteligencia artificial es un campo que cambia y crece rápidamente, y podemos esperar que aparezcan muchas posibilidades nuevas y software de marketing en los próximos años.
Un área en la que es probable que la IA supere a los profesionales del marketing humano es el SEO. Dado que el SEO es un ejercicio basado en datos y los motores de búsqueda usan sus propios algoritmos para decidir en qué orden colocar los sitios web en sus páginas de resultados, esto lo convierte en una opción natural para la tecnología.
Ya existe un software de generación automática de sitios web disponible que modifica el diseño y el contenido en tiempo real para optimizar el SEO. Esto no solo es más eficiente que probar y experimentar manualmente, sino que también significa que los sitios web pueden ajustarse automáticamente para las actualizaciones de algoritmos sin el tiempo y los recursos que necesita un experto humano en SEO.
Google está invirtiendo mucho en aprendizaje profundo y ya ha lanzado un software en la nube que le permite crear su propio software de aprendizaje profundo sin necesidad de ingenieros de software especializados. Esta es solo una señal del hecho de que, si bien la IA se está volviendo cada vez más compleja y poderosa, también se está volviendo más accesible para que cualquiera se beneficie de ella.
