La inteligencia artificial en marketing es un tema que está dominando la industria en este momento. Desde todas las aplicaciones actuales en automatización de marketing y análisis predictivo, hasta la pregunta más importante: ¿Qué sigue?
Para comprender mejor hacia dónde nos lleva este profundo cambio en la tecnología, echemos un vistazo a los procesos de pensamiento que están impulsando el cambio, es decir, los procesos de pensamiento informáticos, las redes neuronales artificiales.
¿Qué son las redes neuronales?
Las redes neuronales artificiales son un subconjunto importante del aprendizaje automático. Son lo que los informáticos utilizan para trabajar en tareas complejas, como hacer predicciones, elaborar estrategias y reconocer tendencias. A diferencia de otros algoritmos de aprendizaje automático, que pueden organizar datos o procesar números, las redes neuronales aprenden de la experiencia. como humanos
Las redes neuronales, como sugiere su nombre, se modelan a partir de las redes neuronales del cerebro humano, que son responsables de la toma de decisiones humanas. El cerebro toma información y luego intenta conectar los puntos para llegar a una conclusión. No siempre lo hacemos bien al principio, ni tampoco los algoritmos de aprendizaje automático. Pero a través de prueba y error, nosotros, y también las redes neuronales artificiales (ANN), comenzamos a obtener mejores resultados.
¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?
Actualmente, la mayoría de las ANN son relativamente simples en comparación con las complejas interacciones neuronales que tienen lugar cuando la mente humana toma decisiones. Hay una capa de entrada, una capa de salida y una capa oculta intercalada en el medio, donde hay cientos de nodos virtuales a los que el algoritmo se conecta y vuelve a conectar cuando intenta alcanzar un resultado.
Imagen a través de Ecommerce-Digest
Para ‘aprender’ con cada experiencia de entrada, el algoritmo alterará las conexiones internas hasta que descubra cómo lograr un resultado deseado dentro de un nivel específico de precisión. Una vez que el algoritmo ha aprendido, se pueden ingresar más entradas y la ANN proporciona una predicción viable.
¿Qué pasa con el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo, o DL, se refiere a una versión más intensiva del aprendizaje automático. ¿Recuerdas la única capa oculta en la red neuronal artificial? Con DL, hay varias capas.
Las redes neuronales de aprendizaje profundo no solo son más complejas, sino que es aquí donde existe la esperanza (y el miedo) de que los algoritmos despeguen y comiencen a aprender por sí mismos. Donde está la tecnología en este momento, ya sea aprendizaje automático básico, NN o DL, los algoritmos aún dependen de la provisión de insumos de fuentes externas, es decir, humanos.
Cómo se utilizan las redes neuronales en marketing
Las ANN se utilizan en todas las industrias: en medicina, ingeniería, finanzas y otras. También están transformando el conjunto disponible de recursos tecnológicos de marketing, brindando a los especialistas en marketing herramientas nuevas, más eficientes y dinámicas para:
Predecir el comportamiento del consumidor Crear y comprender segmentos de compradores más sofisticados Automatización de marketing Creación de contenido Pronóstico de ventas
La aplicación más utilizada de las redes neuronales artificiales se encuentra en el campo del análisis predictivo. En este caso, las redes neuronales pueden ayudar a los especialistas en marketing a hacer predicciones sobre el resultado de una campaña al reconocer las tendencias de campañas de marketing anteriores. Si bien las redes neuronales han existido durante décadas, es la aparición más reciente de Big Data lo que ha hecho que esta tecnología sea increíblemente útil para el marketing.
Con un mar virtual de datos para ingresar en una red neuronal, ahora es posible lograr predicciones sofisticadas y precisas que pueden ayudar a los CMO a tomar decisiones más inteligentes sobre qué acciones tomar y a qué canales asignar más recursos.
Del mismo modo, con la segmentación del mercado, la previsión de ventas y la creación y distribución de contenido, las redes neuronales, alimentadas con suficientes datos, pueden proporcionar información y predicciones más precisas, lo que ayuda a los responsables de la toma de decisiones de marketing a medir mejor las expectativas. Esta tecnología también permite un nivel de automatización más dinámico, que no solo está evolucionando el flujo de trabajo de marketing, sino que está creando una experiencia aún más fluida para el consumidor.
Ejemplos de redes neuronales en acción
BrainMaker de Microsoft – Microsoft tomó un conjunto de variables, como la fecha de la última compra, la cantidad de productos comprados y registrados, y la cantidad de días entre el lanzamiento y la compra de un producto, y lo conectó a BrainMaker para saber qué clientes tenían más probabilidades de abrir su correo directo. También compraron datos relevantes para sus clientes, incluida la cantidad de datos del empleador y los ingresos. Mediante el uso del software de red neuronal de BrainMaker, Microsoft aumentó su tasa de respuesta de correo directo del 4,9 % al 8,2 %, lo que se traduce, según el portavoz de la empresa, Jim Minervino, en “la misma cantidad de ingresos por un 35 % menos de costo”.
LinkedIn y brillante – LinkedIn compró Bright en 2014 para integrar sus algoritmos para crear mejores coincidencias entre empleadores y candidatos laborales. Este NN toma variables como patrones de contratación anteriores, ubicación de la cuenta y descripciones de trabajo para otorgar a cada coincidencia potencial un “puntaje brillante”, que se correlaciona con la relevancia de la coincidencia. Esto luego determina las coincidencias de empleados o empleadores potenciales que los usuarios encuentran cuando usan LinkedIn.
Under Armour e IBM – Under Armour está utilizando Watson de IBM para su aplicación de seguimiento de salud de marca, Record. La aplicación rastrea los datos del consumidor, incluidos los datos de entrenamiento, nutrición y sueño, que pueden provenir de dispositivos portátiles, aplicaciones de terceros y datos ingresados manualmente. Luego conecta estas variables para crear contenido personalizado para los usuarios.
La cuadrícula para el diseño de sitios web – The Grid es una plataforma de diseño de sitios web potenciada por IA. Utiliza las aportaciones de los usuarios para todo, desde los objetivos de contenido hasta las preferencias de estilo, con el fin de automatizar el proceso de diseño. El algoritmo de la cuadrícula, Molly, todavía es un trabajo en progreso según los revisores, pero el potencial de un sitio web creado por inteligencia artificial es bastante notable. Ya sea Molly u otra ANN, las aplicaciones como esta son solo el comienzo.
Desde el uso innovador de Microsoft de un NN para aumentar su tasa de respuesta de correo, hasta el software de reconocimiento de imágenes y el análisis profundo de sentimientos para las redes sociales, estos ‘cerebros’ informáticos ya están profundamente inmersos en todas las áreas de marketing. Comprender cómo funcionan hoy y cuáles son sus capacidades previstas para el mañana es esencial para comprender lo que las miles de empresas de martech están desarrollando para la industria y cuánto impacto tendrá la IA en el marketing en los próximos años.
Y no se olvide de los gigantes tecnológicos, como DeepMind de Google y las iniciativas de inteligencia artificial de Facebook, que han estado reclutando a las mejores mentes informáticas del mundo durante años. La sabiduría convencional es que estamos al borde de otro cambio en el marketing y en los negocios en general, a medida que las empresas tecnológicas descubren cómo desarrollar redes neuronales artificiales más inteligentes.
Y pensamos que la transformación digital para el marketing era profunda. Todavía no hemos visto nada.
