El Machine Learning aplicado al marketing digital. ¿En qué consiste?

En los últimos años ha crecido notablemente el uso del Machine Learning aplicado al marketing digital de empresas productoras de bienes o prestatarias de todo tipo de servicios.

De hecho, el machine learning es considerado hoy en día una de las herramientas claves para el éxito de cualquier campaña de mercadeo. Y esto es así sea cual sea el área en que se desenvuelvan las organizaciones.

La razón es que se trata de una herramienta que facilita la recolección y el manejo de datos e información sobre los usuarios que pudieran interesarse en los productos o servicios.

Pero recoger esta información es una tarea compleja y muchas empresas se dieron cuenta que no era fácil ni barato obtener estos datos. Y además, interpretarlos de forma adecuada y eficiente es una tarea aún más complicada.

Afortunadamente, el creciente uso de computadoras e inteligencia artificial en el manejo de datos de mercado permitió crear el machine learning.

Pero ¿qué es el machine learning?

El machine learning es una rama de la ciencia de la inteligencia artificial que le da a esta la capacidad de aprender en la medida en que maneja mayor cantidad de datos de forma reiterativa.

De esta forma, la inteligencia artificial aprende a detectar patrones en un gran volumen de datos, así como a interpretarlos y asignarles un mayor o menor nivel de importancia según el objetivo del programa.

Recordemos además que la inteligencia artificial ha sido desarrollada en los últimos años para darles capacidad cognitiva a las computadoras y sistemas avanzados de informática.

Esto significa que estas máquinas adquieren la capacidad de “razonar”, resolver problemas, planificar acciones, procesar el lenguaje humano y representar ideas de múltiples formas.

Predicciones que ayudan a mantener la audiencia

Cuando analizamos un recurso de machine learning aplicado al marketing digital, veremos que ayuda a esta inteligencia artificial a hacer predicciones de distinto tipo.

Esto incluye cosas como variaciones de consumo, preferencias del mercado, subidas y bajadas de precios y otras.

Y aunque el manejo de datos puede no parecer muy interesante en sí, el machine learning  permite a las empresas conocer mejor a su audiencia.

Esto a su vez les permite optimizar sus campañas de marketing para captar la atención del público.

También ayuda a definir mejor las cualidades que deben tener sus nuevos productos y servicios para aprovechar mejor el interés de los consumidores en un determinado mercado o momento.

¿Qué beneficios tiene el uso del machine learning en el marketing digital?

Hay claros beneficios en el machine learning aplicado al marketing digital. Entre los principales tenemos:

• Mejora la precisión del Lead Scoring
• Mejora la predicción de la rotación de clientes
• Ayuda a optimizar los mensajes de los clientes
• Ayuda a personalizar los anuncios
• Mejora la seguridad

Vamos a detallar ahora cada uno de estos puntos.

a) Lead Scoring más preciso

El uso del machine learning ayuda a dar más precisión al Lead Scoring. Para esto, se le asigna un valor a cada lead generado considerando la edad, interacción, ubicación geográfica y otras acciones que se realizan en una web.

Esto permite priorizar la interacción con aquellos visitantes que muestren mayor disposición a adquirir el producto y servicio, lo que se traduce en un mayor ratio de conversión.

b) Predecir pérdida de clientes y ayudar entender lo que quieren

En cuanto a la predicción de la rotación de clientes, el machine learning ayuda a prever si un cliente abandonará la marca.

En este caso, esta herramienta permite a los responsables del marketing digital ejecutar acciones que motiven al cliente a quedarse.

Igualmente, esta herramienta facilita el entender las opiniones, quejas y mensajes que los clientes manifiestan a través de los canales digitales de la empresa.

Esto incluye también su estado de ánimo, disposición a gastar dinero o incluso su disconformidad con el servicio recibido.

Al ayudar a conocer cómo se siente la audiencia el machine learning permite corregir el marketing para mantener el interés del público en la marca.

c) Personalización de anuncios, otra ventaja del machine learning

Cada vez es más evidente la importancia de darle atención personalizada a los clientes como una forma de mantener su fidelidad a la marca.

En este caso, el machine learning aplicado al marketing digital facilita la elaboración de anuncios personalizados según las preferencias y experiencias del cliente.

En sí se trata de que esta herramienta ayuda a predecir cuál contenido es el que puede despertar más interés en los potenciales compradores.

d) Mejora la seguridad de la web

Por otra parte, la inteligencia artificial en la que se basa el machine learning es muy útil para mejorar la seguridad en la red.

Un ejemplo lo vemos en la incorporación de mecanismos de identificación biométrica, que hacen cada vez más seguro el uso de plataformas de e-commerce.

Ejemplos reales de machine learning aplicado al marketing ditigal

La herramienta machine learning está presente de una forma transparente en las páginas y plataformas web más exitosas del momento.

Por ejemplo, plataformas de difusión de videocontenido por streaming como Netflix, Amazon y Apple han adoptado subsistemas basados en machine learning para evaluar los gustos de sus usuarios.

En base a los datos sobre el uso que los usuarios les dan a estas plataformas, estos sistemas les “recomiendan” películas y series más acordes con sus preferencias personales.

De esta forma, elevan el consumo de contenido y aumentan el grado de satisfacción de los usuarios.

Otras plataformas como YouTube también utilizan estos recursos para “aprender” qué les gusta a los internautas y hacer más exactas las recomendaciones de contenido.

El buscador Google también destaca por su uso masivo de la inteligencia artificial y el machine learning.

En este caso, Google analiza las preferencias de búsqueda de los usuarios y en la medida en que “aprende” más sobre cada uno, le ofrece los anuncios publicitarios y servicios que puedan tener mayor interés para éste.

Incluso, va más allá, pues Google ha desarrollado algoritmos que le permiten recomendar servicios o productos antes que el usuario “sienta la necesidad” de tenerlos.

Principales retos del machine learning en 2022

En estos momentos uno de los grandes retos del machine learning aplicado al marketing digital es el dominio total del lenguaje humano.

Para los humanos es fácil comunicarnos, pues aprendemos tanto el lenguaje verbal como el significado y uso de expresiones faciales y corporales.

Por lo tanto, podemos intercambiar ideas y también expresar nuestro estado de ánimo a otras personas, además de usar el sarcasmo, el humor o la ironía.

Actualmente los expertos en el diseño de sistemas de machine learning trabajan para darle la capacidad de entender textos escritos o voz hablada.

Pero además de su significado literal, lo que se busca es que esta herramienta también interprete cuál es la intensión del emisor del mensaje.

Esto ayudaría a mejorar los chatbots para que puedan reconocer, por ejemplo, si la audiencia tiene una opinión negativa, positiva o neutra con respecto a una marca o producto.

Proteger al cliente y asegurar inventarios

Finalmente, otro reto del machine learning aplicado al marketing digital es mejorar la capacidad para interactuar con los usuarios y motivarlos a comprar ofreciéndoles aquellas cosas que se adapten mejor a sus gustos.

Y esto implica a su vez que se necesita garantizar que siempre habrá un stock de productos en las tiendas online para cubrir las solicitudes de compra.

Precisamente el tema del manejo de inventarios es uno de los grandes problemas que enfrentan muchas empresas cuando empieza a crecer su clientela.

Por lo tanto, es importante que la inteligencia artificial aprenda cómo ofrecer alternativas a los clientes en caso de que agote un producto.

Como vemos, se ha avanzado mucho en esta materia y es seguro que en los próximos cinco años veremos nuevos sistemas de machine learning que cambiarán profundamente el marketing digital que conocemos hoy.