¿Algún director de Marketing que no quiera que su marca sea la más conocida del mercado? ¿Algún profesional que no busque incansablemente nuevas vías de crecimiento y desarrollo? O, mejor aún, ¿alguien que no aspire a generar un impacto abrumador invirtiendo de manera inteligente y eficiente?
Cri-cri-cri. Parece que no hay respuesta.
Cualquier departamento de Marketing de cualquier industria de cualquier rincón del mundo, va a desear que su marca sea conocida, tener nuevas oportunidades de crecimiento y generar un impacto significativo invirtiendo lo mínimo.
Los principales objetivos está claro que, para todos, son prácticamente los mismos (en rasgos muy generales). Lo que de verdad separa a las marcas exitosas de las que se quedan estancadas en el mercado, es su capacidad de adaptarse y marcar la diferencia en medio de una competencia feroz.
Ante este panorama empresarial, rápido, competitivo, tecnológico y muy cambiante, diferenciarse y abrazar el éxito es un verdadero reto. Por eso, las empresas necesitan obtener una ventaja estratégica y dar un salto cualitativo en sus estrategias de marketing. A día de hoy, esto resulta prácticamente imposible sin subirse al carro de la Inteligencia Artificial.
Está claro que la IA es el futuro y cualquier empresa que quiera destacar tiene que apuntarse a esta revolución. Sin embargo, en su afán por hacerlo realidad, los equipos de marketing se están encontrando con diversos desafíos que dificultan su implementación efectiva. Su anhelo de democratizar el uso de la IA y los datos en sus empresas se está viendo interrumpido por la falta de comprensión y transparencia acerca del funcionamiento de esta tecnología puntera.
Para solucionarlo, hoy exploraremos los conceptos clave de la Inteligencia Artificial para que queden muy claros y veremos cómo están abriendo un sinfín de posibilidades en el mundo del marketing a través de su correcta utilización. ¡No te lo pierdas!
La IA en Marketing
Como vimos en uno de nuestros artículos anteriores, hablar de Inteligencia Artificial es cada vez más complejo porque a menudo se confunde con los términos Machine Learning y Deep Learning. ¿Pero por qué se utilizan estos conceptos de forma relativamente intercambiable y cuáles son sus diferencias? En pocas palabras, el Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning, que a su vez es un subconjunto de la IA. Este gráfico te va a ayudar a entender los matices:
Si trasladamos esto al terreno marketiniano, podríamos definir la IA como cualquier sistema que aprovecha las capacidades humanas de aprendizaje, percepción e interacción para resolver las cuestiones y los problemas de marketing a un nivel de complejidad que supera las capacidades humanas.
Sin duda, existen ejemplos claros de cómo la Inteligencia Artificial ha transformado las estrategias de marketing en algunas de las empresas más exitosas del mundo, como Amazon, Netflix y Spotify. Por ejemplo, estas compañías utilizan sistemas de recomendación inteligentes para analizar enormes cantidades de datos sobre las características de sus productos, servicios o contenidos, así como el comportamiento de sus usuarios. Gracias a estos algoritmos pueden conectar a sus usuarios con productos o contenidos que probablemente les interesen y así mejorar su eficiencia.
Estos modelos de IA pueden hacerlo a un nivel de velocidad y precisión que sería sencillamente imposible de manejar manualmente incluso para los profesionales del marketing más expertos en productos y comportamiento del consumidor (por no hablar de la gran pérdida de tiempo, esfuerzo y experiencia que supondría).
El Aprendizaje automático en Marketing
Como hemos visto, el Machine Learning es un subconjunto de la IA que implica que los sistemas algorítmicos realicen una tarea específica sin estar explícitamente programados para hacerlo a través de instrucciones basadas en reglas. En su lugar, "aprenden" esas reglas a partir de los datos recopilados previamente, de ahí el término aprendizaje “automático”.
Para entender de forma clara la diferencia entre la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático en marketing, veamos el ejemplo de los modelos tipo churn: predecir cuándo un cliente va a darse de baja para intentar retenerlo.
Aunque un algoritmo de IA estándar puede analizar grandes cantidades de datos sobre el comportamiento de los clientes y generar un perfil de estos, los expertos en marketing o en datos que lo utilicen van a tener que basarse en su propio conocimiento del negocio y, básicamente, codificar a mano las reglas que determinan cómo influyen exactamente los distintos factores de los datos en la probabilidad de que un cliente abandone o no.
Con el aprendizaje automático, los equipos siguen teniendo que determinar qué factores o características pueden influir en la probabilidad de que un cliente te abandone, pero el algoritmo es capaz de seleccionar automáticamente la forma óptima de combinar esos factores. En otras palabras, se "entrena" un modelo.
La pregunta clave es: basándote en tus datos, ¿cuál es la mejor regla que puedes crear para resolver tu problema de negocio?
Aunque los algoritmos de IA pueden ser muy eficientes y ofrecer buenos resultados, no pueden adaptarse a nuevos problemas o factores cambiantes (por ejemplo, un nuevo plan de precios o de suscripción que afecte al comportamiento de los clientes) a menos que un desarrollador los reescriba. En cambio, los algoritmos de ML sí que pueden adaptarse a una serie de problemas diferentes porque utilizan datos y aprenden de ellos para determinar cómo ajustarse a la tarea, sin toda la intervención humana que requieren los algoritmos estándar.
El Deep Learning en Marketing
Entonces, ¿dónde encaja el Deep Learning en todo esto? El Deep Learning es un tipo avanzado de ML que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas interconectadas para aprender a partir de datos. En lugar de requerir que los ingenieros de datos seleccionen y diseñen manualmente las características relevantes, las redes neuronales profundas pueden aprender automáticamente características jerárquicas y complejas a partir de los datos de entrada. Así, son capaces de encontrar por sí mismas patrones ocultos en los datos, combinarlos y construir reglas de decisión mucho más eficientes.
Por eso puede tratar problemas que un cerebro humano no podría entender: todo el valor del Deep Learning es esta capacidad de identificación automática de patrones. Esto significa manejar problemas más complejos, como la comprensión de conceptos en imágenes, vídeos, textos, sonidos, series temporales y cualquier tipo de dato no estructurado que se te ocurra.
Una enorme cantidad de actividades de marketing a las que estamos expuestos diariamente son ahora posibles gracias al aprendizaje profundo, como la distinción de imágenes (por ejemplo, el análisis del sentimiento basado en el contenido de imágenes generadas por los usuarios en redes sociales), comprender una reseña de Google, el tono de voz de un cliente en una llamada, traducir textos o generar automáticamente contenido personalizado en los sitios web.
Sin embargo, a pesar de la sofisticación de estos algoritmos y de su excelente rendimiento en tareas tan complejas, el Deep Learning no siempre es la mejor solución para cualquier problema de marketing. Para entenderlo mejor, pongamos un ejemplo. Si comparamos todas estas técnicas algorítmicas con los medios de transporte, el Deep Learning sería el avión: sin ninguna duda, una de las tecnologías más rápidas y avanzadas disponibles y muy eficiente para los viajes al extranjero, pero para cuestiones más sencillas, como ir al trabajo, sería mucho más inteligente (y barato) conducir, ir en bici o caminar, ¿no?
Del mismo modo, el Deep Learning es ideal para tareas de marketing muy complejas que implican relaciones complicadas y significados abstractos en los datos (por ejemplo, los hábitos de los consumidores o las categorías de productos preferidas) y un gran volumen de datos (por ejemplo, una base de datos de 100.000 clientes en lugar de solo 100). Sin embargo, para problemas de datos más sencillos, no hay que complicarse la vida y utilizar sistemas algorítmicos tradicionales que funcionan a la perfección.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El procesamiento del lenguaje natural, o PLN, consiste en una serie de procesos y técnicas que tienden un puente entre el lenguaje humano y la comprensión informática, facilitando el procesamiento de palabras y frases para su uso en análisis estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
En otras palabras, se trata de enseñar a las computadoras a entender y utilizar el lenguaje humano de la misma manera que lo hacemos nosotros y transformarlo en un lenguaje formal, como el de la programación, que los ordenadores puedan procesar.
Los humanos utilizamos constantemente datos no estructurados en todos los sectores: en artículos, informes, comentarios, mensajes, contratos, redes sociales, páginas web, etc. Todos estos textos “esconden” información que puede ser útil para el negocio y surge la necesidad de analizarla y aprovecharla. Así, las técnicas de PLN permiten extraer insights de todo esto con los equipos de marketing pueden tomar decisiones más informadas.
AutoML
Y a un muy alto nivel, encontramos el AutoML o Aprendizaje Automático Automatizado, lo cual, como su propio nombre indica, consiste en utilizar técnicas de aprendizaje automático para automatizar el proceso de aprendizaje automático en sí mismo. Actualmente es una de las mayores evoluciones de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Esto implica que las tareas y decisiones que antes requerían intervención manual por parte de expertos en aprendizaje automático ahora pueden realizarse de manera automatizada.
Al principio, los procesos de AutoML se utilizaban casi exclusivamente para seleccionar automáticamente los algoritmos más efectivos para una tarea específica y ajustarlos para maximizar su rendimiento. Sin embargo, más recientemente, su desarrollo se ha expandido para abarcar todo el proceso de convertir datos en información útil. Esto incluye desde la limpieza y preparación de los datos, hasta la selección y creación de características relevantes y llegando incluso a la implementación y operacionalización de los algoritmos.
En este sentido, cuando hablamos de AutoML nos referimos a la analítica aumentada. Este enfoque tiene el potencial de influir en todo el proceso de análisis de datos y capacitación de los equipos de marketing para que puedan ampliar sus esfuerzos y aprovechar soluciones basadas en IA a mayor escala. La analítica aumentada no solo se trata de seleccionar y ajustar algoritmos automáticamente, sino también de empoderar a los profesionales del marketing para que puedan explorar y utilizar los datos de manera más eficiente, identificar patrones y tendencias relevantes y tomar decisiones informadas basadas en información precisa y confiable generada por estos sistemas automatizados.
A día de hoy, es impensable percibir un departamento de Marketing que no cuente con las herramientas tecnológicas adecuadas para analizar todas y cada una de sus acciones y que no esté obteniendo insights de valor de sus datos. Tras este recorrido por los conceptos clave de la Inteligencia Artificial en el mundo del marketing, ya no hay excusas. Los equipos tienen ahora las herramientas necesarias para comprender y aprovechar el potencial de la IA en sus estrategias e impulsar sus campañas de manera efectiva, conociendo todas las posibilidades. Es el momento de lanzarse y utilizar la IA para destacar en un entorno empresarial competitivo y en constante evolución.
Todos los derechos reservados a Dataiku.