Hemos sido testigos del auge de la inteligencia artificial (IA), que ofrece una gran variedad de aplicaciones en diferentes ámbitos, especialmente a la hora de automatizar tareas o simplificar el análisis de datos.
Una de las ramas de la inteligencia artificial es el machine learning o proceso de aprendizaje automático que los ordenadores son capaces de realizar a partir de los datos.
Para conocer las posibilidades que ofrece a las marcas esta tecnología, hemos entrevistado a César Vázquez Mánica, Director de Deep Learning de LLYC Región Norte, quien nos explica los usos, ventajas y retos del machine learning aplicado al marketing.
¿Qué es el machine learning y cómo se aplica al marketing?
Responder esa pregunta lleva implícito el hablar acerca de inteligencia artificial, que se refiere a la capacidad de una máquina de aprender y resolver problemas sin intervención humana de por medio, justo es ahí donde vive el concepto de machine learning como el proceso en el cuál le damos indicaciones a una inteligencia a artificial para tomar decisiones sobre la marcha y mejorar su proceso de resolución de problemas.
En este sentido, es donde muestra todo su potencial en temas de marketing, ya que permite mejorar la conversión en una campaña actual, alimentando a la IA con los indicadores más relevantes y pidiéndole que priorice el alcance de los perfiles que generan mayor conversión.
¿Qué ventajas ofrece a las marcas la incorporación de esta tecnología?
Las posibilidades son infinitas, ya que debemos entender a la inteligencia artificial y machine learning como herramientas de optimización de procesos que nos habilitan a realizar –casi- cualquier tarea de forma automatizada. Esto permite enfocar los esfuerzos y recursos en mejorar la personalización de nuestras campañas, así como profundizar en labores de análisis y detección de tendencias o anomalías en el comportamiento de nuestros esfuerzos, tanto de marketing como de comunicación.
¿Podría indicar algún ejemplo de la forma en la que las marcas pueden utilizar el machine learning como parte de sus estrategias de marketing?
Como lo decíamos, las posibilidades son infinitas, probablemente una de las más populares es el análisis de resultados históricos para detectar cuáles son los perfiles que muestran mayor interés y, por lo tanto, mejor tasa de conversión, generando así audiencias y segmentaciones más precisas y, por consecuencia, mejores resultados de negocio.
¿Cómo pueden asegurar la protección de datos de los usuarios?
Una regla básica es contar con protocolos de ciberseguridad que protejan los ecosistemas donde se tienen albergadas nuestras bases de datos, así como la correcta capacitación a los equipos de trabajo para que toda interacción con nuestras bases se dé en entornos controlados y nunca se extraiga información de ellos.
¿Qué recursos y habilidades se requieren para que una marca pueda implementar con éxito una estrategia de marketing basada en machine learning?
El primer paso siempre es trabajar en la cultura empresarial, ya que un equipo que no valoriza y/o entiende los beneficios de los procesos de machine learning, difícilmente modificará sus procesos de trabajo para darle espacio a este tipo de metodologías; lo siguiente es elegir líderes de implementación con visión holística de los proyectos, puesto que a mayor espectro de acción por parte del líder de implementación, mayor será el beneficio operativo.
Es importante que estos perfiles tengan conocimientos técnicos en analítica digital y plataformas de manejo de datos, para asegurar de esa forma la agilidad de las soluciones, por otro lado, elegir un perfil inquisitivo y curioso nos asegurará no solo mejores resultados, sino también la capacidad de innovación constante que los cambios tecnológicos actuales nos exigen.
¿Cómo cree que impacta el machine learning la forma de hacer marketing en Latinoamérica? ¿Cuál considera que sería el principal desafío en este sentido para las marcas en la región?
El impacto de estas tecnologías, como históricamente lo hemos visto, será gradual; ya que su implementación paulatina generalmente se da desde las empresas más grandes, para después permear a pequeñas y medianas empresas, con soluciones más accesibles y eficientes que no requieran de equipos numerosos para ser operadas.
Justo es ahí donde radica el principal desafío, poder destinar horas de trabajo en la capacitación de equipos y, sobre todo, el diseño de estructuras de trabajo que incluyan perfiles especializados que den servicios a distintas áreas de la empresa.
¿Qué le aconsejaría a las marcas respecto al uso de este tipo de tecnología?
Atreverse y no dejar pasar más tiempo, los últimos años nos han mostrado que la transformación digital ya dejó de ser un tema del futuro para mostrarse como un presente que nos invita a reinventar procesos y evolucionar de la mano de la tecnología.
Seguiremos Informando…
