El éxito del marketing depende de muchos factores. Siempre se necesita una investigación del consumidor para la estrategia de marca, contenido atractivo para deleitar al público, comprender la economía del comportamiento y capacidad para intuir cómo la gente comparará el mensaje con el de los competidores. En la era digital, los profesionales del marketing no pueden ganar sin dominar los datos, el análisis y la automatización.
En la nueva economía, una unidad de marketing sin dominio del aprendizaje automático opera con una desventaja seria. Pero adoptar una solución de aprendizaje automático sin entender lo que realmente hace, puede hacer más daño (generalmente expresado en horas y dinero perdidos). El aprendizaje automático no es mágico, necesita de un equipo que seleccione y configure la solución más correcta para sus necesidades de comercialización.
Debido a que el marketing es un campo multifacético, existen muchas acciones de automatización efectivas para tu negocio:
1. Agrupar para segmentar y descubrir clientes
No todos los clientes son iguales. El aprendizaje automático no supervisado puede ayudar a los profesionales de marketing a agrupar a su audiencia en grupos dinámicos y atraerlos en consecuencia. La plataforma de Affinio, por ejemplo, analiza miles de millones de variables de interés del consumidor, identifica los intereses específicos de los clientes en función de sus actividades en las redes sociales y luego genera un informe visual que agrupa a personas con intereses similares.
2. Elaborar modelos de regresión para precios dinámicos
Un esquema de precios correcto puede hacer madurar o no un producto. Las técnicas de regresión en el aprendizaje automático permiten predecir valores numéricos basados en características preexistentes, lo que a su vez permite optimizar diferentes aspectos del recorrido del cliente. La regresión también se puede utilizar en la previsión de ventas y en la optimización del gasto de marketing.
3. Clasificar el texto para la percepción y personalización del usuario
Al utilizar el procesamiento de lenguaje natural (NLP), un sistema de aprendizaje automático puede sondear contenido basado en texto o voz y luego clasificar cada contenido en función de variables tales como tono, sentimiento o tema; para generar información del consumidor o crear materiales relevantes.
4. Extraer texto y resúmenes de tendencias
Los profesionales del marketing pueden aprovechar el aprendizaje automático para extraer contenido relevante de artículos de noticias online y otras fuentes de datos, y así determinar cómo las personas ven tu marca y/o reaccionan a tus productos.
5. Tener en cuenta las redes neuronales atencionales para la traducción automática
Los mecanismos de atención en aprendizaje profundo ayudan a mejorar la traducción automática y potencian sus activos de marketing para el escenario global. El trabajo de traducción para la entrada de una marca en un nuevo mercado lingüísticamente diferente solía ser un gran gasto de marketing, pero los avances en AI permiten la traducción automática para lograr una paridad casi humana. Para racionalizar los costos y acelerar el proceso, muchas empresas optan por simplemente tener una revisión del traductor humano y firmar la salida de traducción automática.
6. Utilizar las redes neuronales recurrentes (RNN) para la generación de texto
Si los creativos de tu marca se ven presionadas constantemente para obtener grandes nombres para nuevos productos, campañas y compañías, pueden utilizar modelos generativos como redes neuronales recurrentes. Éstos generan un montón de nombres plausibles, algunos pegadizos, otros raros y algunos sorprendentemente perfectos.
7. Conocer los sistemas de diálogo para Chatbots y automatización de la experiencia del cliente
Los bots y los chatbots representan una de las aplicaciones más extendidas de inteligencia artificial, pero la mayoría de los bots de marketing que se ven están completamente guionados y usan un mínimo procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático. Los sistemas de diálogo más sofisticados son capaces de hacer referencia a bases de conocimiento externas, adaptarse a preguntas inusuales y también escalar a agentes humanos cuando sea necesario.
8. Implementar Text-To-Speech (TTS) y Speech-To-Text (STT) para potenciar la búsqueda basada en voz
Considerado como parte del dominio AI conversacional, las plataformas habilitadas para voz introducen un nuevo paradigma y nuevas posibilidades de interacción del usuario en nuestras interfaces de software y hardware. Con la creciente adopción de asistentes digitales basados en voz como Amazon Echo y el Asistente de Google que permiten compras y búsquedas sin contacto. Los ejecutivos de marketing necesitan una estrategia conversacional de inteligencia artificial para garantizar su comercialización en el futuro.
9. Utilizar redes de propagación generativa (GAN) para medios originales
Nvidia incitó a la comunidad empresarial y generó un gran revuelo en torno a su metodología para generar imágenes fotorrealistas de celebridades falsas. Si bien estas imágenes parecen fotos de personas reales, están completamente generadas por AI. Utilizando redes de propagación generativas (GAN), el sistema de Nvidia se vuelve progresivamente más hábil para crear imágenes falsas pero ultra realistas. Las GAN involucran dos redes competidoras: un generador y un discriminador, que se entrenan y aprenden entre sí, mejorando cada vez más para detectar y crear imágenes falsas. Otras tecnologías usan GAN para crear logotipos, generando imágenes fotorrealistas a partir de bocetos.
10. Automatizar procesos robóticos para operaciones de marketing
El marketing digital está repleto de automatizaciones dirigidas a facilitar el trabajo para los profesionales que se sienten presionados. Los procesos automatizados para leer correos electrónicos, abrir y analizar archivos adjuntos de correo electrónico, ingresar datos para informes con plantillas y rastrear / activar los factores desencadenantes en las redes sociales, ayudan a los especialistas en marketing a mantenerse a la vanguardia. Para los anuncios online, la plataforma AI Albert reduce la necesidad de participación humana en la compra de medios a gran escala, acelerando el ritmo de los cálculos analíticos requeridos y optimizando las campañas publicitarias de pago.
11. Implementar la visualización automatizada de datos para informes
¡Una imagen vale más que mil palabras! La AI es mucho más rápida y eficiente para transformar los datos en información visual que cualquier experto humano. Los analistas suelen utilizar herramientas como Excel o Tableau para crear visualizaciones de forma manual, pero las soluciones de análisis empresariales automatizadas como Qlik pueden centralizar las fuentes de datos y generar informes útiles para tus equipos de marketing. Actualmente, muchas plataformas usan análisis de datos y algoritmos avanzados de aprendizaje automático para aclarar las tendencias del mercado, los patrones de comportamiento de las personas y otra información que, de otro modo, está oculta a simple vista y no fácilmente convertible en información práctica.
El problema de la inteligencia artificial es que algunos «expertos» venden éstas herramientas como el aceite de serpiente, prometiendo un elixir para curar todos tus problemas de comercialización.
La inteligencia artificial nos ayuda, pero antes asegúrate primero de identificar claramente los objetivos de tu negocio y las métricas de éxito antes de evaluar la inteligencia artificial y las soluciones de automatización. ¡También recuerda que no todos los problemas se resuelven mejor con el aprendizaje automático!
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