La Inteligencia Artificial dentro del Marketing Digital
¿Qué tan lejos estamos realmente de que las películas en las que las máquinas realizan tareas y toman decisiones sin intervención humana se hagan realidad?
Al día de hoy, la Inteligencia Artificial IA realiza actividades importantes en varias empresas, sobre todo en el área de Marketing para la recopilación de datos.
El término “Inteligencia Artificial” proviene del latín “Intellegentia” y “ Artificialis” que en conjunto significa “Inteligencia creada por el hombre”. Se trata de la conjunción de algoritmos con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que la inteligencia humana y se espera que en un futuro logren hacer todo lo siguiente, no sólo recibir datos y ejecutarlos:
Comprender: Reconocimiento de patrones y contexto en la información que obtienen, como el ser humano.
Actuar: Usar la información analizada en sus bases de datos relacionales para tomar acciones en el mundo físico o digital.
Aprender: Una máquina con IA aprende del fracaso o éxito de sus acciones, para en el futuro tomar mejores decisiones.
Actualmente existen varios tipos de Inteligencia Artificial cuyas funciones sirven para resolver problemas diferentes. Recapitulemos cada uno de ellos.
Tipos de Inteligencia Artificial
De acuerdo con los expertos en ciencias de computación Peter Norvig y Stuart Russell, la Inteligencia Artificial se clasifica en 4 categorías:
Inteligencias reactivas
Es el tipo de inteligencia más convencional. Reacciona a una orden de acuerdo a la forma en la que fue programada. A diferencia de la mente humana, no recuerda nada y no aprende más allá.
Inteligencias limitadas
Gracias al almacenamiento de conjuntos de datos, es capaz de observar las consecuencias de sus acciones anteriores y no repetir sus errores, aunque sólo de forma transitoria.
Inteligencias de Teorías Mentales
Estas inteligencias desarrollan su propio punto de vista, observan su entorno y forman sus propios pensamientos y decisiones.
Inteligencias de autoconciencia
Actualmente sólo existe en la teoría y es un concepto muy popular en la ciencia ficción, pero se espera que sea el paso final de la Inteligencia Artificial. Las máquinas inteligentes tendrán conciencia de sí mismos, sus sistemas de almacenamiento les servirán para recordar sus experiencias y aprender de ellas.
Profundizando un poco más en las inteligencias de Teorías Mentales y las limitadas, ¿Te has puesto a pensar qué es lo que hace posible que las máquinas puedan aprender?
La respuesta es: Machine Learning.
¿Qué es el Machine Learning?
También conocido como Aprendizaje Automático, se trata de una disciplina dentro de las ciencias informáticas fuertemente ligada a la Inteligencia Artificial, ya que es gracias a Machine Learning que los sistemas pueden aprender por sí solos.
Además, se encarga de automatizar una serie de operaciones que, si bien puede realizar el ser humano, no viene mal que lo haga una máquina para ahorrarle tiempo. Un ejemplo de ésto es la automatización de correos electrónicos, dentro de la cual se pueden hacer otras funciones, como la traducción automática de los mails.
Y si te estás preguntando cómo es que se lleva a cabo el aprendizaje, es muy sencillo: El mismo sistema tiene la capacidad de identificar series de patrones complejos determinados por parámetros específicos.
Al contrario de lo que se pudiera pensar, las máquinas no son autodidactas. Los sistemas de IA con Machine Learning utilizan algoritmos que llevan a cabo análisis de datos y con ellos pueden predecir situaciones futuras y/o tomar decisiones de forma automática dependiendo del contexto.
Dentro del propio Machine Learning existen varios tipos de aprendizaje con funciones diferentes:
- Aprendizaje supervisado: El sistema se entrena proporcionándole una cierta cantidad de datos con mucho detalle y etiquetas que los definen. Por ejemplo, un mar recibe la etiqueta “Mar”, un perro la de “perro” y así. Conforme la máquina vaya identificando cada dato ya no será necesario etiquetar todo.
- Aprendizaje no supervisado: Su finalidad es la comprensión y abstracción de patrones directamente. Este método es similar a cómo los humanos procesamos la información.
- Aprendizaje por refuerzo: Los sistemas aprenden a partir de las experiencias. El propio sistema se estimula a partir de castigos y recompensas para reducir la cantidad de errores.
Machine learning en el Marketing Digital
El Aprendizaje Automático ha impactado en varios aspectos a muchas empresas y éstas poco a poco lo están adoptando para llevar a cabo diversas funciones. Y el Marketing Digital no fue la excepción.
El Machine Learning se encarga de analizar, clasificar y utilizar apropiadamente el Big Data, una cantidad inmensa de datos que se obtienen a través de distintas fuentes y que por su volumen y complejidad es muy difícil de aprovechar únicamente con asistencia humana.
Con la información obtenida de la Big Data, el Machine Learning puede identificar patrones de comportamiento, crear modelos de campañas, pronosticar tendencias de mercado, etc.
Por ejemplo, digamos que tienes una empresa de jugos naturales cuyo sabor depende de la temporada por la calidad de las frutas. En estos días, los jugos más populares son los de fresa y naranja por ser frutas de temporada.
El sistema con Machine Learning te va a avisar dos cosas: Que produzcas más de estos jugos porque se venden por encima de los demás y cuando se esté acabando la temporada y te sugerirá que empieces a comprar frutas de la siguiente temporada como manzana, melón y sandía, además de comenzar la campaña para publicitar estos jugos.
Además, el Machine Learning puede utilizarse para tener un Lead Scoring más preciso que te ayudará a predecir la rotación de clientes, es decir, identificar el momento en el que un cliente está a punto de abandonar tu marca y llevar a cabo acciones para evitarlo.
Otra de sus funciones son las recomendaciones personalizadas. Ya habíamos mencionado antes que el Machine Learning identifica patrones. Bueno, entre todo lo que hace con la información es sugerirle a los clientes productos de tu marca que pueden ser de su agrado. Retomando el ejemplo de los jugos, si el sistema identifica que un cliente consume únicamente jugos hechos a base de frutos rojos, si te sigue en redes sociales y frecuenta tu blog, la publicidad que le aparezca en su feed será principalmente sobre jugos de frutos rojos.
También sirve para la creación de contenidos, identificando aquellos que son más del gusto del público por su elección de canales, colores, sonidos, mensajes y demás, de tal modo que puedas aprovechar estos datos para crear los contenidos que mejor funcionen con tu público.
Finalmente, el Machine Learning puede utilizarse para personalizar la experiencia del cliente, algo muy importante. El sistema determinará qué información será más relevante para los usuarios en cada una de sus visitas al sitio web y se las mostrará. Por ejemplo, a un cliente le preocupa cómo se lleva a cabo la preparación de los jugos, por lo que siempre busca artículos y videos de tu empresa sobre lo mismo.
Para tener una mejor experiencia, las redes neuronales artificiales del sistema le muestran contenidos relacionados a lo mismo, ahorrándole todo el tiempo que pasaba buscando cada uno de ellos.
Beneficios del Machine Learning
Como podrás imaginar, el Aprendizaje Automático puede darle muchas ventajas a quienes lo usan, en el área de Marketing Digital, los beneficios que obtienes son:
- Tu selección de target es más precisa: Los algoritmos absorberán información e identificarán diferentes patrones que te ayudarán a encontrar un público objetivo más específico.
- Configurar audiencias similares a través de los patrones de comportamiento de tus clientes para que, en un futuro, puedas impactar a usuarios con características similares a tus clientes.
- Será mucho más fácil hacer Email Marketing: Con la función de Automatización de correos podrás enviar mails como respuestas automáticas, entre otras funciones.
- Mejor experiencia del usuario: Como lo mencionamos antes, el Machine Learning es excelente para mejorar la experiencia del usuario ofreciéndole ofertas, anuncios y contenidos adaptados a sus gustos.
- Trabajar con SEO es más fácil: Cuando necesites palabras clave para tus contenidos, todo lo que tienes que hacer es utilizar herramientas con este aprendizaje que identifican las palabras con más tráfico en el tema que buscas.
Falta todavía mucho para que las máquinas se conviertan en agentes inteligentes y completamente independientes, volviéndose parte de nuestra sociedad, pero por ahora, podemos aprovechar los beneficios que nos brinda el Machine Learning para nuestras campañas.