Introducción al Machine Learning y sus aplicaciones

La comprensión de las preferencias y necesidades de los clientes y usuarios, es clave para la oferta apropiada de productos y servicios. Las empresas y negocios tienen en la disciplina del Machine Learning o aprendizaje automático, todas las posibilidades para el estudio de su target y el desarrollo de estrategias personalizadas que se anticipen a las expectativas de su clientela.

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning puede calificarse como una tecnología de innovación o una rama de la inteligencia artificial (IA), que permite desarrollar algoritmos que facilitan que los equipos de computación aprendan y mejoren sus análisis de datos. Es un avance que permite que las empresas sean más competitivas sin programación explícita.

El aprendizaje autónomo de las máquinas mejora el rendimiento en tareas particulares sin la intervención humana directa, sin programación, ya que el uso de algoritmos y modelos matemáticos permite el análisis de datos en grandes conjuntos y al mismo tiempo, extraer patrones, tendencias y relaciones entre los mismos.

El Machine Learning usa los nuevos conocimientos adquiridos a través de sus análisis de datos para la toma de decisiones precisas e informadas cuando se presentan nuevas situaciones. Es un proceso similar al aprendizaje humano, con reconocimiento a partir de ejemplos y ejercicios.

Es decir, las máquinas aprenden por exposición repetida a grandes cantidades de datos y retroalimentación asociada a las acciones y resultados. A mayor cantidad de datos, pueden ir generando un modelo más preciso y eficiente para sus tareas.

Aplicaciones del Aprendizaje Automático en el Marketing

El aprendizaje automático como disciplina transformadora logra que las firmas y sus marcas obtengan patrones ocultos en su data, con los cuales pueden desarrollar estrategias efectivas basadas en una alta comprensión de lo que buscan y necesitan los clientes.

El Machine Learning es una tecnología disruptiva y su innovación deja en la obsolescencia a otras tecnologías aplicadas al marketing según Gadiel Ringvald. Está generando cambios profundos en la forma de trabajar en esa área del conocimiento, facilita la comprensión, categorización y anticipación de grandes conjuntos de datos. Pero, deja prácticamente en extinción a las funciones de encuestadoras y más.

Anticipación a necesidades comerciales

Es una disciplina novedosa que facilita que las empresas comprendan mejor a sus clientes y se anticipen a sus necesidades comerciales. Brinda información precisa para que se pueda predecir los comportamientos de compra de los clientes y optimizar las campañas de marketing.

Los algoritmos inteligentes que proporciona el Machine Learning, facilitan que las marcas obtengan una comprensión profunda de la información y puedan ofrecer mejores experiencias para captar y consolidar clientes, lo que abona el terreno para fortalecer su posición en el mercado.

Segmentación de la clientela

La interacción acertada y la segmentación de la clientela por sus intereses, es una técnica que mejora experiencias comerciales. Las empresas tienen datos precisos para realizar recomendaciones personalizadas e impulsar las ventas ofertando productos específicos a cada cliente.

La técnica de agrupamiento usa algoritmos de aprendizaje no supervisado, como DBSCAN, K-means, Agglomerative o Clustering para agrupar a los clientes en grupos con intereses o patrones de compra similares o con características demográficas comunes.

El marketing dirigido segmenta a los clientes en segmentos específicos, para el diseño de campañas para cada segmento, con mensajes y ofertas relevantes que aumentan las probabilidades de conversión y fidelización de la clientela.

Análisis de preferencias por sentimiento

El Machine Learning es útil para el análisis de sentimiento expresado en comentarios y reseñas, que permiten entender los niveles de percepción y satisfacción de la clientela con respecto a la marca y sus productos.

La extracción de datos por comentarios con técnicas de PLN y análisis de comentarios y reseñas sobre la empresa en redes sociales y otros medios web, genera que el algoritmo ofrezca una visión general de las preferencias. Además, identifica los comentarios positivos, negativos y neutrales.

También, puede detectar problemas en los productos y servicios, lo que favorece los cambios necesarios para la satisfacción del cliente e impulsa los comentarios positivos de las marcas para ganar en preferencia y confianza.

Anticipación a tendencias

Las compañías que se dotan de especialistas en aprendizaje automático pueden comprender con anterioridad las tendencias emergentes y anticiparse a las necesidades de su clientela. Una información esencial para adaptar las estrategias de marketing con eficiencia y personalización para mantenerse en la cresta de la ola en los negocios.

Recomendaciones de productos personalizados

Las recomendaciones de productos personalizados se logran con los enfoques de filtrado colaborativo basado o análisis de intereses comunes del pasado de grupos, porque probable que tenga intereses comunes en el futuro y encuentre preferencias compartidas, que sirvan de base para recomendar productos a usuarios con gustos similares.

Mientras que el enfoque de filtrado, que se basa en el contenido, analiza características de los productos y el historial de interacción o compra del usuario, para conocer preferencias pasadas y basarse en un modelo de intereses y necesidades para recomendar productos personalizados.

Por Gadiel Ringvald (gadiel.ringvald@gmail.com)