Cómo la automatización de marketing es transformado por la IA y la Ciencia de Datos?

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En la superproducción amada por millones en el mundo, el personaje principal viaja al futuro, al 21 de octubre de 2015. Marty McFly, como se llamaba, se maravilla de que la ciencia ficción se haya hecho realidad. Para entonces, la sociedad ha sido aliviada por las máquinas y ha disfrutado de las comodidades que brinda la tecnología avanzada. La película refleja grandes esperanzas de todos nosotros: Esperanzas de vivir cómodamente y felices para siempre en el mundo moderno.

Hoy en día, la vida puede no parecerse a la dulce realidad del “Volver al futuro”, pero seguramente estamos progresando a un ritmo dinámico. Somos testigos de una amplia modernización en muchos campos y observamos cómo se automatizan los procesos simples. Además, muchos han planteado la pregunta de si las máquinas reemplazarán a los recursos humanos. La pregunta se formula con gran fascinación, aunque refleja el temor de que los humanos nos volvamos inútiles. Uno puede preguntarse qué es exactamente lo que hace que las máquinas sean capaces de realizar tareas y la respuesta es su capacidad para aprender.

En cuanto al Machine Learning junto con la Inteligencia Artificial (IA) resulta sorprendente descubrir que los cimientos de los dos campos se establecieron a finales de los años 50. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático? Es posible que la diferencia no sea tan obvia ya que los términos se usan indistintamente y el límite entre ellos puede ser borroso.

Inteligencia Artificial

El término Inteligencia Artificial fue utilizado por primera vez en 1956 por John McCarthy, un informático y matemático estadounidense. El término en sí se refiere a máquinas que demuestran inteligencia, lo que las hace capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana (por ejemplo, comprender el lenguaje humano, resolver problemas, etc.).

Aprendizaje Automático

Si se trata de aprendizaje automático, el término en sí fue acuñado por Arthur Samuel en 1959. La definición establece que el aprendizaje automático es la capacidad de aprender sin estar programado explícitamente. En la práctica, significa que el aprendizaje automático implica «educar» a un algoritmo. Educar en el sentido de combinar el aprendizaje de la experiencia, aprender de los datos y seguir instrucciones. Para facilitar el aprendizaje automático, es necesario entregar una gran cantidad de datos, de modo que el algoritmo pueda entrenarse y así continuar con la superación personal. El aprendizaje automático se usa ampliamente en el mundo. Un ejemplo de aplicación popular del aprendizaje automático es el reconocimiento facial.

Ciencia de los Datos

Finalmente, la ciencia de datos, a menudo denominada ciencia impulsada por datos es un campo interdisciplinario que se centra en métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos que se utilizan como herramientas para obtener conocimiento y comprensión de los datos que adoptan diversas formas. La ciencia de datos utiliza datos para diseñar procesos y encuentra correlaciones entre estos. Además, ofrece una gama de soluciones de las que puede beneficiarse al máximo. La ciencia de datos requiere una gran cantidad de datos y el equipo de especialistas que podrán realizar el análisis.

Cuando el aprendizaje automático se encuentra con la automatización del marketing

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se utilizan a diario y nos hace la vida más cómoda. Si alguna vez usó Google Maps para navegar hasta el destino o si vio películas o series en Netflix; si creó una cuenta en Spotify para disfrutar de su música favorita; Si ha aprovechado las comodidades tales como el servicio de taxi conocido como Uber, entonces su destino se entrelazó con las bendiciones del aprendizaje automático. Google, Uber, Netflix, Facebook y muchas más marcas utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para desarrollar y mejorar los servicios que brindan. El aprendizaje automático se implementa en las aplicaciones y programas que están diseñados para aumentar las comodidades. Pero también, la mayor parte del aprendizaje automático y la inteligencia artificial están destinados a propósitos serios. Esta tecnología avanzada encuentra su lugar en la rama de marketing denominada Automatización de marketing.

¿Cómo funciona la automatización de marketing?

La automatización de marketing es un subcampo de marketing que se desarrolla dinámicamente y que tiene como objetivo optimizar el trabajo de los departamentos de ventas y marketing. Una excelente herramienta para eso es SALESmanago. Ayuda a diseñar un proceso comercial largo, que comienza cuando adquieres los contactos cuando visitan tu sitio web y completan el formulario. La plataforma identifica a los usuarios en el sitio web y monitorea su comportamiento sobre la base de archivos de cookies. SALESmanago recopila datos de contacto, de comportamiento y transaccionales que se guardan en el sistema. Cada usuario recibe puntos por cada tipo de actividad demostrada, puede ser una visita al sitio web, la apertura de un correo electrónico suyo, una compra del producto, la actividad en las redes sociales, etc. Es una tasa objetiva que refleja el engagement del usuario y el grado de preparación para una compra.

Marketing Automation ofrece una variedad de métodos para automatizar sus actividades de marketing y ventas. El especialista, como experto humano, tiene un vasto conocimiento, una rica experiencia y conoce muy bien la herramienta. Puede utilizar la herramienta para segmentar la base de datos, definir personas compradoras y utilizar los procesos de automatización particulares para llegar a ellos en el momento adecuado con el contenido adecuado. Entonces, en conclusión, una persona usa las funciones de la herramienta para programar la plataforma para que pueda llegar a clientes específicos con el contenido adecuado en el momento adecuado.

En la práctica, el experto, aunque está bien equipado con conocimientos, experiencia y una herramienta, no siempre es capaz de predecir la situación no estándar en la que los clientes se salen de control de la ruta de segmentación típica. Cada ser humano es una entidad individual con su propia voluntad, por eso es difícil agrupar a todas las personas en varios grupos. En tal caso, el experto puede de hecho conducir a la conversión de solo una parte determinada de los clientes y el resto se pierde.

Este es el lugar donde entran el aprendizaje automático y la inteligencia artificial: tecnologías que pueden aliviar la carga. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten recopilar, procesar y utilizar Big Data. Consisten en los mecanismos y algoritmos incorporados que nos permiten predecir el interés potencial de los clientes. Te permite también personalizar el contenido en cualquier canal de comunicación en tiempo real. Además, prepara informes, analiza datos y mejora automáticamente, lo que se traduce en mayores efectos. La utilización de estas tecnologías altamente avanzadas y big data se puede emplear para diseñar el recorrido del cliente. El objetivo de esta es orientar al cliente potencial desde la primera etapa que lo está interesando en la oferta hasta la última etapa que es la compra y mantener el contacto con este cliente.

Enfoque experto vs aprendizaje automático

Pongamos el enfoque experto y el aprendizaje automático cara a cara. Los dos enfoques difieren significativamente. Como se mencionó anteriormente, el enfoque experto está relacionado con la cantidad limitada de datos y la fuente de conocimiento proviene de la experiencia del experto, además de estar confinado a los límites de la imaginación humana. Las reglas de automatización creadas por un experto están diseñadas principalmente para resolver o reaccionar ante una situación específica.

La ventaja del aprendizaje automático sobre el enfoque experto radica en la forma en que funciona. El aprendizaje automático funciona en un entorno complejo y tiene en cuenta muchas variables. El sistema cuenta con una gran cantidad de datos de los que el algoritmo necesita aprender. En otras palabras, se entrena a partir de una gran cantidad de ejemplos en un tiempo relativamente corto, más corto que un humano. Al implementar una solución particular, el sistema toma en consideración muchos factores que la mente humana puede no ser capaz de procesar o generar, ya que su conocimiento es limitado. Además, la base de datos aumenta constantemente y la tecnología de aprendizaje automático cuenta con nuevos conjuntos de datos para procesar.

Maneras de utilizar aprendizaje automático en automatización de marketing

Segmentación inteligente

La segmentación es el proceso de dividir la base de datos en grupos. Este proceso no solo está relacionado con la organización de los clientes en segmentos adecuados de acuerdo con sus preferencias o género, sino que también se trata de organizar los productos en categorías o usuarios que han comprado productos de una categoría determinada. La segmentación se utiliza para encontrar ciertos patrones de comportamiento, similitudes entre productos y examinar la correlación entre grupos, para que luego pueda dirigirse a sus clientes con mejores ofertas.

Algunos ejemplos de segmentación abarcan la organización de la base de datos según la similitud de las compras durante el año. El análisis puede mostrarnos la dependencia de las compras entre edad y ubicación. También puede estar interesado en la segmentación del valor del carrito y ver cómo la edad y la frecuencia de las compras se correlacionan con la ubicación. Además, puede segmentar la base de datos de productos a partir de imágenes. El sistema de Machine Learning es capaz de convertir la imagen en un código y agrupar productos similares para recomendarlos más adelante. Si desea utilizar soluciones más básicas, puede utilizar segmentos regulares como el género y comprobar el valor de compra de hombres y mujeres.

Análisis de los sentimientos

El análisis de sentimientos es el proceso de identificar y categorizar computacionalmente las opiniones expresadas en un fragmento de texto, especialmente para determinar si la actitud del escritor hacia un tema, producto, etc. en particular, es positiva, negativa o neutral. Entonces, por ejemplo, puede investigar la opinión de los usuarios de Twitter sobre la industria minorista China en Nueva York. Puede utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para familiarizarse con las opiniones de los clientes sobre un producto y, por lo tanto, puede aprovecharlo implementando el precio dinámico. El motor de inteligencia artificial calculará los descuentos en función de la probabilidad de compra, maximizando así los ingresos de todos los clientes. El análisis de opiniones también puede evitar que pierda clientes. Al analizar el comportamiento y las interacciones de los usuarios, el sistema indica los clientes que probablemente se perderán.

Lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (también conocido como PNL) es un área de la informática y la inteligencia artificial que se ocupa de las interacciones entre las computadoras y los lenguajes humanos (naturales), en particular cómo programar computadoras para procesar de manera fructífera grandes cantidades de datos del lenguaje natural.

Los motores de IA se utilizan ampliamente en el campo del procesamiento del lenguaje natural. El fruto más conocido de la fusión es un chatbot que facilita la conversación entre una persona y un robot. Son muy utilizados en las empresas B2C, pero también están transformando con éxito los sectores B2E y B2B en sus aspectos organizativos. Según Oracle, el 80% de las empresas quieren chatbots para 2020. Además, Juniper Research pronostica que los chatbots pueden reducir los costos comerciales en $ 8 millones para 2020. ¿Quién no querría ahora hacer uso de chatbots después de tal pronóstico?

¿Cómo funcionan esos chatbots? A primera vista parece increíblemente simple. Cuando no puede atender a todos sus clientes y responder a sus consultas, no tiene que emplear personas porque el chatbot hablará con sus clientes y los ayudará con las preguntas más frecuentes. Si miras más de cerca, el chatbot utiliza tecnología muy avanzada y el bot aprende de los escenarios más típicos de conversaciones. Eso hace milagros al reducir los costos.

Recomendaciones de productos

A diferencia de los motores de recomendación de productos disponibles en la mayoría de las plataformas de Marketing Automation, las recomendaciones de IA no se basan en los datos del producto en sí, ni se ajustan a usuarios específicos en el modelo 1 a 1. Mediante el análisis de los datos sobre todos los usuarios, no es necesario aplicar el modelo 1 a 1. La recomendación elaborada por el sistema de Machine Learning puede incluir nuevos usuarios y los usuarios inactivos para los que no se puede preparar el modelo de recomendación 1 a 1. Es posible porque el sistema usa información sobre usuarios similares.

El gigante del comercio electrónico y la computación en la nube que conocemos como Amazon.com genera ingresos altísimos y se dice que el 35% de ellos proviene de recomendaciones de productos.

El objetivo de la recomendación de productos es aumentar el valor medio de los pedidos y el número de transacciones. La recomendación de productos ordinarios incluye el envío de ofertas con los productos que un usuario ha visto o comprado recientemente o los productos que el usuario ha dejado en el carrito. Las recomendaciones de productos con motor de inteligencia artificial facilitan la personalización de las ofertas de productos para todos los usuarios, sin importar cuánto sepamos sobre ellos. El sistema aprende el comportamiento de cada contacto, aprende las rutas de conversión y analiza otros factores que pueden influir en la decisión de compra. Luego realiza los cálculos y elige la oferta óptima para el contacto. Suena a magia, pero es real.

Los canales de entrega de recomendaciones

Ahora puede preguntarse cuáles son los canales en los que puede hacer uso de la IA y el aprendizaje automático. Es posible que tenga un alcance bastante bueno para trabajar, ya que todos los canales disponibles admiten la entrega de recomendaciones.

Sitio web

Muestre contenido dinámico en su sitio web, ya sea una ventana emergente, un iframe, un marco de producto o cualquier otra cosa en la que pueda presentar un producto, entonces las recomendaciones basadas en IA pueden aumentar la tasa de clics de sus formularios en el sitio web.

Notificaciones push web

Este es el método más rápido de comunicarse tanto con los contactos anónimos como con los supervisados. Todos los encargados del marketing online están familiarizados con el concepto de una pequeña notificación que se muestra en la esquina de la pantalla. Potencia el contenido dinámico mediante recomendaciones de IA.

Correo de propaganda

Puede utilizar tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para ajustar el escenario del correo electrónico a las preferencias de los clientes.

Redes sociales

Con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, ya no tiene que preocuparse si tiene suficientes personas para responder las consultas de los clientes.

Redes publicitarias

Una vez que se integra con las redes publicitarias, puede mostrar recomendaciones de productos fuera de su sitio web.

La nueva cara de la automatización de marketing

Sin dudas estamos entrando en la nueva era de la Automatización del Marketing. La plataforma SALESmanago se ha convertido en un lugar para la recopilación de datos omnicanal en el que los procesos basados ​​en datos se ajustan en tiempo real. Por eso, la comunicación omnicanal será aún más precisa y concisa, ya que cada cliente recibirá comunicaciones consistentes en todos los canales. Además, el sistema mejorará automáticamente en Machine Learning, aumentando así la eficacia de las recomendaciones de productos. Tiene además un impacto en el conjunto de habilidades y el rol de un comercializador, ya que el énfasis se pone más en los datos que en el marketing en sí.

Dado que la ciencia de datos está empezando a jugar el primer papel ahora, el aprendizaje automático asumirá algunas de las responsabilidades de los expertos. Es probable que el marketing sea anulado por la tecnología de aprendizaje automático, por lo que el experto deberá saber más sobre el mantenimiento de esta tecnología. Las habilidades analíticas y de procesamiento de datos se convertirán en un activo. El marketing dejará de oscilar entre el contenido y la creación y se centrará más en ofrecer recomendaciones de IA. Sin embargo, la experiencia que el experto ha adquirido a lo largo de los años no se perderá, ya que se pueden utilizar al crear los modelos de datos para el trabajo de Machine Learning.