Redes neuronales y marketing: ¿cómo pueden ser una alianza provechosa?

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Aunque se habla y se escucha mucho del tema, a mí personalmente me sigue pareciendo un tema lejano y casi de película. Pero lo veo funcionando en mi Hubspot, que cada tanto me tira sugerencias que no se me habían ocurrido o me hace ver prospectos que no tenía en el radar y BUM, me abre los ojos de un sacudón. "Funciona", digo.

El hecho es que todas las aplicaciones actuales de automatización de marketing y análisis predictivo o analítica web ya están preparadas para incluir capacidades de IA en sus plataformas. Por ejemplo, en el día a día veo la lista de prospectos a trabajar: comparo mi forecast en el CRM con la que propone Hubspot con su IA y coinciden, pero el IA me supera; o recurro a su robot para desarrollar contenidos y ¿saben qué? me viene con ideas que no tenía en el radar. 

Machine learning es hoy una de las tecnologías sobresalientes y las redes neuronales artificiales, un subconjunto destacado. Claro que la combinación de IA con la analítica poderosísima de Google son díficiles de superar, pero ¿cuánto de esto nos va a impactar en el marketing que hacemos, realmente?

hal-company-redes-neuronales-artificialesInteligencia artificial, redes neuronales o aprendizaje automático son conceptos muy populares en el mundo tecnológico que, poco a poco, han ido penetrando profundamente en otros sectores de la industria y se están volviendo parte del vocabulario habitual de algunos profesionales de negocios.

Las nuevas tendencias del marketing digital van en ese camino y, cada vez más, los responsables de área intentan ver qué beneficios tiene adoptar estas técnicas.

¿Hacia dónde va esta innovación tecnológica? Echemos un vistazo a los procesos que están impulsando el cambio, los procesos de pensamiento de la computadora: las redes neuronales artificiales (RNA). Se trata de un subconjunto de lo que los expertos llaman machine learning o aprendizaje automático. Es lo que los informáticos utilizan para trabajar en tareas complejas, como realizar predicciones, elaborar estrategias y reconocer tendencias. 

Lo que diferencia a las RNA de otros algoritmos de aprendizaje automático (deep learning) es que pueden organizar datos o números difíciles sin intervención explícita del programador. Las redes neuronales aprenden de la experiencia, como los humanos. Y están modeladas, justamente, a partir de las redes neuronales del cerebro humano, responsables de las tomas de decisiones. El cerebro adquiere datos y luego intenta conectar los puntos para llegar a una conclusión: convertirlos en información útil.

No siempre se lo hace bien al principio ni tampoco lo hacen los algoritmos de aprendizaje de la máquina. Pero a través del ensayo y el error, el humano y las RNA, empiezan a obtener mejores resultados.

 

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La industria, en números


Research and Markets proyectó que el mercado mundial de software para redes neuronales ascienda a 75.500 millones de dólares, impulsado por un incremento compuesto del 32,4%. El software analítico, uno de los segmentos analizados y dimensionados en este estudio, muestra un potencial de crecimiento superior al 34,8%.

Según el mismo estudio, preparado para alcanzar más de 46,6 mil millones de dólares para el año 2025, el software analítico traerá consigo ganancias saludables que añadirán un impulso significativo al crecimiento global.

 

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Redes neuronales en el futuro del marketing


Si se utilizan en muchos sectores como la medicina, ingeniería, finanzas y otros, ¿por qué no podrían utilizarse también en marketing? Las redes neuronales artificiales están transformando el conjunto disponible de recursos tecnológicos en esta área y les dan a los profesionales herramientas nuevas, más eficientes y más dinámicas, que servirían, entre otras cosas, para:

  • Predecir el comportamiento de los consumidores
  • Recuperar clientes perdidos entendiendo sus intereses
  • Crear y comprender segmentos de compradores más sofisticados
  • Automatizar tareas y campañas de marketing
  • Crear y curar contenidos
  • Hacer predicciones de ventas con mayor precisión y basados en datos duros

hal-company-redes-neuronales-artificialesLa aplicación más utilizada de las RNA está en el campo del análisis predictivo. En este caso, estas redes pueden ayudar a los profesionales de marketing a hacer predicciones sobre el resultado de una campaña, ya que permiten reconocer, por ejemplo, las tendencias de campañas de marketing digital anteriores.

Aunque las redes neuronales han existido durante décadas, es la aparición más reciente de big data la que ha hecho que esta tecnología sea increíblemente útil para el marketing. La inteligencia artificial y, en concreto, las RNA, pueden ayudarte a predecir qué tipo de cliente está interactuando contigo y cuál es la probabilidad de compra y su potencial rentabilidad.

Con ese mar de datos que es posible alcanzar hoy en día, tal como lo hacen empresas como Facebook o Google, existe una enorme cantidad de información para introducir en una red neuronal.

Ahora es posible lograr predicciones sofisticadas y precisas que pueden ayudar a los CMOs a tomar decisiones más inteligentes sobre qué acciones elegir y a qué canales asignar más recursos, decisiones basadas en datos concretos y no guiados por nuestra intuición, que por más experiencia que acumulemos, puede fallar.


Las RNA se han convertido en una de las tecnologías más disruptivas del mercado y no se me ocurriría perderlas de vista ni un segundo. Para estar cerca de las tecnologías y estrategias de marketing que determinan tendencia y utilizar inteligencia artificial y una técnica de redes neuronales que está a la vanguardia, vale la pena pensar: ¿cúantos recursos está invirtiendo mi empresa en tecnología? 

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