En la actualidad, el aprendizaje automático desempeña importantes funciones en el ámbito del marketing, aunque por regla general las empresas hacen uso de esta avanzada tecnología internamente, especialmente en el caso de Google. De hecho, estos sistemas son tan nuevos que no se pueden adquirir como si de soluciones out of the box se trataran, listas para hacer uso de ellas, sino que son los grandes proveedores de Internet los que desarrollan sus propios sistemas, impulsando los avances en este campo. Esto, unido a que también existen soluciones de código abierto promovidas por investigadores independientes cuyo interés no se basa en el beneficio económico, lleva consigo un progreso cada vez mayor en esta área.
El marketing, además de por una parte creativa, está compuesto por aspectos analíticos. De hecho, las estadísticas sobre la conducta de los clientes (comportamiento de compra, número de visitas en una web, uso de determinadas apps, etc.) desempeñan un papel fundamental a la hora de decidir sobre determinadas campañas publicitarias. Por eso, cuanto mayor sea el volumen de datos del que se dispone, mayor es también la cantidad de información que se puede deducir de ellos. No obstante, para poder trabajar con tal maraña de datos se requieren programas informáticos, donde los sistemas de machine learning entran en acción, dado que estos programas de aprendizaje automático pueden reconocer patrones y en consecuencia hacer pronósticos bien fundamentados, actividad para la que las personas se ven limitadas, pues difícilmente pueden tratar datos de forma objetiva.
Por norma general, cuando un analista trabaja con los datos tiene ciertas expectativas sobre los valores, preferencias inevitables que a menudo conllevan la tergiversación de los resultados. De hecho, cuanto mayor sea el volumen de datos con los que los analistas trabajan, más se acentúan estas divergencias. No obstante, aunque las máquinas inteligentes también pueden tener ciertos prejuicios, dado que inconscientemente los seres humanos las programan con este rasgo, son más objetivas pues tratan con hechos estables, permitiendo que en la mayoría de los casos puedan realizar análisis relevantes.
Además, con estos sistemas de aprendizaje automático se mejora y facilita enormemente la presentación de los resultados de los análisis. La tecnología de visualización de datos automática (automated data visualization)sirve para que el programa seleccione por sí mismo la presentación adecuada de información y datos, especialmente importante al permitir a los analistas saber los pronósticos y descubrimientos realizados por la máquina, pues en el entramado de información les resulta muy difícil presentar los resultados de la medición por sí mismos. Esto explica por qué la visualización debe ejecutarse con los cálculos de la computadora.
El machine learning también tiene cabida en el área de presentación de contenido a través del diseño generativo. Con este sistema, en vez de establecer el mismo customer journey para todos los clientes, es decir, el mismo trayecto que los usuarios siguen hasta la adquisición de un producto o servicio, es posible individualizar cada experiencia. Esto quiere decir que, aunque el contenido que se muestra al usuario sigue siendo desarrollado por editores y diseñadores, es el sistema inteligente el que selecciona los componentes que presentar a un usuario concreto. Hoy estos sistemas se configuran incluso para que sean capaces de diseñar por ellos mismos, como es el caso de Dreamcatcher, que sirve para crear los componentes de una máquina.
Igualmente, los chatbots pueden también sacar partido de los programas de aprendizaje automático para mejorar su diseño. En la actualidad muchas empresas recurren a estos programas para que se encarguen de una parte de la atención al cliente, aunque en muchos casos la interacción con estos operadores virtuales enerva a los usuarios pues, al basarse en la información de bases de datos integradas manualmente, las capacidades de estas máquinas para comunicarse de forma natural son muy limitadas. Sin embargo, un chatbot que se base en un sistema de aprendizaje autónomo y tenga un buen sistema de reconocimiento de voz puede eliminar estas barreras. Asimismo, aprobaría también el test de Turing, es decir, daría a los clientes la sensación de que realmente hablan con una persona.
Las conocidas sugerencias de Amazon y Netflix han contribuido al desarrollo del machine learning, beneficiando en gran medida a los profesionales del marketing. Un factor importante en el éxito de estos proveedores se basa en la capacidad de sus programas de predecir lo que el usuario querrá en un futuro próximo, pues en función de los datos recopilados estos sistemas pueden recomendar a los usuarios otros productos relacionados. Lo que un principio se realizaba de una forma muy general (a nuestros clientes les gusta A, por lo que la mayoría también querrá B) tiene hoy un mayor grado de precisión gracias a estos programas inteligentes (el cliente X ha adquirido los productos A, B y C por lo que el producto D probablemente también le guste).
En resumen, se puede afirmar que los sistemas de aprendizaje automático pueden influir en cuatro puntos importantes en el marketing online:
- Volumen de información: aquellos programas que funcionan gracias al machine learning y han sido bien programados permiten analizar un volumen elevado de datos y ofrecer pronósticos fiables, de manera que los expertos en marketing pueden obtener conclusiones más exactas sobre el éxito o el fracaso de determinadas campañas y medidas de marketing.
- Velocidad: los análisis suponen una cantidad de tiempo considerable si se pretenden hacer a mano, por lo que el uso de un sistema de aprendizaje autónomo reducirá el tiempo de análisis, permitiendo al mismo tiempo reaccionar con mayor rapidez a los cambios.
- Automatización: con el aprendizaje automático resulta más fácil mecanizar procesos complejos y permite a los sistemas modernos adaptarse a las nuevas circunstancias de forma autónoma.
- Personalización: estos programas permiten aconsejar a un sinnúmero de clientes de forma individual, al recopilar y analizar los datos de cada cliente. Las recomendaciones individuales y los customer journeys personalizados permiten llevar a cabo un marketing mucho más efectivo.