Aprendizaje profundo en marketing digital

En una encuesta de 2021, 86% de las empresas dijeron que la IA se estaba convirtiendo en una «tecnología convencional» en su empresa, mientras que otra encuesta mostró que las tasas de adopción de los métodos de aprendizaje automático eran a 45%. El marketing digital es una de las industrias que puede beneficiarse enormemente de esta tecnología, aprovechándola para la segmentación avanzada, la personalización y la optimización SEO.

La ventaja es que las máquinas pueden procesar big data rápidamente, aprendiendo de ellos para sacar conclusiones y hacer predicciones precisas sobre el comportamiento del cliente. El aprendizaje profundo y el aprendizaje continuo llevan las cosas un paso más allá, y eso es lo que exploraremos en esta publicación.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático (ML) en el que se enseña a las computadoras a pensar de manera humana. Utiliza algoritmos llamados redes neuronales artificiales (ANN) que contienen varias capas de neuronas o unidades de toma de decisiones, por eso se llama aprendizaje «profundo».

Los modelos de aprendizaje profundo pueden hacer suposiciones, probarlas y aprender de forma autónoma, sin estar programados explícitamente. Ya se usan para cosas como autos sin conductor, asistentes virtuales y reconocimiento de imágenes.

Esta tecnología es capaz de gestionar y aprender de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. El modelo mejora su aprendizaje a medida que recibe más datos, lo que genera resultados más precisos.

Diagrama que muestra cómo una red de aprendizaje profundo predice el comportamiento del cliente

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¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

Las redes neuronales artificiales son algoritmos complicados, capaces de aprender de cada nuevo dato. Están diseñados para replicar las neuronas y las sinapsis en el cerebro humano. Sin embargo, las máquinas que usan ANN pueden procesar grandes cantidades de datos y aprender nuevas habilidades mucho más rápido que los humanos, sin importar cuántos. videos explicativos ¡nosotros vemos!

Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden llegar a un resultado particular en función de las entradas que reciben. Las neuronas pueden cambiar sus propias conexiones en función de lo que han aprendido, lo que significa que pueden hacer predicciones sobre el comportamiento del cliente.

Los modelos se entrenan utilizando datos que ya se han clasificado, lo que permite que el sistema clasifique nuevos datos. por ejemplo, el TensorFlow de ladrillos de datos la integración puede ayudarlo a entrenar y ejecutar redes neuronales profundas.

Aunque estas máquinas pueden aprender de forma autónoma, todavía necesitan ayuda de sus creadores; si quieres que aprendan nuevas palabras, tendrás que decirles lo que significa cada palabra. Puedes usar virtualización de datos para encontrar los datos más relevantes con fines formativos.

¿Qué es una IA de aprendizaje continuo?

Las máquinas más avanzadas ahora son capaces de adquirir nuevos conocimientos a lo largo de su vida útil. Reproducen la capacidad humana de aprender de forma incremental refinando y transfiriendo sus conocimientos y habilidades.

En términos de IA, el aprendizaje continuo (a veces llamado continuo) significa que los modelos informáticos aprenden y evolucionan a medida que reciben cantidades crecientes de datos. De manera crucial, pueden absorber nueva información mientras retienen las cosas que ya han aprendido.

La mayoría de los modelos de ML se entrenan sin conexión con fuentes de entrada. Pero el último desarrollo es hacer que las máquinas aprendan y se vuelvan a entrenar por sí mismas, alimentándose de datos y tendencias en constante cambio.

Comparación de IA, aprendizaje profundo y aprendizaje continuo

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¿Cómo ayuda con el marketing digital?

Una de las ventajas para los equipos de marketing digital es que los modelos de IA pueden ahorrar tiempo al automatizar procesos repetitivos.

Por ejemplo, podrían agregar subtítulos automáticamente a las imágenes en su sitio web, utilizando el reconocimiento de imágenes. O podrían crear versiones del sitio en diferentes idiomas mediante la traducción automática. ML también se usa en propuestas de ventas y generador de contratos software, creando documentos basados ​​en los datos del cliente.

Además de liberar a los especialistas en marketing para que se concentren en las interacciones humanas con los clientes, los modelos de aprendizaje continuo también ayudan a mejorar el compromiso, la lealtad y los ingresos de los clientes. Así es cómo:

Segmentación a escala

Los modelos de aprendizaje profundo encuentran patrones sutiles en los datos, lo que los hace ideales para la segmentación avanzada. Luego, los especialistas en marketing pueden identificar el público objetivo para una campaña en particular, mientras que las máquinas también pueden predecir posibles clientes potenciales en función de comportamientos anteriores.

Las ANN pueden tomar decisiones basadas en grandes conjuntos de datos, por lo que los especialistas en marketing digital no tienen que usar conjeturas. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje continuo puede decirle en qué canal o plataforma debe enfocarse para la publicidad.

Las máquinas también pueden identificar a los clientes que están a punto de irse, lo que le brinda la oportunidad de tomar medidas. Además, pueden detectar posibles defensores y ayudarlo a incentivarlos para que promuevan su marca.

Hiperpersonalización

71% de los consumidores esperan interacciones personalizadas, pero no es fácil cuando hay tantos datos para analizar e inferir. Los modelos de aprendizaje continuo procesan esos datos rápidamente, identificando los intereses de cada cliente a partir de sus comportamientos.

El aprendizaje profundo se utiliza para desarrollar motores de personalización que ayudan a los especialistas en marketing a ofrecer contenido hiperpersonalizado. Piense en sitios web dinámicos que muestren contenido diferente dependiendo de quién esté navegando, o envíe notificaciones para los clientes que se van sin comprar.

Incluso es posible recomendar soluciones antes de que el cliente las busque. En lugar de un correo electrónico genérico sobre regalos de Navidad, la máquina podría hacer recomendaciones personalizadas basadas en la actividad de las redes sociales.

Gráfico que muestra las opiniones de los clientes sobre la personalización

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Mayor compromiso

Además de facilitar la personalización del contenido en sí, las herramientas de aprendizaje continuo también lo ayudan a identificar los tiempos y métodos óptimos para la entrega. Si puede dirigirse a las personas adecuadas con el mensaje correcto en el momento adecuado, tiene muchas más posibilidades de participación.

Por ejemplo, la IA podría detectar que un determinado cliente siempre revisa sus correos electrónicos a las 8:00 am y, a menudo, hace clic en ofertas especiales. Otro cliente pasa la mayor parte de su tiempo en Facebook pero rara vez usa el correo electrónico. En ambos casos, el equipo de marketing sabrá cuál es la mejor manera de atraer a esos clientes.

Por supuesto, necesitará los datos de contacto correctos para todos los clientes:software de búsqueda de correo electrónico utiliza el aprendizaje automático para encontrar direcciones actualizadas para que sus esfuerzos de marketing no se desperdicien.

Predecir el comportamiento del consumidor

Otro aspecto útil del aprendizaje continuo es que ayuda a las empresas a predecir qué harán los clientes a continuación. Desde el seguimiento de cómo las personas navegan por su sitio web hasta la frecuencia con la que realizan una compra, los modelos de IA pueden aprender y sacar conclusiones precisas de los datos.

Esto no solo ayuda con la personalización, sino que también les dice a las empresas qué productos o servicios es probable que tengan demanda. Las empresas pueden usar este conocimiento para enviar productos populares a sus almacenes por adelantado (como lo hace Amazon) y asignar mejor sus presupuestos de marketing.

También puedes usar Optimización basada en reglas para escalar automáticamente sus campañas de marketing y hacer ajustes a su publicidad, en función de la cantidad de tráfico y el comportamiento de visualización de las personas, sin necesidad de realizar cambios manuales.

Vale la pena recordar que puede existir un sesgo en los conjuntos de datos, como cuando hay menos datos para un determinado grupo. Puedes asegurarte de que tu modelo ML no esté sesgado usando el Reducción de sesgo de SageMaker herramienta.

Usos de la IA de aprendizaje continuo en marketing digital

IA conversacional

Gracias a la programación en lenguaje natural (NLP), las máquinas pueden entrenarse para responder a las consultas de los clientes de forma natural y no robótica. Por ejemplo, los chatbots de aprendizaje continuo analizan datos de conversaciones humanas y, con el tiempo, aprenden a sonar más humanos.

Gráfico que muestra cómo funciona la IA conversacional

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Además de ser atractivos para los clientes, recopilan más datos mientras chatean. Y pueden identificar los estados de ánimo y las reacciones de los clientes a través del análisis de sentimientos, lo que brinda más información a los especialistas en marketing.

mapas de calor

Las herramientas de aprendizaje profundo pueden usar mapas de calor para analizar el rendimiento de áreas específicas de un sitio web. Mediante el seguimiento de los clics y movimientos del mouse (e incluso los movimientos de los ojos de los usuarios), identifican qué áreas obtienen la mayor cantidad de «calor» de los visitantes. Luego, los especialistas en marketing pueden asegurarse de colocar elementos clave como CTA en esos lugares, lo que aumenta las tasas de clics y mejora la experiencia del usuario.

SEO

El mapeo de calor es una de las herramientas que los especialistas en marketing pueden usar para optimizar el SEO, mientras que los modelos de aprendizaje continuo también escanearán el contenido en línea y los términos de búsqueda de los clientes. para identificar palabras clave y temas de tendencia. El software de generación automática de sitios web puede optimizar el diseño y el contenido del sitio web en tiempo real, lo que es más eficiente que las pruebas y la experimentación manuales.

Redes sociales

El auge de las redes sociales ha proporcionado una tonelada de datos para que los especialistas en marketing analicen, por lo que se requieren herramientas de aprendizaje continuo para ayudar a los especialistas en marketing a entender todo. Al escanear las palabras clave y el sentimiento en publicaciones, comentarios y reseñas, las máquinas pueden producir informes sobre cómo los usuarios perciben y se comunican con la marca.

Desafíos de usar IA de aprendizaje continuo

Requisitos

ML requiere cierta inversión en términos de gestión de datos e infraestructura tecnológica, como herramientas que pueden ejecutar y analizar cantidades masivas de simulaciones. Es posible que tenga una cantidad significativa de datos en un lago de datos, pero necesita suficiente poder computacional para procesarlo y analizarlo. Se requieren grandes volúmenes de datos para entrenar una red neuronal, por lo que es posible que las nuevas empresas no tengan suficientes detalles de los clientes para alimentar las máquinas.

reentrenamiento

Las máquinas de IA son inteligentes, pero no infalibles. Podría ver una disminución en el rendimiento mientras se integran nuevos datos o incluso una sobrescritura de conocimientos previos con los nuevos datos. También hay un problema técnico llamado olvido catastrófico, en el que las redes profundas no recuerdan lo que han aprendido y deben recordárselo constantemente.

Diagrama que muestra el olvido catastrófico

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Es costoso y lleva mucho tiempo volver a entrenar el modelo cada vez que hay nuevos datos. Para asegurarse de que su nuevo modelo funcione correctamente, deberá probarlo con datos antiguos antes y durante la implementación. MLOps con ladrillos de datos es una forma de mantener y monitorear modelos ML.

Preocupaciones sobre la privacidad

dos tercios de los clientes estaría feliz de compartir sus datos, o consideraría compartir datos, si obtuviera algo de valor a cambio, como ofertas personalizadas. Sin embargo, las empresas deben tener cuidado de no alienar a los clientes emitiendo una vibra de acosador. Y también es esencial cumplir con las leyes de privacidad.

Quitar

La adopción de cualquier nueva tecnología conlleva desafíos, pero en el caso del aprendizaje continuo, los beneficios tienden a superarlos. Procesa grandes conjuntos de datos rápidamente, lo que ahorra tiempo y ayuda a los especialistas en marketing a identificar su público objetivo.

La técnica también proporciona información más detallada sobre las necesidades y los comportamientos de los clientes, tanto ahora como en el futuro, que puede utilizar para personalizar los mensajes y mejorar las experiencias. Si aprovecha esta tecnología en todo su potencial, verá más participación y la lealtad del clientey un aumento en los ingresos.



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