La Inteligencia Artificial en marketing es un tema que está plena ebullición en el mundo de las empresas, y también entre los expertos en marketing de todo el mundo, ya sea desde las aplicaciones actuales en automatización de marketing hasta el análisis predictivo. Para comprender mejor hacia dónde nos está llevando este profundo cambio en la tecnología y sus efectos sobre las tareas de marketing, vamos a explicar brevemente como los procesos de pensamiento están impulsando el cambio: los procesos de pensamiento de los ordenadores, es decir, las redes neuronales artificiales.¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales son un subconjunto importante del aprendizaje automático. Son lo que los científicos informáticos utilizan para trabajar en tareas complejas, como para hacer predicciones, establecer estrategias y reconocer tendencias. A diferencia de otros algoritmos de aprendizaje automático, que pueden organizar datos o números precisos, las redes neuronales aprenden de la experiencia, al igual que los humanos.
Las redes neuronales, como su nombre indica, están modeladas a partir de las redes neuronales del cerebro humano, que son responsables de la toma de decisiones humanas. El cerebro toma información y luego intenta conectar los puntos para llegar a una conclusión. Al principio, no siempre lo entendemos bien, ni los algoritmos de aprendizaje automático. Pero a través de prueba y error, nosotros, y también las redes neuronales artificiales (ANN), comenzamos a producir mejores resultados para aplicarlos a la toma de decisiones.
¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?
Actualmente, la mayoría de las redes neuronales artificiales son relativamente simples en comparación con las complejas interacciones neuronales que tienen lugar cuando la mente humana toma decisiones. Hay una capa de entrada, una capa de salida y una capa oculta intercalada entre ellas, donde hay cientos de nodos virtuales a los que el algoritmo se conecta y vuelve a conectar cuando se intenta alcanzar un resultado.
Para «aprender» con cada experiencia de entrada, el algoritmo modificará las conexiones internas hasta que descubra cómo lograr una salida deseada dentro de un nivel de precisión específico. Una vez que el algoritmo ha aprendido, se pueden ingresar más entradas y la red neuronal artificial proporciona una predicción viable.
Cómo se utilizan las redes neuronales en la comercialización
Las redes neuronales artificiales se utilizan en todas las industrias: medicina, ingeniería, finanzas y por su puesto marketing, entre otras. En lo que a las actividades de marketing se refiere, las redes neuronales artificiales están brindando mucho valor a los comercializadores herramientas nuevas, más eficientes y más dinámicas, ya que aumentan su precisión para:
- Predecir el comportamiento del consumidor
- Crear y entender segmentos de compradores más sofisticados.
- Automatizar actividades simples y cada vez más complejas de marketing
- Crear de contenido
- Pronosticar las ventas
La aplicación más utilizada de las redes neuronales artificiales se encuentra en el campo de la analítica predictiva. En este caso, las redes neuronales pueden ayudarnos a los profesionales de marketing a hacer predicciones sobre el resultado de una campaña al reconocer las tendencias de campañas de marketing anteriores. Si bien las redes neuronales han existido durante décadas, es la aparición más reciente del Big Data lo que ha hecho que esta tecnología sea increíblemente útil para el marketing. Con un mar virtual de datos para ingresar en una red neuronal, ahora es posible lograr predicciones más sofisticadas y precisas que pueden ayudar a los CMO a tomar decisiones más inteligentes sobre qué acciones tomar y a qué canales asignar más recursos.
Del mismo modo, con la segmentación del mercado, la previsión de ventas y la creación y distribución de contenido, las redes neuronales, alimentadas con datos suficientes, pueden proporcionar perspectivas y pronósticos más precisos, lo que ayuda a los tomadores de decisiones de marketing a evaluar de la mejor manera las expectativas. Esta tecnología también permite un nivel más dinámico de automatización, que no solo está evolucionando el flujo de trabajo de marketing sino que está creando una experiencia aún más perfecta para el consumidor
Ejemplos de redes neuronales en acción
Con BrainMaker de Microsoft, Microsoft tomó un conjunto de variables, como la fecha de la última compra, el número de productos comprados y registrados, y el número de días entre el lanzamiento y la compra del producto, y lo conectó a BrainMaker para saber qué usuarios de sus bases de datos eran más probables de convertirse en clientes por medio de la apertura de sus correos electrónicos lanzados a través de campañas de mail marketing. Al utilizar el software de red neuronal BrainMaker, Microsoft aumentó su tasa de respuesta de correo directo del 4.9 por ciento al 8.2 por ciento, lo que se traduce, según el portavoz de la compañía, Jim Minervino, en «la misma cantidad de ingresos por un 35 por ciento menos de costo».