Lo que los especialistas en marketing deben saber

La inteligencia artificial sigue siendo un tema candente en la industria del marketing. Es probable que el mercado de inteligencia artificial en marketing crezca a $ 107,5 mil millones para 2028, en comparación con $ 15,84 mil millones en 2021.

Con la expansión del papel de la tecnología en el marketing, es posible que haya escuchado los términos “aprendizaje profundo” y “aprendizaje automático”, pero ¿qué significan estos términos? Esto es lo que los especialistas en marketing deben saber sobre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje automático?

3 formas comunes en que los especialistas en marketing utilizan el aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje profundo?

3 formas comunes en que los especialistas en marketing utilizan el aprendizaje profundo

La diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

Un ejemplo de aprendizaje automático es el reconocimiento de voz. El aprendizaje automático puede traducir el habla en texto; Las aplicaciones de software pueden convertir grabaciones de voz y audio en vivo en archivos de texto.

La búsqueda por voz, la comunicación por voz y el control de dispositivos son ejemplos de aprendizaje automático en el reconocimiento de voz.

Entonces, si alguna vez escuchó su canción favorita diciendo: “Alexa, toca ____”, puede agradecer al aprendizaje automático por la capacidad.

3 formas comunes en que los especialistas en marketing utilizan el aprendizaje automático

Estas son algunas de las formas en que el aprendizaje automático a menudo se implementa en las estrategias de marketing.

1. Recomendaciones predictivas

Las máquinas de recomendación predictiva se basan en datos para predecir qué contenido o servicios disfrutará un usuario. Un ejemplo bien conocido es el sistema de inteligencia artificial de Netflix que recomienda películas y programas en función de lo que el usuario ya ha visto.

Se dice que AI ahorra a Netflix $ 1 mil millones anuales a través de una menor retención y retención.

2. Expectativa bombeada

Algunas empresas utilizan el aprendizaje automático para predecir cuándo un cliente está a punto de salir, de modo que la empresa pueda tomar medidas antes de que el cliente se vaya.

Lo logran examinando datos demográficos, acciones de usuarios anteriores y otros datos para predecir el comportamiento futuro.

Por ejemplo, si el comportamiento de un cliente indica que puede cancelar su suscripción a una transmisión de música. En este caso, el servicio puede ofrecer una oferta exclusiva, como un precio de suscripción reducido temporalmente, para evitar que sea disruptivo.

Este tipo de aprendizaje automático ayuda a las empresas a mantener altas tasas de retención, lo que genera mayores ingresos.

3. Registre los puntos principales

Los resultados de prospectos predicen qué prospectos tienen más probabilidades de convertirse en clientes. Este tipo de aprendizaje automático ayuda a los equipos de ventas a evitar clasificar y revisar manualmente miles de clientes potenciales cada mes.

Los equipos pueden usar un modelo de puntuación de clientes potenciales para identificar y priorizar automáticamente los productos más prometedores, lo que aumenta la productividad y reduce los costos.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que utiliza algoritmos y datos para imitar el cerebro humano para entrenar un modelo. Esta especialidad utiliza redes neuronales para aprender una tarea específica.

Las redes neuronales consisten en neuronas interconectadas que procesan datos en el cerebro humano y las computadoras.

3 formas comunes en que los especialistas en marketing utilizan el aprendizaje profundo

Estas son algunas de las formas en que los especialistas en marketing utilizan el aprendizaje profundo en sus estrategias.

1. Fragmentación

Los modelos de aprendizaje profundo pueden encontrar patrones en los datos para iniciar una segmentación avanzada. Esto permite a los especialistas en marketing identificar fácil y rápidamente al público objetivo de una campaña y predecir clientes potenciales.

2. Sobre la personalización

El aprendizaje profundo puede desarrollar motores de personalización que ayuden a los especialistas en marketing a simplificar el proceso de entrega de contenido altamente personalizado.

Ejemplos de material altamente personalizado son los sitios web que muestran contenido que varía según quién esté navegando o notificaciones automáticas para los clientes que se van sin realizar una compra.

3. Anticiparse al comportamiento del cliente

Los especialistas en marketing pueden utilizar el aprendizaje profundo para predecir las acciones de un cliente mediante el seguimiento de cómo navegan por el sitio web de una marca y con qué frecuencia compran.

Al hacerlo, la IA puede decirles a las empresas qué productos y servicios se necesitan y cuáles deberían ser el foco de futuras campañas.

La diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial, mientras que el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático.

El aprendizaje automático significa que las computadoras aprenden de los datos mediante el uso de algoritmos para aprender y actuar sin programación, en otras palabras, sin intervención humana. Utiliza algoritmos de aprendizaje profundo y redes neuronales para entrenar un modelo.

La siguiente imagen muestra la relación entre la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

El aprendizaje automático también puede entrenarse en conjuntos de datos más pequeños, mientras que el aprendizaje profundo requiere grandes cantidades de datos.

El aprendizaje profundo mejora a través de su entorno y aprende de errores pasados, pero el aprendizaje automático requiere más intervención humana para aprender y corregirse.

Aquí hay algunas otras diferencias importantes entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo:

• El aprendizaje automático requiere una capacitación más corta, pero puede resultar en una menor precisión.
• El aprendizaje profundo requiere una mayor capacitación y da como resultado una mayor precisión.
• El aprendizaje automático simplifica las correlaciones lineales.
• El aprendizaje profundo hace que las asociaciones complejas no sean lineales.

A medida que la IA se integra más en varias industrias y en nuestra vida diaria, los especialistas en marketing deben comprender sus principios básicos y aprender a aprovecharlos para sus marcas.

Tanto el aprendizaje profundo como el aprendizaje automático crearán nuevas posibilidades en marketing al simplificar procesos tediosos y predecir el comportamiento de la audiencia.

La inteligencia artificial puede ayudar a los especialistas en marketing a mejorar sus estrategias y garantizar que siempre estén en el camino correcto con los consumidores.