Impacto del aprendizaje automático en el marketing digital: ¿cuál será el futuro?

El marketing de empresas y organizaciones ha evolucionado mucho desde sus inicios a finales del siglo XIX. El marketing es el uso de la investigación de mercado o de clientes para promover o vender servicios y bienes ofrecidos por diferentes entidades.

Las tácticas de marketing han evolucionado a través de cuatro fases distintas desde su creación. Estas fases son:

1. Marketing orientado al producto
2. Marketing orientado a las ventas
3. Marketing orientado al consumidor
4. Marketing orientado a las relaciones

A lo largo de estas cuatro fases distintas de marketing, el impulso de la evolución ha sido de dos factores: la tecnología de marketing y las necesidades del cliente. Las necesidades del consumidor implican la adopción de tácticas de marketing para garantizar que satisfagan las necesidades del consumidor y, por lo tanto, obtener más clientes.

La tecnología de marketing implica el uso de los mejores desarrollos tecnológicos y de alto rendimiento para el marketing. El marketing digital revolucionó significativamente la industria del marketing.

Ofrecía opciones de marketing más baratas que a menudo eran más eficientes. Las estrategias de marketing digital también llegaron a más personas en comparación con los métodos de marketing tradicionales. Estos dos beneficios sobre el marketing tradicional impulsaron el cambio al marketing digital para muchas empresas.

Aprendizaje automático en marketing digital

Además, las tecnologías de marketing digital han evolucionado y han adoptado el uso del aprendizaje automático. El aprendizaje automático es el uso de datos ya existentes para generar modelos de datos que pueden analizar nuevos datos y extraer información de ellos.

Los modelos de aprendizaje automático también se pueden desarrollar con tecnología que les permita mejorar a lo largo de su uso. Se vuelven mejores en uso porque obtienen más datos e información.

En marketing digital, el aprendizaje automático se utiliza para el análisis de datos de mercado y el análisis de información de anuncios. El aprendizaje automático ha ayudado a muchas empresas y organizaciones a pronosticar y predecir tendencias de datos mediante el análisis de datos preexistentes.

En este artículo, discutiremos los impactos del aprendizaje automático en el marketing digital.

1. Personalización de las recomendaciones del cliente

Si eres un usuario de Netflix, ¿cuántas veces has sentido que el sitio conoce muy bien tus gustos de películas y programas de televisión? Muchas veces, ¿verdad? Netflix utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar a todos sus usuarios y comprender sus preferencias. Tras el análisis, el sitio puede predecir fácilmente qué películas o programas de televisión le gustarán a un usuario.

Este es un ejemplo del uso del aprendizaje automático para recomendaciones personalizadas. Las recomendaciones personalizadas ayudan a fidelizar a un usuario con una empresa. Esto se debe a que el usuario siente que el negocio lo entiende bien.

Sin embargo, administrar modelos de recomendación puede ser complicado porque el sistema requiere mucho análisis de big data y diseño de algoritmos. Después del análisis de datos, la empresa puede terminar con numerosos modelos de recomendación para diferentes grupos de clientes. La gestión de modelos para el marketing digital se presenta para ayudar a las empresas a gestionar sus modelos.

Los servicios de gestión de modelos manejan el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático para empresas. Los servicios de gestión de modelos permiten que una empresa se centre en sus funciones principales, mientras que las empresas de gestión de modelos trabajan en el desarrollo de modelos optimizados de aprendizaje automático para sus clientes.

2. Predicciones precisas del mercado

Una característica distintiva clave del marketing digital es la recopilación de datos. En el marketing digital, se recopilan datos para el análisis de la tasa de éxito o la tasa de fracaso de la táctica de marketing y otras métricas. Sin embargo, los datos recopilados pueden ser demasiado para el análisis manual de datos.

El aprendizaje automático puede ayudar en el análisis de lo recopilado y obtener información significativa a partir de él. En estos días, el uso de modelos de aprendizaje automático para predicciones de mercado es una táctica común utilizada por las empresas.

Las predicciones de mercado ayudan a las empresas y organizaciones a tomar las decisiones estratégicas necesarias. Las decisiones estratégicas ayudan a que los negocios superen los cambios del mercado.

3. Automatización de Procesos de Marketing

Fuente: Pixabay

Contrariamente a la opinión popular, el único propósito del aprendizaje automático no es observar y apuntar estratégicamente a los usuarios. El aprendizaje automático se desarrolló con el único propósito de permitir la automatización de procesos sin necesidad de intervención humana.

Las campañas de marketing digital constan de numerosos pasos. De estos pasos, muchos de ellos son mundanos y/o repetitivos. Los modelos de aprendizaje automático se pueden implementar para realizar tales funciones, asegurando así una campaña de marketing optimizada y exitosa.

Esto se debe a que cuando los humanos realizan tareas repetitivas o mundanas, a menudo se aburren y se cansan, lo que reduce su eficiencia. Sin embargo, este no es el caso con los modelos de aprendizaje automático. Pueden realizar 1000 iteraciones de la tarea sin reducir su eficiencia.

La automatización de los procesos de marketing digital permite a los especialistas en marketing centrarse en tareas que requieren intervención humana. Esta automatización crea un proceso de campaña de marketing eficiente.

4. Detección de fraude publicitario

Desde el inicio de las tecnologías de Internet, el fraude ha sido una gran plaga para el servicio. Los informes indican que en 2020, hubo un total de 2,2 millones de casos de fraude denunciados. Estas cifras estadísticas muestran el estado preocupante del abuso de los servicios de Internet.

El fraude publicitario es el intento de los delincuentes de robar a las empresas sus esfuerzos de publicidad digital. Los casos de fraude publicitario generalmente involucran a delincuentes que roban la identidad en línea y fingen ser un negocio, y luego estafan a todos los compradores dispuestos.

La detección de fraude publicitario digital es un proceso largo que implica el análisis de datos de varias fuentes para identificar tendencias incompletas en los anuncios. Este proceso es a menudo demasiado pesado para ser realizado por humanos. Recientemente, los modelos de aprendizaje automático se han utilizado para identificar y marcar el fraude publicitario.

Los modelos de aprendizaje automático analizan y comparan datos simultáneamente, como las tendencias de participación de anuncios digitales, las tendencias de sincronización de anuncios, etc. Los modelos analizan críticamente los datos para identificar cualquier actividad sin escrúpulos.

Una vez que el aprendizaje automático detecta el fraude publicitario, bloquea automáticamente los anuncios de la plataforma de marketing digital. Estos modelos también se pueden integrar con tecnología de aprendizaje profundo que les permite obtener más conocimiento sobre la detección de fraudes publicitarios. Esto mejorará la eficiencia del modelo en la detección de fraude publicitario.

5. Precios dinámicos de productos y servicios

Los modelos de aprendizaje automático se pueden implementar para analizar los precios regionales de productos y servicios y brindar un informe detallado. Esto permite a las empresas fijar el precio de sus productos y servicios a la par de la competencia, sin sobrevalorar ni cobrar de menos.

Este servicio también se puede utilizar para identificar a los clientes que buscaron el producto y no lo compraron, o lo agregaron al carrito y lo abandonaron. El modelo ofrece códigos de descuento oportunos a dichos clientes para obligarlos a completar la compra.

Conclusión

El despliegue de modelos de aprendizaje automático en marketing digital pinta un futuro brillante para el servicio. Con una mejor integración del aprendizaje profundo, los casos de fraude publicitario en línea se pueden reducir significativamente. Se pueden reducir con el uso de modelos de detección de fraude publicitario equipados con tecnología de aprendizaje profundo.

Con el aprendizaje automático, la eficiencia de las estrategias de marketing digital mejorará significativamente, mejorando así los márgenes de beneficio de las empresas.