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Machine learning y su impacto en el marketing


Por: Max Sequeira Cascante, Consultor de Gestión Empresarial-Conferencista Internacional

El encontrarse la humanidad, en un siglo lleno de digitalización y disrupciones tecnológicas, se han propiciado grandes acontecimientos y hasta sucesos, de gran envergadura local y mundial que, con el fenómeno de la pandemia, ha obligado a que las empresas tienen que viajar en una carretera única y llena de macro-cambios acelerados, derivados de la revolución industrial 4. 0. Llegando a revolucionar la industria moderna y los mercados internacionales.

Por lo que el tema es suma importancia, y a su vez ha generado importantes cambios y grandes disrupciones debido, a la aceleración del fenómeno de la pandemia, por lo que el machine learning, se está constituyendo hoy en día, en una herramienta en donde las grandes empresas, están manejando en tiempo real los grandes datos, sobre perfiles psicográficos de los grupos o segmentos de mercado.

El machine learning, es una herramienta o forma de inteligencia artificial, que le permite, a los sistemas aprender de los datos, sustituyendo el aprendizaje de datos, de manera explícita, se basa en los comportamientos y perfiles, de las personas, estudiando de manera orgánica, datos, comportamiento, emociones, sentimientos y hasta percepciones, cuando las personas, tienen contacto directo con los bienes y servicios.

En materia de digitalización el machine learning, se vale del marketing de proximidad, para comprender en tiempo real, los comportamientos, actitudes y aptitudes de los clientes, cuando de procesos de compra se trata, midiendo en el momento las emociones, sentimientos y el proceso perceptual de las personas, pro lo que este tipo de sistemas, con capaces de variar en un mismo producto o servicio, la oferta, dirigiendo mensajes diferentes, a distintos públicos, por lo que el contexto y entorno son factores esenciales, para diseñar estrategias de inteligencia artificial.

Los aspectos que estudia el machine learning y el marketing, están denotados por los siguientes criterios.

Deep learning, es un método que se encarga de interpretar y canalizar las funciones de reacción, en las redes neuronales en capas sucesivas, aprendiendo de los datos en forma interactiva cuando las personas, experimentan sensaciones y emociones, con las imágenes, voz o aplicaciones de visión de computadora, con estos datos la estrategia de bienes y servicios está preparada para diferentes personas, pero con un mismo propósito.

Agrupación por segmentación e identificación (clustering), con esta metodología se puede no sólo agrupar a la audiencia, sino que también se pueden atraer generando millones de variables por estudiar del perfil del consumidor, viendo en si interés y pensamientos específicos.

Modelos de regresión para precios, puede condicionar el futuro de un producto a través de valores numéricos basados en características personales preexistentes.

Clasificación de texto para percepción y personalización del usuario, al procesar el lenguaje natural NLP, se puede sondear el contenido basado en texto o voz y clasificar el contenido por sentimientos o tonalidad de voz, para generar información en el consumidor con material relevante.

Esto es apenas una parte de lo que compone un sistema de esta magnitud. Nuevos cambios conllevan, nuevos procesos y metodologías, para ver el mundo de forma diferente.

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