El futuro llegó: Machine learning transforma el marketing digital
- por Salvador Gomez
- •
- 13 jul, 2017
- •
Por Marisol Ramírez
Machine Learning está irrumpiendo en procesos de mercadotecnia digital como una herramienta que aprende y predice el alcance de una campaña de manera más rápida y de forma precisa. Por: Marisol Ramírez Este sistema se perfeccionó gracias a que empresas…
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Machine Learning
está irrumpiendo en procesos de mercadotecnia digital como una herramienta que aprende y predice el alcance de una campaña de manera más rápida y de forma precisa.
Por: Marisol Ramírez
Este sistema se perfeccionó gracias a que empresas tecnológicas invierten en experimentos de interacción entre máquinas y consumidores.
Se trata de una disciplina científica derivada de la Inteligencia Artificial donde existen sistemas que aprenden automáticamente, es decir, identifican patrones complejos en millones de datos.
Machine learning
analiza los datos
que las personas dejan como rastro en nuestro uso diario de Internet, aprenden de los gustos y replican mostrando a los consumidores ofertas e información relevante para ellos.
Otra de sus característica es ser predictiva, porque reúne los resultados de búsqueda, gustos y motivaciones de las personas. Al alimentarse constantemente de datos de manera autónoma, al paso del tiempo son más precisos en el análisis de información sin intervención humana.
Cómo aporta machine learning al marketing digital
El uso de herramientas como machine learning
mejora la gestión de las campañas
, en consecuencia el ROI de los clientes también incrementa y explota su máximo con campañas más efectivas.
¿Cómo? Con su aprendizaje automático, maximiza las ofertas en tiempo real. Al aprender y detectar los comportamientos, permite determinar la cantidad óptima a la hora de hacer una oferta para cada impresión.
Por otro lado, el mismo algoritmo de aprendizaje
, analiza los millones de datos de búsqueda que se generan por segundo y, con ellos, redirigen a audiencias específicas.
Crean grupos específicos de audiencia perfilado al tipo de producto o servicio objetivo, de este modo aumenta la probabilidad de una respuesta o una conversión.
Finalmente, con el avance de una campaña y el análisis de los resultados, se predice el rendimiento de los anuncios gracias a los registros históricos que posee cada anunciante y maximizar el rendimiento.
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