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Cómo le hacen Netflix y Spotify para saber lo que te gusta (sí, con inteligencia artificial)

El aprendizaje automático está humanizando las estrategias de marketing.
Cómo le hacen Netflix y Spotify para saber lo que te gusta (sí, con inteligencia artificial)
Crédito: Depositphotos.com
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Imagina que estás teniendo una conversación con tu peluquero. Él puede decir por tu tono de voz o expresión facial si algo te gusta o si no estás de acuerdo con un producto que te quiere aplicar, y puede ajustar sus acciones en consecuencia. Pero ¿no sería extraño si comenzara a hacerte sugerencias completamente irrelevantes para tu corte de pelo? También sería problemático si él te sugiriera peinados que ya habías discutido con él y que ya hubieras usado o descartado.  

Estarías más que frustrado de tener esa experiencia cuando hablas cara a cara con un profesional, pero durante años hemos aceptado tal falta de personalización como parte de la experiencia de compra y consumo en internet.

¿Cuántas veces te has encontrado con una experiencia tan irrelevante? Puedo pensar en muchos ejemplos. Los sitios de tecnología Business-to-Business (B2B) me han sugerido que descargue un documento técnico que acabo de descargar. Los sitios de venta minorista me han enviado correos electrónicos recomendando zapatos de mujer cuando nunca he mostrado ningún interés en la indumentaria femenina. He visto anuncios redirigidos a través de Internet que me muestran los productos que vi en algún momento, pero decidí rápidamente que no eran adecuados para mí. Una vez que comienzas a notar estas experiencias despersonalizadas, las ves en todas partes.

En los últimos años, sin embargo, algunas compañías con visión de futuro han cambiado nuestras expectativas digitales. La adopción masiva de servicios como Netflix y Spotify ha creado una nueva expectativa en la mente del consumidor: personalización personalizada. La tecnología que utilizan estas marcas para crear experiencias verdaderamente personalizadas es un tipo de inteligencia artificial (IA) llamada aprendizaje automático.

El término "aprendizaje automático" suena muy técnico, y ciertamente puede serlo, pero sus aplicaciones pueden ser muy valiosas para los especialistas en marketing. Si bien no es necesario que conozcas todas sus complejidades técnicas, sí ayuda a tener una comprensión general del concepto. Para explicar de qué se trata el aprendizaje automático, ya que se relaciona con la personalización uno a uno, comencemos con un enfoque que lo precedió.

La forma en que la mayoría de los mercadólogos han entregado experiencias personalizadas en el pasado es a través de reglas y segmentación. Los segmentos se crean manualmente cuando un especialista en marketing decide agrupar clientes, visitantes del sitio o usuarios de aplicaciones según algunos criterios predeterminados.

Por ejemplo, un comercializador B2B puede segmentar los visitantes del sitio por industria. Luego, el profesional de marketing puede configurar manualmente una regla para mostrar algún tipo de experiencia a esos diferentes segmentos. El marketeer podría seleccionar un contenido relevante, como un documento técnico o un estudio de caso, para promocionar a cada persona según el segmento de industria en el que se encuentre. Esto crea una experiencia personalizada, porque una persona que cae en el segmento de servicios financieros vería una pieza diferente de contenido que alguien que cae en el segmento de atención médica.

Este enfoque puede funcionar, pero es muy limitado.

El problema es que las reglas están escritas por humanos en base a lo que creen que es verdad. En el ejemplo anterior de la industria el especialista en marketing debe decidir qué contenido promover en cada segmento. Pero cada persona es única. Incluso dentro de una industria, los visitantes podrían estar en diferentes puntos de su viaje emprendedor o podrían tener diferentes intereses y preferencias de contenido. Su intención de visita a visita también puede cambiar. Algunos segmentos y reglas no pueden tener toda esta información en cuenta.

Simplemente hay demasiados datos para que un ser humano los pueda ordenar sin la ayuda del aprendizaje automático.

Los algoritmos de aprendizaje automático crean experiencias únicas para las personas.

En lugar de confiar en el esfuerzo manual de un profesional de marketing para crear diferentes experiencias para grupos de personas, los algoritmos de aprendizaje automático proporcionan una forma escalable para que se creen experiencias únicas para las personas.

Con el aprendizaje automático, en lugar de darle a la computadora muchas reglas, la estamos programando para que aprenda todo lo que pueda sobre una persona y seleccione la experiencia más probable para atraer a ese cliente. Y para que la personalización del aprendizaje automático sea más efectiva, los mercadólogos deberían ser capaces de crear sus propias "recetas" que le digan a la computadora qué tipo de información se debe considerar al determinar la experiencia digital de una persona.

Una receta personalizable comienza con la selección de uno o más algoritmos base preprogramados. Estos sistemas pueden ser simples, como mostrar elementos que están en tendencia o publicados recientemente, o pueden ser más avanzados, como filtros colaborativos o árboles de decisión.

Luego, los marketeers pueden dar su propio giro a esos algoritmos diciéndole a la máquina que incluya o excluya ciertas variables o que aumente las preferencias individuales, según las necesidades de sus negocios. Con este enfoque, los profesionales del marketing mantienen el control de las experiencias individualizadas que reciben sus visitantes.

Toma de decisiones humanas vs. máquinas

Cuando hablas con alguien en persona decides qué decir a continuación y reconoces cuándo dejar de hablar en función de lo que sabes sobre esta persona de encuentros anteriores. Incluso si esta es la primera vez que ha hablado con alguien, tiene pautas generales de comportamiento de circunstancias sociales similares.

El aprendizaje automático hace lo mismo. Este aprendizaje se basa en reconocer y recordar situaciones para formar un patrón fluido que gobierna el comportamiento. Puede determinar qué mensajes debe mostrar, las ofertas que debe sugerirte, las opciones de navegación que debe proporcionar, los resultados de búsqueda que debe enseñar, el calendario y el contenido de un correo electrónico que debe enviar o los productos o artículos más relevantes que debe recomendar, todo en función de lo que haya aprendido de los encuentros actuales y anteriores con la persona.

El sistema utiliza datos reales para tomar estas decisiones, en el momento, del mismo modo que una persona lo usaría para tomar decisiones en una conversación.

En última instancia, los humanos deberían tener la última palabra en marketing de aprendizaje automático.

Todo lo dicho, por beneficioso que pueda ser el aprendizaje automático, los humanos no deberían entregar el control total. La capacidad de un ser humano para definir, probar y refinar algoritmos y puntos de interacción es de vital importancia para los objetivos generales que tiene para la personalización individual y la experiencia de marca que desea ofrecer.

El aprendizaje automático tiene algunas ventajas obvias sobre los enfoques tradicionales basados en reglas. Lo más destacado es que puede tener en cuenta muchos más datos, descubrir conocimientos críticos y permitir la personalización individualizada.

No tiene que comprender todos los matices técnicos del aprendizaje automático. Pero comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático y sus beneficios indudablemente lo harán un mejor vendedor.

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