Imagina lograr generar modelos que analizan datos amplios y complejos de forma r\u00e1pida y autom\u00e1tica parar entregar resultados necesarios a gran escala.<\/p>\n
Eso es lo que el machine learning, o aprendizaje de m\u00e1quina hace. Esta poderosa t\u00e9cnica se est\u00e1 volviendo cada vez m\u00e1s popular con la transformaci\u00f3n digital<\/a> de las empresas.<\/p>\n Con modelos precisos de datos, las compa\u00f1\u00edas est\u00e1n logrando identificar oportunidades rentables y evitar errores peligrosos.<\/p>\n Y no solo eso. Las ventajas de usar esta estrategia son muchas y pueden ayudarte incluso con el proceso de prospecci\u00f3n de clientes y ventas de tu servicio o producto.<\/p>\n Por eso su uso tiene tanta influencia en el \u00e9xito del marketing digital<\/a>.<\/p>\n En este art\u00edculo descubrir\u00e1s:<\/p>\n La propia traducci\u00f3n del t\u00e9rmino “machine learning” ya da indicios de su significado. Esta t\u00e9cnica engloba la idea de m\u00e1quinas que tienen la capacidad de aprender por s\u00ed solas a partir de grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n Pero, \u00bfc\u00f3mo lo hacen?<\/p>\n Mediante algoritmos y big data, identificando patrones de datos y creando conexiones entre ellos para aprender a ejecutar una tarea sin la ayuda humana y de forma inteligente.<\/p>\n Esos algoritmos usan an\u00e1lisis estad\u00edsticos para prever respuestas de forma m\u00e1s precisa y entregan el mejor resultado predictivo con menos chance de error.<\/p>\n Esa tecnolog\u00eda puede ser separada en dos categor\u00edas principales: supervisada o no supervisada.<\/p>\n Los algoritmos supervisados<\/strong> son aquellos en los que el ser humano necesita interactuar, controlando la salida y entrada de datos, interfiriendo en el entrenamiento de la m\u00e1quina y haciendo comentarios sobre la precisi\u00f3n de las previsiones. Despu\u00e9s, la m\u00e1quina aplica lo que fue aprendido en su algoritmo y pasa al pr\u00f3ximo an\u00e1lisis.<\/p>\n Por otro lado, en la categor\u00eda no supervisada<\/strong>, los algoritmos utilizan el deep learning (aprendizaje profundo) para procesar tareas complejas sin el entrenamiento humano.<\/p>\n Hablaremos un poco m\u00e1s sobre estas categor\u00edas en el tema “m\u00e9todos populares”.<\/p>\n Aunque algunas herramientas de machine learning puedan ser caras, el \u00fanico factor real que los profesionales de marketing pueden encontrar dif\u00edcil para adaptarse son los algoritmos en constante cambio, lanzados por Google, entre otros mecanismos de b\u00fasqueda.<\/p>\n Sin embargo, no sobran dudas de que usar la tecnolog\u00eda de machine learning proporciona innumerables ventajas para las empresas. Conoce algunas de ellas.<\/p>\n El machine learning tiene la capacidad de procesar cantidades pr\u00e1cticamente ilimitadas de datos de diversas fuentes.<\/p>\n De esta forma, es posible revisarlos constantemente y ajustar el mensaje con base en el comportamiento de los clientes.<\/p>\n Una vez que un modelo ha sido entrenado a partir de un conjunto de fuentes de datos, este puede identificar las variables m\u00e1s relevantes y transmitir la informaci\u00f3n correcta, adem\u00e1s de tener la posibilidad de automatizar los procesos internos de la empresa.<\/p>\n Esta tecnolog\u00eda puede consumir datos e identificar informaci\u00f3n importante en tiempo real.<\/p>\n Por ejemplo, el machine learning puede optimizar y mejorar constantemente la pr\u00f3xima oferta para el cliente. De esta forma, lo que el cliente ve al medio d\u00eda, puede ser diferente de lo que ver\u00e1 a la una de la tarde.<\/p>\n Estos sistemas act\u00faan sobre los resultados del aprendizaje de la m\u00e1quina y convierten el mensaje de marketing en algo m\u00e1s din\u00e1mico.<\/p>\n Adem\u00e1s, ayudan con la retenci\u00f3n y conversi\u00f3n de un cliente espec\u00edfico, procesando informaci\u00f3n de forma r\u00e1pida en el momento justo para entrar en contacto.<\/p>\n Una gran ventaja del machine learning es que los modelos pueden aprender con resultados pasados para mejorar continuamente sus previsiones con base en nuevos datos.<\/p>\n La segmentaci\u00f3n de clientes<\/a> es extremadamente importante, sin embargo, demanda mucho labor.<\/p>\n El machine learning puede ser usado para identificar varios segmentos de tu mercado objetivo, as\u00ed como crear micro-segmentos con base en patrones comportamentales que no logras detectar.<\/p>\n Esos datos pueden ayudarte a crear un abordaje predictivo para la segmentaci\u00f3n de tus clientes, permitiendo que gu\u00edes a cada uno individualmente a trav\u00e9s de su jornada de compra.<\/p>\n El valor de la vida \u00fatil del cliente es calculado con base en su hist\u00f3rico demogr\u00e1fico, compras, sus interacciones con tus campa\u00f1as de marketing y acciones que toman en tu plataforma.<\/p>\n El aprendizaje de la m\u00e1quina calcula el valor de la vida \u00fatil del cliente de forma m\u00e1s precisa, permitiendo as\u00ed optimizar tus futuras interacciones con ellos.<\/p>\n Muchas personas confunden el significado de inteligencia artificial, machine learning y deep learning. A pesar de estar relacionadas, ellas no significan lo mismo. Conoce qu\u00e9 es cada una de estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n La inteligencia artificial<\/a> o IA es la capacidad de la m\u00e1quina de imitar algunas caracter\u00edsticas humanas como la percepci\u00f3n visual, reconocimiento del habla, toma de decisiones y traducci\u00f3n de idiomas.<\/p>\n Hay muchas maneras de simular la inteligencia humana, y algunos m\u00e9todos son m\u00e1s inteligentes que otros, sea este una declaraci\u00f3n simple de l\u00f3gica o un m\u00e9todo estad\u00edstico complejo.<\/p>\n El machine learning es un subconjunto de la IA. Es decir, todo el aprendizaje de m\u00e1quina cuenta con IA, pero no todo IA tiene aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n Esta tecnolog\u00eda es la capacidad que las m\u00e1quinas tienen para aprender sin ser expl\u00edcitamente programados, ajust\u00e1ndose para dar una respuesta de acuerdo con los datos disponibles para an\u00e1lisis.<\/p>\n Un aspecto que separa al machine learning de otros sistemas inteligentes es su capacidad de modificarse cuando se expone a m\u00e1s datos, es decir, el aprendizaje autom\u00e1tico de la m\u00e1quina es din\u00e1mico y no requiere intervenci\u00f3n humana para realizar ciertos cambios. Eso lo hace menos fr\u00e1gil y menos dependiente de especialistas humanos.<\/p>\n El deep learning es un subconjunto del machine learning. Generalmente, cuando las personas usan este t\u00e9rmino se refieren a redes neuronales artificiales y muy complejas.<\/p>\n Las redes neuronales artificiales profundas son un conjunto de algoritmos que establecieron nuevos registros en precisi\u00f3n para muchos problemas importantes, como el reconocimiento de imagen, reconocimiento de sonido, sistemas de recomendaci\u00f3n, entre otros.<\/p>\n Gracias a las nuevas tecnolog\u00edas de computaci\u00f3n, el machine learning de hoy no es como el aprendizaje autom\u00e1tico del pasado.<\/p>\n Esta tecnolog\u00eda naci\u00f3 del reconocimiento de patrones y de la teor\u00eda de que los computadores podr\u00edan aprender sin ser programados para ejecutar tareas espec\u00edficas.<\/p>\n As\u00ed, los investigadores interesados en inteligencia artificial decidieron ver lo que los computadores pod\u00edan aprender con los datos.<\/p>\n La velocidad con la que el machine learning ha avanzado en los \u00faltimos a\u00f1os es dif\u00edcil de ignorar. Si pensamos en 2012-2013, pocos pod\u00edan predecir que los sistemas ser\u00edan capaces de ganarle a campeones mundiales de juegos complejos o diagnosticar enfermedades con tal nivel de precisi\u00f3n. Por ejemplo, el caso de AlphaGo venciendo a Lee Sedol en 2016 dej\u00f3 a m\u00e1s de uno con la boca abierta (y quiz\u00e1s repensando su trabajo).<\/p>\n Los presupuestos de investigaci\u00f3n se han disparado y hoy no solo las grandes empresas tecnol\u00f3gicas llevan la delantera, sino incluso startups peque\u00f1as que desarrollan soluciones muy de nicho para problemas que nadie estaba mirando antes. A veces parece que hay una cierta urgencia por ver qui\u00e9n logra el pr\u00f3ximo gran salto, aunque claro, no siempre m\u00e1s datos implican mejores decisiones: las metidas de pata siguen pasando, y los sesgos de siempre siguen col\u00e1ndose entre l\u00edneas, porque la m\u00e1quina aprende de lo que le damos (para bien y para mal).<\/p>\n El aspecto interactivo del aprendizaje en m\u00e1quina es importante, porque a medida que los modelos son expuestos a nuevos datos, son capaces de adaptarse independientemente.<\/p>\n De esta forma, ellos aprenden con c\u00e1lculos anteriores para producir decisiones y resultados confiables y repetibles.<\/p>\n Aunque muchos algoritmos de machine learning hayan ocurrido hace mucho tiempo, la capacidad de aplicar autom\u00e1ticamente c\u00e1lculos matem\u00e1ticos complejos a grandes datos de forma cada vez m\u00e1s r\u00e1pida es un desarrollo reciente.<\/p>\n Como mencionamos en el tema “Qu\u00e9 es machine learning”, los m\u00e9todos m\u00e1s adoptados son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado, pero tambi\u00e9n existen otros m\u00e9todos de aprendizaje por m\u00e1quinas. Conoce los m\u00e1s populares:<\/p>\n En este m\u00e9todo, los algoritmos entrenados usan entradas de datos, en el cual la salida deseada ya es prevista.<\/p>\n El aprendizaje supervisado es com\u00fanmente usado en aplicaciones donde los datos hist\u00f3ricos pueden prever eventos futuros probables.<\/p>\n Por ejemplo, este se puede anticipar a cuando las transacciones con tarjeta de cr\u00e9dito son sospechas de fraude o que un cliente probablemente presentar\u00e1 un reclamo.<\/p>\n Este m\u00e9todo es usado para datos que no tienen hist\u00f3ricos. El sistema no cuenta la “respuesta correcta”. El algoritmo debe descubrir lo que est\u00e1 siendo solicitado. El objetivo es explorar los datos y encontrar alguna estructura dentro.<\/p>\n El aprendizaje no supervisado funciona bien con datos transaccionales. Por ejemplo, este puede identificar segmentos de clientes con atributos semejantes que pueden ser tratados de forma parecida en campa\u00f1as de marketing, o puede encontrar los principales atributos que separan segmentos de clientes unos de otros.<\/p>\n Estos algoritmos tambi\u00e9n son usados para segmentar temas de texto, recomendar \u00edtems e identificar valores abiertos de datos.<\/p>\n Este m\u00e9todo es usado para las mismas aplicaciones que el aprendizaje supervisado. Pero, tiene una diferencia: esta usa datos rotulados y no marcados para entrenamiento.<\/p>\n Este tipo de aprendizaje puede ser usado con m\u00e9todos como clasificaci\u00f3n, regresi\u00f3n y previsi\u00f3n.<\/p>\n Adem\u00e1s, el aprendizaje semi-supervisado es \u00fatil cuando el costo asociado al r\u00f3tulo es muy alto para permitir un proceso de entrenamiento totalmente rotulado. Un ejemplo de eso es poder identificar el rostro de una persona en una webcam.<\/p>\n Este m\u00e9todo es frecuentemente usado para rob\u00f3tica, juegos y navegaci\u00f3n.<\/p>\n Con el aprendizaje de refuerzo, el algoritmo descubre a trav\u00e9s de ensayo y error cuales acciones producen las mayores recompensas.<\/p>\n Este tipo de aprendizaje tiene tres componentes principales: el agente (aprendiz o tomador de decisi\u00f3n) el medio ambiente (con el cual el agente interact\u00faa) y las acciones (lo que el agente puede hacer).<\/p>\n El objetivo es que el agente elija acciones que maximicen la recompensa esperada durante una determinada cantidad de tiempo, y as\u00ed este alcanzar\u00e1 el objetivo mucho m\u00e1s r\u00e1pido siguiendo una buena estrategia.<\/p>\n Por lo tanto, el objetivo del aprendizaje de refuerzo es aprender la mejor estrategia a ser usada.<\/p>\n El marketing digital es una estrategia que siempre se est\u00e1 modificando con las nuevas tecnolog\u00edas.<\/p>\n Felizmente, el machine learning vino para automatizar varias tareas que antiguamente llevaban mucho tiempo para ser hechas.<\/p>\n Con esta t\u00e9cnica siendo usada para resolver un enorme conjunto de problemas diversos con la ayuda de datos, canales, contenido y contexto, se vuelve m\u00e1s f\u00e1cil enfocarse en la estrategia como un todo.<\/p>\n Lo curioso es que muchas peque\u00f1as empresas a\u00fan ven el machine learning como algo lejano o excesivamente t\u00e9cnico, reservado solo para gigantes tecnol\u00f3gicos. Pero en realidad, ya existen herramientas asequibles y adaptadas incluso para quienes inician en el mundo digital. No hace falta tener un ej\u00e9rcito de ingenieros: basta con integrar soluciones b\u00e1sicas para recomendaciones de productos o personalizaci\u00f3n de env\u00edos, y los resultados suelen hablar solos. No digo que sea pan comido, pero ignorar la tendencia tampoco es la mejor jugada.<\/p>\n A veces, la dificultad real est\u00e1 m\u00e1s en decidir por d\u00f3nde empezar y filtrar el ruido de las modas pasajeras que en implementar la tecnolog\u00eda en s\u00ed. Hay tanta promesa de \u201cautomatiza todo y vende m\u00e1s\u201d que uno puede perder de vista su propio p\u00fablico y sus necesidades. Lo que s\u00ed parece innegable es que, poco a poco, la presi\u00f3n por integrar machine learning es m\u00e1s fuerte \u2013 y el que se duerma, desp\u00eddase de su ventaja competitiva.<\/p>\n Conoce los principales cambios que suceder\u00e1n con el machine learning aplicado al marketing digital.<\/p>\n Desde el punto de vista de SEO, las palabras clave se pueden volver menos importantes. Los motores de b\u00fasqueda reciben m\u00e1s ingresos cuanto proveen a los usuarios contenido de calidad superior.<\/p>\n Como resultado, el algoritmo que ellos usan necesita estar m\u00e1s enfocado en proveer a cada usuario contenidos relevantes en vez de ser algo lleno de palabras clave.<\/p>\n Por esta raz\u00f3n, necesitas a comenzar a pensar sobre la calidad de tu contenido como un factor de clasificaci\u00f3n en los motores de b\u00fasqueda.<\/p>\n Como Google lanz\u00f3 nuevos recursos “inteligentes”, como Google Smart Bidding<\/a>, Smart Display Campaigns<\/a> y audiencia en el mercado para ayudar a las empresas a maximizar las conversiones, el futuro del PPC termin\u00f3 envolviendo al machine learning.<\/p>\n Para volverte m\u00e1s estrat\u00e9gico y llevar tus campa\u00f1as PPC al pr\u00f3ximo nivel, necesitas:<\/p>\n Actualmente Internet se inund\u00f3 de mucho contenido, sea de buena o de mala calidad.<\/p>\n Pero, como mencionaba anteriormente para tener \u00e9xito necesitas crear contenido que sea valioso para tus lectores. Para hacerlo, necesitas entender las tendencias del consumidor.<\/p>\n Las herramientas de Machine Learning permiten que reduzcas la cantidad de tiempo que gastas al rastrear sus datos, adem\u00e1s de permitir que densifiques mejor sus datos para que puedas crear tareas que te llevaran al \u00e9xito.<\/p>\n De esta forma, vas a lograr entender mejor el perfil de tus clientes y cu\u00e1l camino recorren para que lleguen hasta ti. Eso te ayuda a rastrear los contenidos m\u00e1s relevantes para \u00e9l y lo que le gusta consumir.<\/p>\n Es importante recordar que eso tambi\u00e9n se aplica a tus campa\u00f1as de marketing por email<\/a>.<\/p>\n Despu\u00e9s que Google lanz\u00f3 el algoritmo Penguin, muchos pensaron que el link building estaba muerto, ya que este penaliz\u00f3 a cualquier negocio que compraba links.<\/p>\n Pero en vez de morir, el link building evolucion\u00f3. Ahora como profesional de marketing, necesitas buscar contenido de reconocimiento de marca, art\u00edculos que mencionan tu marca y b\u00fasqueda de contenido para guest posts en vez de simplemente comprar links.<\/p>\n\n
\u00bfQu\u00e9 es machine learning?<\/h2>\n
Ventajas del machine learning<\/h2>\n
1. Permite la entrada de datos ilimitados<\/h3>\n
2. Procesa, analiza y prev\u00e9 r\u00e1pidamente<\/h3>\n
3. Ayuda en la conversi\u00f3n<\/h3>\n
4. Aprende con comportamientos pasados<\/h3>\n
5. Segmentaci\u00f3n del cliente<\/h3>\n
6. Valor vitalicio del cliente<\/h3>\n
Diferencias entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning<\/h2>\n
Inteligencia artificial<\/h3>\n
Machine learning<\/h3>\n
Deep learning<\/h3>\n
Evoluci\u00f3n del Machine Learning<\/h2>\n
M\u00e9todos populares<\/h2>\n
Aprendizaje supervisado<\/h3>\n
El aprendizaje no supervisado<\/h3>\n
El aprendizaje semi supervisado<\/h3>\n
El aprendizaje de refuerzo<\/h3>\n
Machine learning en el marketing digital<\/h2>\n
Search Engine Optimization<\/h3>\n
Campa\u00f1as de pago por clic (PPC)<\/h3>\n
\n
Marketing de contenidos<\/h3>\n
Link building<\/h3>\n