Tech Marketing

Beta González, chief operating officer de iProspect en Tech Marketing 2018

Utilizar machine learning con cabeza: 5 consejos para principiantes

El machine learning se ha convertido en una herramienta imprescindible en la gestión de datos, pero, ¿cómo aplicar esta tecnología de manera efectiva? 5 trucos para conseguirlo.

Utilizar machine learning con cabeza: 5 consejos para principiantesUna de las tecnologías que ha ido acaparando todas las miradas en los últimos años ha sido el machine learning.

Su enorme potencial a la hora, no solo de mejorar los productos y servicios que se ofrecen al consumidor final, sino de optimizar los procesos internos de las compañías lo ha situado en el top de las prioridades de inversión para los negocios.

Pero, ¿cómo aplicarlo a las rutinas diarias de los marketeros? Beta González, chief operating officer de iProspect, nos ha ofrecido 5 claves para tener éxito en Tech Marketing 2018.

En primer lugar, ha querido ofrecer algo de contexto, ahondando en el significado de esta tecnología que ya se encuentra en gran cantidad de servicios que utilizamos día a día, aunque no siempre nos demos cuenta.

“Hay que diferenciar entre inteligencia artificial y machine learning porque son conceptos que muchas veces se utilizan indistintamente”, matiza.

Así, mientras la primera es el gran paraguas que abarca el hacer tareas de forma inteligente, dentro de ella hay una disciplina que es el machine learning, que procesa  grandes cantidades de datos a gran velocidad y detecta patrones de comportamiento definiendo insight aplicables a la realidad.

Otra de las concepciones erróneas de mucha gente es la visión apocalíptica de esta tecnología, pero lo cierto es que está integrada en numerosos servicios que nos hacen la vida más sencilla.

Asimsimo, González, señala el impacto que su aplicación tiene en los negocios. La gestión de datos es una de las áreas en las que el machine learning es realmente una herramienta fundamental. Según una encuesta realizada por la agencia, para el 56% de los especialistas de marketing señalan la gestión de datos eficiente como el gran reto del 2018. “Muchas veces las empresas recogen muchos datos, pero luego no saben qué hacer con ellos”.

Sin embargo, los beneficios de esta tecnología son evidentes. Menos del 2% de los profesionales piensan que su impacto en el negocio es mínimo. Además, según Forrester, las compañías que la utilizan tienen 3 veces más posibilidades de obtener mejores resultados. 

El enorme flujo de información al que los marketeros tienen acceso hace que el proceso de filtración sea complejo y requiera gran cantidad de recursos humanos y de tiempo. El machine learning permite a los profesionales centrarse en las cuestiones más importantes que son los drivers de negocio.

González señala, además, 4 aplicaciones que ya son una realidad: la personalización de conversaciones en tiempo real, incremento de la efectividad y la precisión, predicción del comportamiento del usuario y la mejora de la atención al cliente.

Pero, aunque las oportunidades son muchas, “todo tiene un límite”. Algunos de ellos son la necesidad de esperar un tiempo prudente para dejar que la máquina aprenda y así obtener resultados. Al mismo tiempo, es necesario tener un control de calidad humano. Además, las máquinas no reemplazan a los humanos.

“Cuanto más tratas de controlar algo, más se descontrola. Hay un gap de error, y siempre se va a escapar algo, por mucho que queramos controlarlo”, explica.

Finalemente, González ha concluido su intervención ofreciendo 5 consejos para principiantes: 

1. Comenzar con objetivos de negocio principales pero básicos aplicando el machine learning cuando tenga sentido.

2. Observar el comportamiento del consumidor y analizar cómo se puede utilizar la tecnología para eliminar fricciones en la experiencia.

3. Aprender la tecnología. es importante contar con un equipo especializado.

4. A la hora de buscar datos, no hay que obsesionarse con la calidad de los datos. “No dejes que lo perfecto sea enemigo de lo bueno”.

5. El machine learning no es un botón de mejora instantánea.

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