Definición:
El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que utiliza datos para entrenar modelos capaces de identificar patrones, realizar predicciones o generar resultados. Sus algoritmos ajustan el modelo a partir de ejemplos, en lugar de exigir que se programe manualmente una regla para cada situación.
Durante el entrenamiento se aprenden relaciones presentes en los datos. Después, el modelo puede aplicarlas a información nueva. Esto no significa que prescinda de modelos matemáticos ni que aprenda automáticamente cada vez que se utiliza.
Índice de contenidos
Tipos de Machine Learning
Entre las principales modalidades de aprendizaje automático se encuentran las siguientes:
- Aprendizaje supervisado: utiliza ejemplos asociados a una respuesta conocida. Permite aprender a clasificar información o predecir valores, como distinguir correos no deseados o estimar la demanda de un producto.
- Aprendizaje no supervisado: busca patrones en datos sin respuestas previamente etiquetadas. Puede agrupar elementos similares, por ejemplo, clientes con comportamientos de compra parecidos.
- Aprendizaje por refuerzo: un agente aprende a seleccionar acciones mediante la interacción con un entorno y las recompensas que recibe. Su objetivo es mejorar el resultado acumulado, no simplemente observar y extraer conclusiones.
Estas modalidades pueden combinarse dentro de un sistema. La elección depende del problema, de los datos disponibles y de cómo se evalúan los resultados.
Cómo aplicar el Machine Learning en marketing digital
En marketing digital, el aprendizaje automático permite analizar patrones de comportamiento y estimar resultados que ayudan a orientar determinadas decisiones. Su aplicación requiere definir qué se quiere predecir o mejorar, disponer de datos adecuados y comprobar el comportamiento del modelo con información distinta de la utilizada para entrenarlo.
Los chatbots pueden utilizar modelos entrenados para interpretar consultas o generar respuestas de atención al cliente. Sin embargo, también existen chatbots basados en reglas y recorridos predefinidos: una interfaz de conversación no demuestra por sí sola que exista aprendizaje automático.
La calidad de los datos y la forma de medir los resultados condicionan la utilidad del sistema. Detectar un patrón no garantiza que se mantenga en el futuro ni que una decisión automatizada mejore el resultado comercial.
Ejemplos de Machine Learning
Entre sus aplicaciones en marketing digital se encuentran las siguientes:
- Pujas publicitarias: las estrategias de Smart Bidding de Google Ads utilizan modelos para ajustar las pujas en cada subasta según objetivos de conversiones o valor de conversión. Incluyen estrategias como CPA objetivo y ROAS objetivo.
- Recomendaciones de productos: una tienda puede utilizar patrones de navegación y compra para seleccionar productos que podrían resultar relevantes para cada usuario.
- Segmentación de clientes: los modelos pueden agrupar clientes según características o comportamientos similares. Estos grupos permiten estudiar diferencias y adaptar acciones comerciales, sin que sus etiquetas tengan que estar definidas de antemano.