Ultravioleta y Google te revelan cuáles son esos principios básicos que debes conocer sobre el machine learning, que te permitirán segmentar a los clientes de manera estratégica, publicar campañas creativas más relevantes y medir el rendimiento con mayor efectividad.

A medida que aumentan las expectativas de los consumidores en cuanto a experiencias más personalizadas y relevantes, el machine learning se vuelve una herramienta invaluable para ayudar a satisfacer esas demandas.

El 85% de los ejecutivos cree que la inteligencia artificial permitirá que sus empresas obtengan o mantengan una ventaja competitiva.

¿Cómo trabaja para ti el machine learning?

En esencia, es una manera ágil para etiquetar y analizar enormes conjuntos de datos. Por supuesto que una persona es capaz de hacerlo manualmente, pero una máquina ayuda a completar la tarea a una velocidad y escala infinitamente mayores.

Pero las máquinas no pueden aprender por sí solas: necesitan la ayuda de un ser humano.

Hoy te revelamos esta guía rápida de 3 pasos para ayudarte a optimizar la aplicación del machine learning en tus acciones de marketing.

1. Define tu objetivo de marketing para el machine learning: De manera similar a las personas, las máquinas funcionan mejor cuando se les dan objetivos claros definidos. El objetivo, o resultado, establece un marco de trabajo. Asegúrate de que tu objetivo sea cuantificable y medible.

2. Un algoritmo es tan bueno como lo sean sus datos: Esta es una regla de oro para recordar, la eficacia de un algoritmo de machine learning depende de los datos con los que se alimenta. Por eso, para utilizar machine learning de un modo eficiente, debes contar con los datos correctos para el problema que estás intentando resolver. Y no es suficiente con unos pocos datos: para aprender, las máquinas necesitan cientos de miles de datos.

3. Arma un equipo diverso con la mentalidad adecuada: Los equipos de marketing pueden identificar cuáles son los mejores casos donde poner en práctica el machine learning, pero los analistas y científicos de datos son fundamentales para su implementación. Por eso, formar un equipo multidisciplinario es esencial para el éxito de cualquier programa de machine learning.

Otra noticia para revelar. 5 lecciones sobre machine learning para marketers (I)