¿Por qué machine learning amenaza al marketing digital?

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Aunque actualmente machine learning se ve como una de las tecnologías que puede ayudar a hacer más eficiente, casi cualquier negocio, también conlleva retos en cuanto a cómo adaptar dicha tecnología a los procesos de una empresa, al igual que a su talento.

Si bien machine learning, actualmente se aplica en su mayoría en servicios financieros y para automatizar procesos industriales, el marketing digital no está exento de dicha tecnología.

Aunque 60% de las empresas de este rubro advierten que les urge implementar esta tecnología, solo 50% han implementado algo de esta estrategia, según datos de Boston Consulting Group (BCG).

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Una de las razones por las que existe una amplia brecha entre la intención y la ejecución de una estrategia que involucre machine learning es la falta de talento capacitado para entender dicha tecnología, así como la carencia de una estrategia tecnológica que se integre sobre lo que ya hay, sin necesidad de desarrollar la software desde cero.

Douglas Montalvao, director de soluciones y satisfacción del cliente para Adobe Latinoamérica, advirtió que uno de los primeros pasos para que el marketing digital saque provecho de machine learning es alinear su tecnología a sus objetivos de negocio.

“Al crear la tecnología desde cero se construyen cosas interesantes y complejas, pero están muy lejanas al negocio y se crea un cementerio de datos que no impactan en la estrategia comercial. (…) El enfoque que tenemos ahora es poner inteligencia en las herramientas que ya se usan y así una persona puede tomar decisiones con base en algoritmos muy sofisticados, pero de forma transparente”

Procesos obsoletos

Montalvao advierte que en el área de marketing digital, los procesos de machine learning actualmente han logrado automatizar acciones que antes eran manuales, como la colocación de pauta publicitaria y la segmentación de contenidos.

“Ahora ese trabajo de compra de espacios publicitarios hoy día está totalmente automatizado y usa mucha inteligencia y los resultados son muy buenos basados en matemática y machine learning, al igual que el contenido personalizado”, dijo.

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Plataformas de machine learning aplicado al marketing, como Watson de IBM, pueden analizar hasta 10 millones de datos de usuarios o perfiles por minuto.

El directivo proyectó que los resultados tras la aplicación de machine learning, en algunos casos, pueden derivar en alza de ventas aproximadamente de 30%, además de mejores experiencias para los usuarios.

Talento corto

Sin embargo, otro de los retos que existen para que las empresas dedicadas al marketing digital saquen provecho de esta tecnología es la falta de talento especializado para manejarla.

“Esto es un reto que tienen las empresas hoy. El personal de marketing ya no debe enfocarse solo en creación si no que se requiere que sean más analíticos, pero en la formación del talento, las universidades realmente todavía no se adaptan a eso y los profesionales llegan al mercado con pocos conocimientos para operar esto”, dijo.

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Montalvao sugiere que en los próximos años, quienes busquen dedicarse a esta disciplina deben tener más conocimientos de negocio y de los conceptos de tecnología para tomar decisiones estratégicas.

Según datos de Gartner, en los próximos cinco o diez años, la tendencia de “asistentes cognitivos” será algo común e implementado en la mayor parte del sector del marketing.

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via Expasión

diciembre 8th, 2017 by
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