Imagino que habrás notado que cada vez más empresas hablan sobre Machine Learning, Inteligencia Artificial o Deep Learning. O de algún servicio que se basa sobre estas tecnologías.

Una de las áreas de mayor adopción de esta tecnología es el Marketing, porque todo especialista de este área busca brindarle una excelente experiencia al cliente, lograr que sus campañas lleguen a los verdaderos potenciales clientes y ser más efectivos.

Una clave que debes tener en cuenta es identificar la mejor manera de hacerlo.

Es posible que hayas notado que las soluciones de Machine Learning a menudo se comentan como algo muy simple porque se basan en datos y, en teoría, la inteligencia se puede aplicar rápidamente. Un ejemplo simple es proporcionar a un cliente la siguiente mejor oferta basada en una acción previa.

Sin embargo, cabe la posibilidad que puedas sentirte atrapado intentando aprovechar al máximo las ventajas de Machine Learning. Estos son algunos de los obstáculos comunes:

• Se requieren habilidades especiales, es decir, ¿qué pasa si no tienes un equipo de científicos de datos?
• Es extremadamente lento: es posible que tengas a la gente, pero la limpieza de datos lleva una eternidad.
• Enormes desafíos de implementación.
• Se ha elevado el nivel de calidad de los datos (el modelo depende de buenas entradas), ¿qué pasa si tus datos son confusos?

Para que Machine Learning sea una solución adecuada, aquí tienes algunas consideraciones simples que hacen una gran diferencia al usar e implementar herramientas de Machine Learning:

1. Todo comienza con la calidad y diversidad de tus datos. Si tus datos no están unificados (provienen de diferentes fuentes, poseen diferente formato, etc.) o están incompletos (datos faltantes, pocas fuentes de datos, etc.), tu salida de Machine Learning no será la más adecuada. Es por eso que debes hacer muy bien la recopilación de datos. Es importante incluir datos propios y de terceros, o cualquier fuente clave en la que la empresa esté interactuando con un comprador (por ejemplo, datos del centro de llamadas). Asegúrate de que los datos estén etiquetados correctamente y luego estén normalizados y enriquecidos. Incluso los mejores modelos generarán resultados no deseados si el conjunto de datos de entrada está incompleto o si los datos no se han estandarizado.
2. Es de gran ayuda contar con una hipótesis: lo último que deseas es pasar horas mirando los datos preguntándote qué podría ser interesante. Los algoritmos de Machine Learning buscan patrones en los datos, pero es probable que conozcas muchos de estos patrones: sólo es que son demasiados datos para que los humanos los analicen. Comienza con una premisa factible y luego deja que eso conduzca el modelo. A veces, los equipos buscan grandes victorias, que son geniales, pero también es importante tener una combinación de pequeñas victorias, las mejoras incrementales también son impactantes.
3. Configura tu tecnología para que sea flexible. Ninguna empresa o negocio es estático, por lo que es inteligente anticipar y planificar el cambio. Es importante seleccionar soluciones de Machine Learning que se puedan adaptar a cualquier nuevo desafío o tecnología que pueda presentarse.

En resumen, Machine Learning será parte de la estrategia de todo experto en Marketing en algún momento, si aún no lo es. Todos quieren poder automatizar las tareas manuales, descubrir ideas que mejorarán el negocio y, en última instancia, trabajar de manera más eficiente.

Asegúrate de tener una estrategia de datos muy reflexiva que tenga en cuenta la necesidad fundamental de cualquier algoritmo de Machine Learning, es decir contar con buenos datos de entrada, y tus resultados definitivamente serán mejores.

Y recuerda que nunca es demasiado tarde para poner todo esto en marcha.