Nos conectamos a internet y escuchamos una canción que nos encanta sin haberla buscado. Un correo electrónico llega a nuestra bandeja de entrada y nos alerta de que una prenda está rebajada, la misma en la que llevamos días pensando. Entramos en un buscador y nos sugiere cinco titulares de noticias que nos interesan. No es el destino,ni tampoco acciones fruto de quién sabe qué espionaje, sino la consecuencia del uso de herramientas como el Big Data y el Machine Learning.
Estamos ante el resultado de una automatización creciente de las pequeñas decisiones que tomamos día a día. Puede parecer el argumento de una película de ciencia ficción, pero lo cierto es que todo esto tiene una explicación lógica: el futuro ya está aquí.
¿Qué entendemos por Big Data?
El Big Data se refiere a la gran cantidad de información que en la actualidad se genera en procesos de todo tipo que tienen como escenario internet. Su gestión, el almacenamiento y el posterior tratamiento de esa información requieren de soluciones a la medida de un tráfico tan colosal de datos.
Este análisis avanzado de volúmenes gigantescos de información tiene como objetivo identificar un tipo concreto de esta que pueda considerarse importante, independientemente de cuál sea su origen o del formato de que disponga. Se aplicarán sobre ella los más diversos modelos estadísticos u otras fórmulas en aras de lograr
evaluaciones.
Encontramos de este modo tendencias que logran optimizar las operaciones que desarrolle la empresa. Así, estas se moverán de un modo más rápido y eficiente, detectarán nuevas oportunidades para su aprovechamiento y también posibles problemas con los que acabar antes de que sea demasiado tarde.
Ejemplos de Big Data los podemos encontrar en nuestra propia vida a diario. Las búsquedas que realizamos en cualquier buscador de internet simultáneamente con millones de personas de todo el planeta, las lecturas en medios de comunicación digitales o las transacciones bancarias online son solo algunos de ellos.
¿En qué consiste el Machine Learning?
El Machine Learning es una disciplina que, haciendo uso del Big Data, realizará un estudio con el fin de aprender por sí mismo a partir de patrones que detecta en diferentes circunstancias.
Es un aprendizaje automático que se va perfeccionando conforme va disponiendo de más datos, lo que le otorga una creciente fiabilidad sin necesidad de que el ser humano lo programe. Se perfecciona hasta el punto de prever acciones basadas en los antecedentes que le han sido proporcionados.
Este tipo de inteligencia artificial es capaz de hacer sus propios cálculos con los datos que conoce, actualizarse con la llegada de otros nuevos, actuar conforme al conocimiento adquirido e incluso llega a tomar decisiones basadas en lo que considera que será el mejor modo de proceder.
La intuición y cualquier otro indicador subjetivo pierden la batalla ante decisiones empresariales que tienen su base en una predicción obra del Machine Learning, siempre basada en hechos y en los patrones que de estos se derivan.
Pese a parecer comportamientos futuristas, estos son ya una realidad. No hay más que ver, por ejemplo, la selección de canciones que puede proponernos escuchar un servicio digital de música, teniendo en cuenta los temas que hacemos sonar a diario.
No es una combinación casual. Tampoco lo es que acierten en su oferta. Lo mismo sucede con las tiendas de ropa online que, cuando consultamos una prenda, nos sugieren otras que encaja con nuestros gustos.
Machine Learning y su confluencia con algoritmos de aprendizaje
Ese aprendizaje automático da lugar a decisiones inteligentes, lo que hasta hace poco parecía tan irreal como los coches voladores o los viajes a Marte, y conquista espacios a pasos agigantados. Lo hace con la confluencia de algoritmos de aprendizaje como los siguientes.
1. Algoritmos de agrupación. Otorgan categorías a los datos que carecen de esta, agrupándolos.
2. Algoritmos de aprendizaje profundo. Similares al aprendizaje del cerebro, contemplan jerarquías o capas.
3. Algoritmos de árbol de decisión. Se basan en la estructura de un árbol, con ramificaciones continuas.
4. Algoritmos bayesianos. Clasifican cada valor como independiente de otros.
5. Algoritmos de redes neuronales. Se basan en capas que se conectan con las más cercanas.
6. Algoritmos de reducción de dimensión. Disminuyen las variables en busca de una solución exacta.
7. Algoritmos de regresión. Juegan con una variable dependiente y otras que van modificándose.
Optimización de campañas publicitarias online
Si tradicionalmente una campaña publicitaria se gestaba con una idea, un eslogan y una imagen que aspiraban a conquistar a la mayor cantidad de público posible, con las nuevas tecnologías este modelo cambia radicalmente. Se renueva el escenario en el que se desarrollan las campañas, que hacen de internet su nuevo universo, y cambia
el modo de crearlas.
La personalización es clave para llegar al cliente potencial. La empresa trata de captarlo utilizando como fuente de información la infinidad de variables existentes.
Con ellas, la publicidad busca adaptarse a las necesidades concretas de la persona, así como a sus gustos y preferencias. Para ello se segmenta y se vuelve menos intrusiva.
Se apuesta, además, por nuevos medios. La prensa escrita deja de ser la reina a la hora de difundir anuncios, tomando su relevo las redes sociales. Hay, así, una optimización de las campañas publicitarias online.
Ventajas de las nuevas campañas de publicidad
1. Son campañas de 360º.
2. Se gana en eficiencia como consecuencia de la automatización.
3. Se pueden tomar decisiones de un modo más rápido y certero.
4. Se logra un tipo de publicidad más respetuosa con el usuario.
5. Mejoran en eficiencia.
6. El ahorro de tiempo permite invertir más recursos en el cliente.
Big Data y Machine Learning son el futuro del marketing
Las nuevas tecnologías suponen un salto adelante con el que avanzan las empresas que apuestan por ellas. Las que no siguen su ejemplo corren el riesgo de quedarse atrás en un mercado cada vez más competitivo. Pierden la oportunidad de llegar a sus potenciales clientes, una audiencia objetiva cuyos hábitos y decisiones ya no son un
secreto. Es el momento de apostar por las nuevas oportunidades que se crean.
La publicidad ha desembarcado en el futuro de la mano del Big Data y el Machine Learning. Se crean nuevos canales con los que llegar al consumidor e interactuar más con él. Una nueva era acaba de comenzar.
