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¿Cuáles son los pros y contras de una estrategia de machine learning en marketing digital?

La estrategia de machine learning se utilizó para gestionar activos, descubrir información y tomar decisiones en regiones como Norteamérica, según la firma 451 Research.

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Los canales de comunicación no tradicionales están evolucionando ante un mercado con mayor adopción de dispositivos móviles y penetración digital.

Este avance motiva una comunicación con las marcas en tiempo real, donde las restricciones de horarios, por ejemplo, se desvanecen ante marcas interesadas en desarrollar inteligencia artificial, capaz de aprender de la interacción con usuarios para poder responder a simples preguntas como el clima del día, hasta ofrecer resultados predictivos.

El ánimo en que se encuentra la industria está llevando a un mayor número de desarrollos en inteligencia artificial y a impulsar proyecciones en los ingresos que obtendría la IA aplicada en el mercado empresarial a nivel mundial: 357.89 millones de dólares este 2016, número que se detona hasta los 31 mil 236 millones de dolares en 2025, de acuerdo a Tractica y que es una clara señal de la apuesta de marcas por estrategias de marketing digital basadas en investigación. En medio de este crecimiento es importante observar cómo la mercadotecnia digital está viendo a favor o en contra la implementación de una estrategia de Machine Learning, en un mercado donde la relación humana parece quedar al margen.

 

[g1_quote author_description_format=”%link%” source_name=”Vito Di Bari 
Conferencista, futurista y diseñador de innovación en Vitodibari.com” align=”none” size=”m” style=”simple” template=”02″]

Machine Learning son nuevas técnicas de investigación. La gente está equivocada, no ven desde la perspectiva correcta, no es el marketing invadiendo la privacidad, es marketing de investigación evolucionando para usar dispositivos digitales. Es la evolución del marketing de investigación. Esta frontera que se está traspasando es lo que llaman digial: digital y físico juntos, donde el toque personal no puede ser sustituido por las máquinas. Un dispositivo digital al servicio de una relación física, es hacia donde el futuro se dirige.

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[g1_quote author_description_format=”%link%” source_name=”Jorge Ayala Rascón, director general de MKX Mercadotecnia Digital” align=”none” size=”m” style=”simple” template=”02″]

El Machine Learning será cada vez más valioso para generar con nuestros datos, hallazgos altamente relevantes, y para automatizar una cantidad creciente de decisiones y procesos de mercadotecnia. Sin embargo, correremos el riesgo de abusar de estas tecnologías y descuidar temas como la identidad de nuestras marcas y perder de vista la estrategia de marketing.

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[g1_quote author_description_format=”%link%” source_name=”Jaime Godard, gerente general de Cognitiva Mexico” align=”none” size=”m” style=”simple” template=”02″]

En una época donde las tecnologías de información facilitan la recolección y almacenamiento de una gran cantidad de datos, la aplicación de algoritmos de Machine Learning para su análisis, permite realizar predicciones con base en el descubrimiento de patrones difíciles de encontrar a simple vista.

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[g1_quote author_description_format=”%link%” source_name=”Manuel Valdés, director de marketing de Concur México” align=”none” size=”m” style=”simple” template=”02″]

El Machine Learning es una herramienta que sin duda, muchas empresas están empezando a evaluar como una estrategia de marketing B2B al permitir la segmentación inteligente y el análisis predictivo. Aumenta las posibilidades de generar demanda con menor tiempo y dinero de inversión. Al final, nuestro objetivo como marketing es maximizar los resultados utilizando el presupuesto eficientemente y esta tecnología lo permite.

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