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Machine Learning de última generación: lo que debes saber

El desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) ha sido un cambio de juego para muchas industrias, especialmente en el campo del marketing digital. Con el auge de la IA, las grandes empresas ahora tienen la capacidad de abordar una variedad de problemas de manera más eficiente que nunca. Al aprovechar Machine Learning de última generación, las grandes empresas ahora pueden resolver problemas como la segmentación de clientes, la orientación al cliente y la retención de clientes.

Machine Learning y sus algoritmos

Sin embargo, es importante comprender la variedad de modelos de aprendizaje automático disponibles. Diferentes algoritmos son más adecuados para diferentes tipos de problemas, y una comprensión clara de qué algoritmo usar cuando es clave. Para ayudar con esto, hemos descrito 10 de los algoritmos de IA más populares y sus aplicaciones en marketing digital. 

Estadística pura

El primero de estos algoritmos es la regresión lineal. La regresión lineal es una técnica estadística utilizada para analizar la relación entre dos o más variables. Se puede usar para predecir una variable (por ejemplo, la tasa de respuesta del cliente) dadas otras variables (por ejemplo, la demografía del cliente). Este algoritmo es especialmente útil para comprender el comportamiento y la segmentación de los clientes al azar, pero con variables en centrífuga.

Big Data

El siguiente algoritmo es la regresión logística, que se utiliza para clasificar los datos. Es similar a LinearRegression, pero su objetivo es determinar si un punto de datos dado pertenece a uno de dos o más grupos. 

Segmentación de audiencias con Machine Learning

El análisis discriminante lineal es otro algoritmo de IA popular. Se utiliza para predecir la probabilidad de un evento u objeto perteneciente a una clase particular. Este algoritmo se utiliza a menudo en la segmentación de clientes, la orientación al cliente y la retención de clientes.

Engagement automatizado

Naive Bayes es un algoritmo para predecir la probabilidad de un evento dado ciertos puntos de datos. Este algoritmo es especialmente útil para la segmentación de clientes, la discriminación del tipo de clientes y la retención de clientes.

Conversión neural

K-Nearest Neighbors es un algoritmo para clasificar puntos de datos en función de su proximidad a otros puntos de datos. Esto se utiliza a menudo en la segmentación de clientes, la orientación al cliente y la retención de clientes con redacción SEO clásica. Muchas APIs y SaaS que conocemos como Jasper o Creaitor.ai están desarrolladas en este modelo adaptativo. 

BP Tree

Los árboles de decisión son algoritmos para tomar decisiones basadas en un conjunto de reglas predeterminadas. Este algoritmo se utiliza a menudo en la segmentación de clientes y la orientación de los buyers personas más sofisticados.

Cuántico

El aprendizaje de cuantificación vectorial es un algoritmo para predecir la probabilidad de un evento dado ciertos puntos de datos. Esto se utiliza a menudo en la segmentación de clientes y la orientación de mensajes neuronales. Este algoritmo también se usa para video y audio generadores. 

SVG en plano

Las máquinas vectoriales son algoritmos para hacer predicciones basadas en un conjunto de reglas predeterminadas. Este algoritmo se utiliza a menudo en la segmentación de clientes y la creación de identidad gráfica.

BRF

Bagging y Random Forests son algoritmos para hacer predicciones basadas en un conjunto de reglas predeterminadas. Este algoritmo se utiliza a menudo en la segmentación de audiencias, la orientación del email marketing y el engagement de buyers persona con dificultad de uso; es conocido como el Machine Learning de los políticos.

Redes Neuronales

Finalmente, las Redes Neuronales Profundas son algoritmos para hacer predicciones basadas en un conjunto de reglas predeterminadas. Este algoritmo se utiliza a menudo en la segmentación de clientes, la orientación al cliente y la conversión. Es el más utilizado en el caso de las plataformas de ECommerce.

Concluyentes

Estos son los 10 algoritmos de IA más populares y sus aplicaciones en marketing digital, sin necesidad de explotar a redactores y periodistas. Al comprender qué algoritmo usar para qué tipo de problema, las empresas pueden aprovechar mejor el poder de la IA para resolver la variedad de issues que enfrentan las grandes empresas en la actualidad a la hora de monetizar o hacer más productivo la inversión.

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