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La anticipación de los algoritmos del Deep Learning, clave para generar impacto en las estrategias de marketing

La anticipación de los algoritmos del Deep Learning, clave para generar impacto en las estrategias de marketing
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sábado 09 de mayo de 2020, 12:06h
Enmarcado en un nuevo webinar de IAB Spain, Cecile Baux (Sales Director Spain de RTB House) y Francesco D’Argento (Sales Enablement Consultant de RTB House), han detallado cómo los profesionales del marketing pueden generar impacto en sus estrategias gracias al uso de inteligencia artificial. id:58355
En concreto, han abordado las diferencias entre el Machine Learning y el Deep Learning. “En el Deep Learning el propio algoritmo se anticipa, el procesamiento es automático, mientras que en el Machine Learning requiere de una reprogramación para ser efectivo”, ha detallado Cecile Baux.

Tras presentar unos ejemplos sobre cómo la inteligencia artificial se está aplicando en nuestro día a día, haciendo referencia a aplicaciones de tráfico que se basan en algoritmos de predicción o incluso a cómo se está empleando en el ámbito de la cultura (elaboración de cuadros y ‘reconstrucción’ de actores), han querido ejemplificar las diferencias entre estas dos ramas de la IA poniendo el foco en el caso de los smart assistants, “mientras que Siri no tiene en cuenta interacciones anteriores para, por ejemplo, recomendarte una canción, Alexa sí que emplea Deep Learning y aprende de cada contacto con los usuarios”, ha destacado Francesco D’Argento.

En este sentido, la inversión y la apuesta por el desarrollo de la tecnología está en aumento. “Desde 2016 se ha producido un crecimiento constante, pero, según las previsiones, será en los próximos tres años cuando se triplique el gasto mundial en automatización de procesos robóticos e inteligentes”, ha afirmado Francesco, quien ha hecho referencia a cómo esta inversión contribuirá a una mayor personalización de las experiencias publicitarias, “los compradores son hoy en día mucho más exigentes y debe haber más coordinación entre los canales para que la experiencia sea más personalizada y consistente. La tecnología será fundamental para lograrlo”.

Además, haciendo alusión precisamente a la importancia de personalizar los mensajes, Cecile Baux ha detallado cómo el Deep Learning puede apoyar a las estrategias de marketing. “Nuestra tecnología permite a los profesionales del marketing determinar en tiempo real en qué etapa del funnel-channel está cada cliente, permitiendo el uso de ‘datos de capa oculta’ que mejoran las capacidades de predicción del motor”, ha explicado antes de exponer por qué es fundamental para los anunciantes: “Saber dónde está la persona en cada momento de la relación con las marcas permite elegir el contenido, el mensaje y el medio adecuados”.

Como conclusión, antes del turno de preguntas y respuestas, ambos expertos de RTB House han coincidido en que, mediante el Deep Learning, “el resultado final logra una campaña que ofrece recomendaciones relevantes, que hacen que la experiencia sea menos frustrante para el usuario y más efectiva para los anunciantes”.

Entre las respuestas ofrecidas antes de la finalización del encuentro, destaca la aclaración sobre por qué el Deep Learning puede tener más efectividad en las campañas frente al Machine Learning. “Su riqueza reside es que puede analizar subcapas”, ha concluido Francesco D’Argento, “añadir un producto al carrito denota interés, pero se puede ir más allá y considerar factores como el tiempo de visualización del producto antes de añadirlo. Si hemos mirado en detalle el producto, el Deep Learning podrá darle prioridad frente a otros que puedan tener menos interés para el usuario. El algoritmo prioriza en este caso de forma automática el producto con más posibilidades de conversión”.
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