Quieres mejorar tus análisis de marketing. ¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje automático?

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

La analítica de marketing es el proceso de medir, analizar y optimizar el rendimiento y el impacto de sus campañas de marketing. Le ayuda a comprender a sus clientes, optimizar su mezcla de marketing y demostrar su valor a su organización. Pero, ¿cómo puedes llevar tus análisis de marketing al siguiente nivel? Una forma es utilizar el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones sin programación explícita.

Expertos destacados en este artículo

Elección de la comunidad a partir de 6 contribuciones. Más información

1 ¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que utiliza algoritmos y modelos para aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones. El aprendizaje automático se puede dividir en dos tipos principales: supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado es cuando se tiene un conjunto de datos etiquetado, lo que significa que se conoce la salida o el resultado deseado para cada entrada. Por ejemplo, puede tener un conjunto de datos de reseñas de clientes con calificaciones de 1 a 5 estrellas. Puede usar el aprendizaje supervisado para entrenar un modelo que pueda predecir la calificación de una nueva reseña en función de las palabras y opiniones del texto. El aprendizaje no supervisado es cuando se tiene un conjunto de datos sin etiquetar, lo que significa que no se conoce la salida o el resultado deseado para cada entrada. Por ejemplo, puede tener un conjunto de datos de transacciones de clientes con varios atributos, como el producto, el precio, la fecha y la ubicación. Puede utilizar el aprendizaje no supervisado para encontrar patrones, clústeres o segmentos en los datos que pueden revelar información sobre el comportamiento o las preferencias de los clientes.

Añade tu opinión

Sandhya Reddy

CRM & Email Marketing Automation Manager @ upGrad | Proficient in Marketing Tools
Denunciar la contribución
Improving Marketing Analytics with Machine Learning: Predictive Analytics Customer Segmentation Churn Prediction Attribution Modeling Dynamic Pricing Sentiment Analysis Recommendation Engines Fraud Detection Automation

Traducido

Recomendar

2 ¿Por qué utilizar el aprendizaje automático para el análisis de marketing?

El aprendizaje automático puede ayudarte a mejorar tus análisis de marketing de varias maneras. En primer lugar, puede ayudarle a automatizar y escalar su análisis de datos, ahorrándole tiempo y recursos. Por ejemplo, puede utilizar el aprendizaje automático para automatizar el proceso de creación y actualización de segmentos, perfiles o perfiles de clientes en función de su comportamiento, preferencias o atributos. En segundo lugar, puede ayudarlo a descubrir y extraer información valiosa de sus datos, mejorando su comprensión de sus clientes y mercados. Por ejemplo, puede utilizar el aprendizaje automático para descubrir patrones, tendencias o anomalías ocultas en sus datos que pueden revelar nuevas oportunidades o riesgos para su estrategia de marketing. En tercer lugar, puede ayudarlo a optimizar y personalizar sus campañas de marketing, aumentando su efectividad y eficiencia. Por ejemplo, puede utilizar el aprendizaje automático para optimizar su mezcla de marketing, como elegir el mejor canal, mensaje, oferta o momento para cada cliente o segmento. También puede utilizar el aprendizaje automático para personalizar su contenido de marketing, como recomendar el producto, servicio o contenido más relevante para cada cliente o segmento.

Añade tu opinión

Megan Dandois
Denunciar la contribución
Two applications of machine learning for marketing analytics: 1. Real-time Decision Making: machine learning models can enable real-time analysis and decision making, enabling dynamic pricing, instant personalization, and real-time inventory management. 2. Sentiment Analysis: Use natural language processing (NLP) for sentiment analysis on customer feedback and social media to better understand customer opinions toward products or brands.

Traducido

Recomendar
Randi Jay

Data Scientist | Marketing Analytics | Reporting Expert-Looker Studio, PowerBI, Tableau | Ex-KPMG| Machine Learning| Google Analytics | I Help Companies Improve ROI through Compelling Predictive Models 🚀
Denunciar la contribución
Machine learning transforms marketing analytics with predictive insights and decision-making, enabling proactive strategies. It predicts customer behavior, optimizes marketing efforts, and fosters innovative strategies. Real-time analysis enhances customer engagement, while automation increases resource efficiency. This leads to more effective marketing, better resource allocation, and innovation in marketing approaches, significantly boosting the impact and efficiency of marketing strategies.

Traducido

Recomendar

3 ¿Cómo utilizar el aprendizaje automático para el análisis de marketing?

Para utilizar el aprendizaje automático para el análisis de marketing, debe seguir algunos pasos básicos. En primer lugar, debe definir el problema u objetivo de su negocio, como aumentar la retención de clientes, mejorar las tasas de conversión o generar más clientes potenciales. En segundo lugar, debe recopilar y preparar los datos, como limpiar, transformar e integrar datos de diferentes fuentes y formatos. En tercer lugar, debe elegir y aplicar una técnica de aprendizaje automático, como la regresión, la clasificación, la agrupación en clústeres o la recomendación. En cuarto lugar, debe evaluar y mejorar el modelo de aprendizaje automático, como probar, validar y ajustar el modelo para garantizar su precisión y confiabilidad. En quinto lugar, debe implementar y supervisar el modelo de aprendizaje automático, como integrar, actualizar y mantener el modelo en los sistemas y procesos de marketing.

Añade tu opinión

Pavithra Nanayakkara
Denunciar la contribución
Marketing Analytics varies across different types of analytics including descriptive , prescriptive and predictive analytics. The application of machine learning are mostly in the cases of prescriptive (identifying relationships or root causes) and prescribing solutions. Marketing mix modeling to analyze the incremental impact of different marketing activities on overall growth is a classic example. In terns of predictive analytics predicting behavioral traits of customers like retention , lifetime value machine learning is used. The key value addition of machine learning in marketing analytics is to take informed decisions and also the ability to make predictions.

Traducido

Recomendar

4 ¿Cuáles son algunos ejemplos de aprendizaje automático para el análisis de marketing?

El aprendizaje automático se puede utilizar para una variedad de aplicaciones de análisis de marketing, según el problema o el objetivo de su negocio. Por ejemplo, puede utilizar el aprendizaje automático para predecir la pérdida de clientes, estimar el valor del ciclo de vida del cliente, segmentar clientes y crear personas, optimizar campañas de marketing y personalizar el contenido de marketing. Las predicciones de la pérdida de clientes pueden ayudarle a diseñar estrategias de retención. La estimación del valor del ciclo de vida del cliente puede informar sobre cómo priorizar y asignar los recursos de marketing. La segmentación de clientes y la creación de personas pueden guiar tu estrategia de marketing. La optimización de las campañas puede medir y mejorar el rendimiento del marketing. La personalización del contenido puede mejorar la experiencia y la satisfacción del cliente.

Añade tu opinión

Randi Jay

Data Scientist | Marketing Analytics | Reporting Expert-Looker Studio, PowerBI, Tableau | Ex-KPMG| Machine Learning| Google Analytics | I Help Companies Improve ROI through Compelling Predictive Models 🚀
Denunciar la contribución
Machine learning enhances marketing analytics through various methods. It optimizes content by analyzing user interactions to identify engaging topics and styles. Ad spend is optimized in real-time, allocating budgets to high-performing channels. Predictive lead scoring prioritizes leads with high conversion potential using customer data. Market basket analysis identifies product purchase patterns, aiding in cross-selling. Sentiment analysis evaluates public opinion from feedback, influencing marketing strategies. Real-time analytics allow for immediate data-driven decisions, essential in dynamic markets.

Traducido

Recomendar
Megan Dandois
Denunciar la contribución
Additional examples machine learning can help automate and provide value: A/B Testing Optimization: Get the most out of your A/B testing by using machine learning to predict the most effective variables to test and accurately analyze outcomes. Dynamic Ad Targeting: Algorithms will adjust targeting criteria based on user behavior and interaction patterns.

Traducido

Recomendar

5 ¿Cuáles son algunos de los desafíos y limitaciones del aprendizaje automático para el análisis de marketing?

El aprendizaje automático para el análisis de marketing no es una solución única para todos sus problemas de marketing, y viene con algunos desafíos y limitaciones que debe tener en cuenta. Por ejemplo, la calidad y la disponibilidad de los datos son clave para el éxito de un modelo de aprendizaje automático. Debe asegurarse de que sus datos sean precisos, completos, coherentes y relevantes para su objetivo empresarial. Además, debe cumplir con las leyes y regulaciones de privacidad de datos, como GDPR o CCPA. Además, necesita una combinación de habilidades y recursos como ciencia de datos, programación, estadística, matemáticas y conocimiento del dominio. Para utilizar el aprendizaje automático para el análisis de marketing, puede contratar o capacitar a expertos o utilizar servicios o plataformas externas. Por último, hay que invertir en la infraestructura y el software necesarios, como la computación en la nube, el almacenamiento de datos y los marcos o bibliotecas de aprendizaje automático.

Añade tu opinión

6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?

Añade tu opinión

Análisis de marketing

Seguir

Valorar este artículo

Hemos creado este artículo con la ayuda de la inteligencia artificial. ¿Qué te ha parecido?

Está genial Está regular

Denunciar este artículo

Ver todo

Quieres mejorar tus análisis de marketing. ¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje automático?

1

2

3

4

5

6

1 ¿Qué es el aprendizaje automático?

2 ¿Por qué utilizar el aprendizaje automático para el análisis de marketing?

3 ¿Cómo utilizar el aprendizaje automático para el análisis de marketing?

4 ¿Cuáles son algunos ejemplos de aprendizaje automático para el análisis de marketing?

5 ¿Cuáles son algunos de los desafíos y limitaciones del aprendizaje automático para el análisis de marketing?

6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Análisis de marketing

Valorar este artículo

Gracias por tus comentarios

Más artículos sobre Análisis de marketing

Lecturas más relevantes

Quieres mejorar tus análisis de marketing. ¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje automático?

1

2

3

4

5

6

1 ¿Qué es el aprendizaje automático?

2 ¿Por qué utilizar el aprendizaje automático para el análisis de marketing?

3 ¿Cómo utilizar el aprendizaje automático para el análisis de marketing?

4 ¿Cuáles son algunos ejemplos de aprendizaje automático para el análisis de marketing?

5 ¿Cuáles son algunos de los desafíos y limitaciones del aprendizaje automático para el análisis de marketing?

6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Análisis de marketing

Valorar este artículo

Gracias por tus comentarios

Explorar otras aptitudes