El Big Data, el Aprendizaje Automático y sus aplicaciones en el marketing digital.

El Big Data, el Aprendizaje Automático y sus aplicaciones en el marketing digital.

mos escuchado en reiteradas oportunidades –  quienes vivimos día a día en el mundo del marketing digital –  el concepto de Big Data. Muchas veces confundiéndose con Aprendizaje Automático o Machine Learning. La verdad es que ambos son diferentes conceptos, pero se necesitan el uno del otro para realizar un trabajo adecuado y conseguir los objetivos propuestos que mayormente son anticiparse a determinados acontecimientos.

El Big Data –  tal como su nombre lo indica –  es una gran cantidad de datos, que están dispersos por todas partes, especialmente en las redes sociales y la web, y al que se le pude dar diferentes usos y aplicaciones, desde recolección de datos para utilizar en marketing digital, hasta para ayudar a mejorar la educación e inclusive, la medicina.

El concepto del Big Data no es nada nuevo, se viene trabajando hace más de 20 años y es en estos días una de las herramientas más importantes que tenemos los marketeros digitales a la hora de generar una estrategia para nuestras campañas. ¡Pero ojo! que nada podríamos lograr sin utilizar en conjunto el Big Data con el Machine Learning. Este  último se alimenta de los grandes datos que están dando vueltas en las redes sociales. Por ejemplo, para comenzar a buscar patrones que permitan predecir ciertos comportamientos en los consumidores o usuarios de las distintas plataformas o servicios.

El Machine Learning tiene dos partes fundamentales: la primera es encontrar los patrones y la segunda aplicar los mismos. Hay gente que abusa del lenguaje y llama «predicción» a la aplicación de patrones. Esto se utiliza, por ejemplo, para predecir resultados de premiaciones como los Oscars y hasta inclusive de los deportes, siempre basados en patrones de funcionamiento que van arrojando datos.

¿Cómo nos beneficia el uso de combinado del Big Data y el Machine Learning?

Los beneficios son varios, pero en este artículo me centraré especialmente en la posibilidad que brinda para poder conocer los gustos y necesidades de nuestros usuarios y el comportamiento de compra que tiene nuestro potencial cliente, y porqué no, nuestros propios clientes que son especialmente la base datos que disponemos en nuestros negocios.

El objetivo de estas tecnologías es buscar patrones, que permitan anticipar las acciones de nuestros usuarios o clientes, con el fin de apuntar directamente toda nuestra artillería en esos aspectos relevantes. Esto nos da una especial ventaja: conocemos los que nuestros clientes quieren y es eso lo que específicamente les ofrecemos. Esto nos ahorra muchísimo tiempo.

Para analizar todos los datos obtenidos a través de la aplicación de las técnicas de recolección del Big Data podemos comenzar a analizar los mismos con las herramientas que tenemos disponibles para dicha actividad.  Pero antes que todo esto debemos configurar muy bien cual será nuestro horizonte es decir, qué respuestas queremos encontrar y cuáles serán las preguntas que guiarán ese camino. Una pregunta frecuente sería  ¿en qué momento nuestros clientes realizan la mayor cantidad de compras?  O ¿cuáles son los gustos precisos acerca de un determinado producto o servicio?  Una vez que tenemos delimitado nuestro rango de acción es más fácil comenzar a trabajar nuestros datos.

¿Qué herramientas utilizamos para aplicar los conocimientos del Big Data y el Aprendizaje Automático?

Existe una cantidad importante de herramientas a las que podemos echar mano y conseguir resultados realmente importantes, pero me concentraré en una muy específica  y que son Open Source, siempre recomiendo que sean de código abierto, esto porque primero son gratuitas y segundo que tienen detrás toda una comunidad de desarrolladores dando muy buen soporte y sin generar grandes gastos.

Cuando queremos hacer una predicción o anticiparnos a una determinada situación en un gran conjunto de datos o reconocimiento de patrones, Machine Learning es lo que se tiene que utilizar. La proliferación de software de código abierto hace que  sea cada vez menos difícil de implementar tanto para una maquina como para una gran escala. La  herramienta de código abierto que propongo incluyen librerías para Java lo que hace más sencilla su utilización, esta se llama Hadoop que es un framework  que soporta aplicaciones distribuidas bajo una licencia libre.? Permite a las aplicaciones trabajar con miles de nodos y petabytes de datos.

Con todo esto podemos iniciar el análisis de datos, y obtener diferentes aplicaciones y usos en el marketing digital, por ejemplo uno sería segmentar de forma correcta nuestro público conociendo sus gustos y tendencias a la hora de comprar. Esto favorece al correcto uso de nuestro presupuesto y nos permiten maximizar ganancias.

Otra aplicación que podemos obtener del Big Data y el aprendizaje automático, es analizar los datos del geo posicionamiento para obtener resultados realmente importantes, esto nos permite saber cuáles son las áreas más concurridas o utilizadas  por nuestros usuarios, donde viven y donde realizan la mayor cantidad de actividades, esto puede facilitar el trabajo a la hora de pautar en Facebook por ejemplo, apuntando directamente nuestra pauta a la zona que más nos conviene.

Con el correr de los tiempos el impacto que tendrá el Machine Learning y su uso en conjunto con el Big data, será hasta incluso más profundo que el internet y el uso de los dispositivos móviles.

 En un futuro quizás no muy lejano, la puesta en marcha de estas nuevas técnicas nos proveerán asistentes virtuales que nos ayudarán a comprender mejor aún el pensamiento de nuestros clientes lo que sin dudas facilitará muchísimo el aumento de las ventas. Toda vez que apliquemos las técnicas de forma adecuada. Es importante aclarar que para obtener beneficios realmente importantes es sumamente necesaria una buena formación, en estos tiempos podemos encontrar un gran abanico de cursos online, que pueden perfectamente proveer de los conocimientos necesarios para iniciar en este mundo apasionante y complejo del análisis de datos.

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