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Inteligencia artificial y marketing automation

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Inteligencia artificial y marketing automation

Alan Turing, Machine learning, Inteligencia artificial y marketing automation

El test de Turing (o prueba de Turing) es una prueba de la habilidad de una máquina de exhibir un comportamiento inteligente similar, o indistinguible, del de un humano. Alan Turing propuso que un humano evaluara conversaciones en lenguaje natural entre un humano y una máquina diseñada para generar respuestas similares a las de un humano. El evaluador sabría que uno de los miembros de la conversación es una máquina y todos los participantes serían separados de otros.

La conversación estaría limitada a un medio únicamente textual como un teclado de computadora y un monitor por lo que sería irrelevante la capacidad de la máquina de transformar texto en habla.2 En el caso de que el evaluador no pueda distinguir entre el humano y la máquina acertadamente (Turing originalmente sugirió que la máquina debía convencer a un evaluador, después de 5 minutos de conversación, el 70% del tiempo), la máquina habría pasado la prueba. Esta prueba no evalúa el conocimiento de la máquina en cuanto a su capacidad de responder preguntas correctamente, solo se toma en cuenta la capacidad de ésta de generar respuestas similares a las que daría un humano.

Turing propuso esta prueba en su ensayo “Computing Machinery and Intelligence” de 1950 mientras trabajaba en la Universidad de Mánchester (Turing, 1950; p. 460).3 Inicia con las palabras: “Propongo que se considere la siguiente pregunta, ‘¿Pueden pensar las máquinas?’”. Como es difícil definir la palabra “pensar”, Turing decide “reemplazar la pregunta con otra que está estrechamente relacionada y en palabras no ambiguas.”, 4 la nueva pregunta de Turing es: “¿Existirán computadoras digitales imaginables que tengan un buen desempeño en el juego de imitación?”5 . Turing creía que esta pregunta sí era posible de responder y en lo que resta de su ensayo se dedica a argumentar en contra de las objeciones principales a la idea de que “las máquinas pueden pensar”. Ver información completa en la Wikipedia.

alan turing

 

La convergencia del big data con las grandes capacidades de procesado de datos de los ordenadores modernos y la inteligencia artificial parecen inevitables. Veamos un poco más en detalle qué aplicaciones puede tener para nosotros.

Machine learning y marketing de inteligencia artificial (AI)

La famosa frase del marketing automation “La oferta adecuada, a la persona adecuada, en el momento adecuado” con la tecnología de Machine Learning e Inteligencia Artificial se puede mejorar para convertirla en “La oferta adecuada, a la persona adecuada, en el momento adecuado, en el canal adecuado”.

La tecnología de Machine learning e inteligencia artificial de SALESmanago se basa en un algoritmo avanzado que analiza el comportamiento individual de los clientes y predice las compras futuras. Esto crea una recomendación personalizada según lo que el algoritmo cree que son los productos más probables para ser comprados.

Tiene en cuenta los detalles del ciente, su historial de compra, su customer journey, analiza cómo se correlacionan los productos entre sí y, de esta manera, hace una recomendación.

Marketing predictivo de siguiente generación basado en algoritmos que aprenden

La tecnología de Machine Learning y Marketing de Inteligencia Artificial se basa en dos modelos de recomendación. Cada uno de ellos está optimizado para dar soporte a un canal específico. Para inbound marketing se utiliza el análisis de afinidad (también llamado inbound predictive marketing) y para outbound marketing  se utiliza el análisis de comportamiento (también llamado predictive outbound channel). Cuando se usan conjuntamente potencian las acciones de inbound y de outbound.

El modelo de análisis de afinidad se basa en algoritmos sofisticados usados en análisis asociativo. Analizando profundamente todos los datos transaccionales y correlaciones entre productos y categorías específicas se calcula la combinación óptima de productos en cada oferta. Finalmente los datos son modelados y se convierten en una recomendación para cada cliente. Además, el uso de meta datos posibilita la reacción instantánea en los cambios de preferencias del cliente.

El sistema puede usar el machine learning para comparar predicciones de análisis asociaciones de productos para clientes finales de forma constante. Así asigna un scoring a cada recomendación para indicar la posibilidad que tiene cada producto de ser comprado por cada cliente individual. Mediante la habilitación de paneles de exclusión de producto nos aseguramos que el sistema no recomienda productos que ya hayan sido comprados por el cliente con anterioridad.
Machine learning

Predecir modelos de Customer Journey y recomendaciones AI

El Machine Learning y el módulo de AI (inteligencia artificial) pueden automáticamente seleccionar los productos adecuados para cada cliente y recomendar la mejor manera de comuncarlo según su customer journey. Además el sistema almacena información sobre el comportamiento de los usuarios anónimos a la web permitiendo hacer recomendaciones también a los usuarios no identificados. Esto significa que todos los usuarios están sujetos al análisis de los mecanismos de comportamiento.

Nuevo marketing outbound e inbound predictivo: predicción del canal y momento para realizar una oferta personalizada.

Las actividades de marketing inbound y outbound se benefician de la información recogida durante el proceso. El conocimiento de las categorías y productos más buscados así como de los canales de comunicación resultan en mayores tasas de conversión permitiendo centrarse en soluciones eficaces y optimizar los gastos de marketing. Además, sabiendo exactamente cómo y cuándo los clientes actúan nos ayuda a escoger el momento perfecto para enviar nuestra propuesta de venta y refuerza nuestra relación con los clientes.

Si quieres sabe más rellena el formulario y nos pondremos en contacto contigo:

Mar Ojeda
Mar Ojeda
Directora General EMRED.com. SALESmanago Spain experta en marketing automation.
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