El aprendizaje profundo y su aplicación al marketing

Lo cierto es que ya está usando la tecnología de aprendizaje profundo. Es la que permite a los altavoces inteligentes entender el lenguaje humano y simular de forma realista ese habla, la que usa el algoritmo de Google para posicionar las páginas web, la que decide dónde se muestran los anuncios en Internet y la que se encarga de seleccionar cuáles son los que se muestran de entre todos los aspirantes.

En resumen, el aprendizaje profundo ya es indispensable en el marketing. ¿Pero qué es exactamente? Y, lo más importante, ¿cómo puede aprovechar esta tecnología emergente para tener un buen túnel de ventas? Siga leyendo. Se lo contamos en este artículo.

Una breve introducción del aprendizaje profundo aplicado al marketing

Antes de explicar qué es el aprendizaje profundo, conviene definir algunos conceptos relacionados:

• Inteligencia artificial (IA): es la habilidad de las máquinas para pensar como una persona, entender o responder a situaciones nuevas basándose en experiencias anteriores.
• Aprendizaje automático: es una manera de crear una IA. Consiste en entrenar algoritmos para clasificar datos nuevos a partir de una amplia base de datos ya existente.
• Red neuronal profunda: es un software de aprendizaje automático que simula el comportamiento del cerebro humano mediante la transferencia de datos a través de una red de procesadores descentralizada. Las redes neuronales profundas constan de una capa de entrada, una o más capas de procesamiento ocultas y una capa de salida.

Y el aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que utiliza las redes neuronales profundas para desarrollar un sistema avanzado de inteligencia artificial. Esta es la tecnología computacional que hay detrás de los programas de traducción, el reconocimiento facial, los vehículos autónomos, los asistentes de voz e incluso las voces TTS que hablan por los altavoces inteligentes. El aprendizaje profundo es capaz de automatizar tareas que solían requerir la inteligencia humana, por lo que no es de extrañar que se haya convertido en una herramienta esencial para las personas que se dedican al marketing.

Aplicaciones del aprendizaje profundo al marketing

El aprendizaje profundo no solo permite que los ordenadores hagan tareas que solían hacer personas altamente cualificadas, sino que también permite interactuar más y de forma más realista con los sistemas digitales. Estas son algunas de las estrategias que puede aplicar para mejorar su inversión en marketing.

1. Mensajes personalizados

Los sistemas de aprendizaje profundo pueden analizar muchos datos de los clientes sin necesidad de organizar la información (quiénes son, qué les gusta y cuándo compran), lo que permite segmentar al público para comunicarse con cada cliente de forma directa y específica. Esto es lo que en marketing se conoce como hiperpersonalización. Pongamos un ejemplo: cuando Netflix sabe qué es lo que le apetece ver los viernes por la noche y le recomienda varias series y películas de su gusto, está aplicando la hiperpersonalización. Los sistemas capaces de predecir qué ofertas deben enviarse a según qué clientes y cuándo es el mejor momento para enviarlas funcionan gracias a la tecnología de aprendizaje profundo.

2. Servicio de atención al cliente automático

Ofrecer una buena experiencia a los clientes es crucial en cualquier proyecto de marketing. De hecho, algunos incluso dirían que es lo más importante. Pero tener una enorme plantilla de especialistas en atención al cliente puede ser muy costoso. Con el aprendizaje profundo puede crear un centro de atención telefónica de calidad con asistentes inteligentes, chatbots que funcionan con IA y sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR, por sus siglas en inglés). Estos sistemas inteligentes están programados para resolver problemas en cualquier momento, y todo gracias a la tecnología de aprendizaje profundo.

3. Comprensión del lenguaje natural (NLU)

¿Se acuerda de los asistentes inteligentes y de los sistemas IVR que hemos mencionado antes? Utilizan el aprendizaje profundo para comprender el lenguaje natural de las personas, por lo que entienden las preguntas que realizan los usuarios independientemente de cómo las formulen. Con esta tecnología, los clientes ya no llaman a un centro de atención telefónica tradicional, ya que hablan con un altavoz inteligente para gestionar cualquier cosa como, por ejemplo, devolver un producto. El asistente de voz abre al instante la aplicación de voz y guía a los clientes durante el proceso de devolución, desde la solicitud a la descarga de la etiqueta para enviar el producto. El aprendizaje profundo y la comprensión del lenguaje natural permiten que los programas entiendan que el cliente quiere devolver un producto tanto si dice «Quiero hacer una devolución» como «¿Puedo devolver un producto que he comprado?». Así, los consumidores no tienen que preocuparse por nada.

4. Voz de marca

Según una encuesta del INE, el 39,1 % de la población utiliza servicios de domótica en el hogar y el 23,5 % usa asistentes virtuales a través de altavoces inteligentes o de aplicaciones. Y en una encuesta realizada en EE. UU. a personas adultas, casi el 30 % afirmó que prefieren interactuar por voz con las aplicaciones móviles. Está claro que la tecnología de voz está en auge, lo que abre un nuevo mercado para las personas que se dedican al marketing. Pero, para mantener la coherencia de la marca en todas las plataformas de voz, es preciso tener una voz TTS única que refleje la personalidad de la marca a la perfección. En ReadSpeaker, utilizamos el aprendizaje profundo para diseñar voces TTS realistas para todo tipo de marcas y creadores.