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El “Machine Learning” y el futuro del email marketing

Publicado por Ismael Ruiz en octubre 16, 2018

machine learning y email marketing

“Machine Learning”, otra de esas palabras en inglés de las que muchos hablan, pero pocos entienden bien.

Pues en este artículo quiero hablarte de este término porque es mucho más importante de lo que piensas y ya, en estos tiempos también está muy presente en varias de las campañas de e mail marketing más exitosas.

Siempre que hablamos de Marketing Digital, Social Media y áreas digitales similares, nos pensamos que son temas muy nuevos, que apenas hace unos años que existe.

Y no vamos mal encaminados, pero todo esto viene de tiempo atrás.

El Machine Learning nació en los años 60 del siglo pasado junto con las ciencias relacionadas con la informática de sistemas y las neurociencias.

Así que ya lleva unos cuantos años desarrollándose y es en estos momentos cuando, precisamente, se puede comenzar a sacar partido de ello.

Por ello, hoy me gustaría hablarte abiertamente sobre este enigmática e interesante tema, que está afectando ya a todo el panorama digital y, en especial, a nuestro “querido” email marketing, en el cual está y, sobre todo, va a llegar a estar en un futuro muy próximo, íntimamente relacionado.

Pero antes de nada, por si eres de los que aún no conoce este término anglosajón, comenzará por darte una definición:

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qué es el machine learning

· ¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning, en castellano, significa literalmente “aprendizaje automático”, que es lo que hacen las máquinas cada vez con mayor precisión y celeridad, emulando la forma en que lo haría una persona como tú o yo.

Se trata de un concepto derivado de la Inteligencia Artificial, aplicado a robots y a ordenadores.

Lo que se pretende con el aprendizaje automático es que cualquier tipo de máquina aprenda cada día un poco más con todos los datos que va recopilando, almacenando, clasificando, etc.

· ¿En qué consiste el Machine Learning? Ejemplo práctico

De esta manera y llegado el momento, la propia máquina podrá tomar la decisión más acertada para un caso concreto. Porque los algoritmos con los que aprende consiguen “predecir” el futuro y así anticiparse.

Pensemos, por ejemplo, en el sistema de frenado de emergencia de un coche. En un principio, el fabricante calculó “X” metros para frenar completamente el coche.

Pero con el Machine Learning, el ordenador de a bordo ha aprendido que, con lluvia, con el desgaste de los neumáticos, con la velocidad actual, con el estado de la carretera y demás factores, ante una frenada de emergencia necesitará “Y” metros para frenar completamente el coche.

Por tanto, es el propio coche el que impide acercarse más al de delante, o aumentar la velocidad, por ejemplo.

Quizás conozcas, y uses más, las predicciones meteorológicas que cada día aparecen en las noticias. Los programas informáticos clasifican todos los datos sobre el tiempo que les mandan las estaciones meteorológicas y los satélites y con ellos trazan una predicción para unos cuantos días.

Luego los presentadores del tiempo te lo explican por la tele.

Como ves, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning están muy cerca de tu día a día, aunque tú no seas consciente de ello.

Pero, ¿qué puede hacer el Machine Learning por el mundo de los negocios, más concretamente en el mundo online de hoy en día?

Pues mucho y, precisamente, todo esto es lo que te cuento a continuación:

inteligencia artifical vs machine learning

· ¿Cuáles son las utilidades del Machine Learning en el mundo de los negocios online?

Puede que creas que esto de la Inteligencia Artificial sea una cosa para los coches autónomos, pero no para el mundo online.

Con este famoso algoritmo, Facebook te muestra (o te mostraba), las páginas de temáticas que podrían ser de tu interés. Una vez que buscabas sobre un tema o sobre una empresa concreta, el propio Facebook te comenzaba a mostrar anuncios de esa temática o de esa empresa, para que dieras like a su página de empresa.

Básicamente, tus datos de búsquedas y navegación hacían aprender a la máquina para que, de manera predictiva, te muestre información de páginas o de empresas por las que has mostrado cierto interés.

Con el aprendizaje automático en redes sociales, por ejemplo, se puede conseguir más eficacia a la hora de mostrar los anuncios a los usuarios.

Pongamos por caso que una mujer anuncie en sus redes sociales que está embarazada de 3 meses.

A partir de entonces, en su muro comenzará a aparecerle anuncios de páginas y de empresas relacionadas con el tema del embarazo, lactancia, crianza, etc., con el paso del tiempo comenzará a ver anuncios de tiendas de artículos para recién nacidos, ropa para bebés, cunas y guarderías, cerca de sus ubicaciones geográficas más frecuentes.

· ¿Qué papel juega el Machine Learning y la IA en nuestras vidas?

La idea de la Inteligencia Artificial y el machine learning es facilitarnos la vida y la toma de decisiones. Analizan nuestros hábitos, nuestras costumbres, nuestras búsquedas, etc.

En definitiva, analizan todos esos datos y nos muestran los resultados que nos puedan ser de mayor utilidad.

Eso a nivel de usuario. Si lo miramos desde la perspectiva de la empresa, nos encontramos con campañas de publicidad mucho más efectivas, ya que nuestros anuncios se mostrarán sólo a usuarios que estén más predispuestos a adquirir nuestros artículos o servicios.

· Los beneficios del Machine Learning con respecto a la publicidad online

Y esto es un gran salto que diferencia, de una manera brutal, a la publicidad online de la tradicional u offline.

Pensemos en una marquesina en una parada de autobús, en un anuncio en un periódico, en un anuncio en radio o televisión…

Aquí la empresa paga por tener ese anuncio puesto en esos soportes durante un tiempo. Esos anuncios no discriminan, lo pueden ver todos los que pasen cerca de la marquesina, los que tengan encendida la radio o la televisión.

Una tienda de ropa de bebés, por ejemplo, puede hacer ese tipo de publicidad y la verán mujeres embarazadas, señores de 80 años, niños que van al cole y, en general, todo tipo de personas.

En otras palabras, no lo verá tan sólo su target y, por tanto, no estará correctamente segmentado el tipo de usuario al que llegará ese “spot”, anuncio o publicidad, sea en el formato que sea. Pero esa tienda tendrá que pagar el anuncio sea efectivo o no, lo vea quien lo vea.

Con el aprendizaje automático aplicado a la publicidad online, la tienda de ropa de bebés pagará por cada clic que hagan en su anuncio.

Y su anuncio se mostrará básicamente a los usuarios que han demostrado cierto interés en el tema. Por tanto, será una publicidad mucho más efectiva para las empresas, al poder llegar justo al tipo de usuarios potencialmente interesados en sus productos o servicios.

La toma de datos de una persona gracias a su rastro online permitirá que los anuncios que vea sean además personalizados a sus necesidades.

Por ejemplo, de nada le sirve la inteligencia artificial a un mileurista que está buscando un apartamento económico, que los algoritmos le muestren chalets de lujo en los mejores barrios de su ciudad.

Con el análisis predictivo y la toma de datos del usuario, las máquinas saben de su poder adquisitivo y le mostrarán apartamentos que se pueda permitir.

Y así podríamos seguir con miles de ejemplos de aplicaciones para marketing online de la Machine Learning.

machine learning·

· ¿Cómo afecta el Machine Learning al Email Marketing? (y a su futuro más próximo)

A juicio de todos los expertos en Marketing Digital, una de las mejores y más efectivas maneras de vender online es a través del Email Marketing.

Machine Learning tiene mucho que decir, mucho que aportar y mucho para mejorar en los resultados.

Como vengo diciendo en el artículo, con el aprendizaje automático y el análisis predictivo aplicado a lo aprendido, los ordenadores podrán “afinar” muy mucho a la hora de mandar emails masivos desde nuestra lista de suscriptores.

En la actualidad, una web o un blog suele tener una pestaña con un formulario para captar suscriptores. Esos suscriptores han llegado hasta la web, se supone, porque le interesa el tema general de la misma o algún artículo que tenga publicado en su blog.

Es así como conseguimos suscriptores que nos dan su permiso para mandarles mails con nuestros temas, artículos, ofertas, etc.

Lo que pasa es que no sabemos qué temas concretos les interesa a cada uno de nuestros suscriptores y, a pesar de eso, les mandamos todo lo que vamos creando, lanzamos las redes al océano y a ver qué pasa.

Y lo que pasa es que suele funcionar estos mails masivos mejor que otros muchos métodos de venta o contratación de nuestros servicios.

Pues bien, con la Inteligencia Artificial en su modalidad de Machine Learning tendremos el permiso de nuestros suscriptores para que el algoritmo les “investigue” y nos muestre los datos que nos pueda interesar a nosotros personalmente.

De esta manera, podremos lanzar los correos electrónicos masivos a nuestros suscriptores, pero no a todos a la vez, sino que la aplicación de Machine Learning nos habrá preparado una lista de suscriptores que pueden estar más interesados que otros en el tema concreto que tratamos en ese mail.

De esta forma, no atosigamos a todos nuestros suscriptores constantemente con todo lo que publiquemos.

Sólo recibirán los mails con los temas en cuestión que les interesen realmente, de esta forma será un mail mucho más efectivo, porque no será considerado como publicidad pura y simple, sino como información de utilidad para ese suscritor en concreto y en ese momento concreto.

Imagínate este caso particular: ¿de qué se sirve a un suscriptor de un concesionario de coches que le mandemos una oferta de un modelo nuevo dos meses después de que ese suscriptor se haya comprado un coche nuevo?

· El Machine Learning supondrá un “salto de calidad” en nuestra forma de hacer Email marketing

Y esto nos llevará a un nuevo nivel en el Email Marketing, porque con los datos recopilados y el análisis predictivo bien configurado, podremos llegar a los mails masivos pero personalizados.

Es decir, pasaremos de mandar publicidad a todos nuestros suscriptores a mandarles información que están buscando y que les será de gran utilidad en el mismo momento en que reciban el mail.

Todo un logro con respecto al caso tradicional de envío de correos electrónicos, ¿verdad?

Por seguir con el mismo ejemplo del concesionario de coches, no es lo mismo mandar un mail con una oferta especial de un modelo nuevo que tenemos, y que ese mail lo reciba un suscriptor que hace dos meses se compró coche nuevo, a saber que uno de nuestros suscriptores está buscando un monovolumen de siete plazas, diésel, full equipe, color rojo…

Nosotros sólo tendremos que mandarle un correo electrónico con nuestra mejor oferta de nuestro mejor monovolumen de siete plazas, y ya él o ella decidirá…

Esto sería una venta segura ¿no crees? Recibir la oferta adecuada en el momento adecuado de una empresa que conoce, en la que confía tanto que le ha dado sus datos de contacto, eso sí es apostar a “caballo ganador”.

· Conclusión

Sin duda alguna, el hecho de introducir el Machine Learning en nuestra estrategia de marketing y, en especial la de email marketing, es una gran idea.

Además, por no estar aún llevándolo a cabo demasiadas empresas, si tú eres el responsable de un negocio (ya sea de tipo PYME o una gran multinacional), deberías reconsiderar que éste podría ser un punto diferenciador más en tu estrategia.

Pero aún así, esto todavía tardará un tiempo en llegar masivamente al alcance de todas las empresas de nuestro país.

Es algo a lo que llegaremos en un futuro cercano. Un futuro en el que las máquinas, aprendiendo solas, nos facilitarán la vida diaria y la toma de decisiones, tanto a empresas como a consumidores.

¡Y yo quisiera estar ahí para verlo, ya que suena realmente emocionante! ¿Tú qué opinas?

Me gustaría saber tu opinión acerca de este, cuanto menos, enigmático tema y qué aplicaciones sugerirías tú de cara a sus utilidades en el campo del Email Marketing.

Quizás puedan ser innovaciones que podrían inspirar a Mailrelay a mejorar aún más su ya de por sí potente herramienta 😉

Ismael Ruiz

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Comentarios

  1. Andres Hidalgo

    Señor Ismael
    Cordial saludo
    Este sistema de Machine Learning debe ser ejecutado mediante algun tipo de software a través de nuestra pagina web y correos o es un sistema que esta implementado en las paginas tipo facebook o en los sistemas de correos masivos como mailrelay?

    17/10/2018 - 00:57:08 Publicar una respuesta
  2. Fernando García

    Ando haciendo mis primeros pinitos en el tema de la inteligencia artificial, y hay que puntualizar una cosa:

    La inteligencia artificial no consiste solo en el análisis de datos, como da a entender el artículo.

    Sistemas de puntuación como el lead scoring, o puntuar a un prospecto (o enviarle un email) en base a sus clics, visitas, preferencias, etc, mediante unos pesos o porcentajes que nosotros definimos, NO es inteligencia artificial; y por otra parte en publicidad online se lleva haciendo desde hace muchos años.

    Si una mujer ha dicho que está embarazada > mostrarle publicidad al respecto: esto no es inteligencia artificial.

    Lo que realmente caracteriza a la inteligencia artificial es que los *pesos* de cada variable los calcula el software, no nosotros, eso sí, en base al análisis de datos. Y para esto una de las técnicas que se utilizan son las redes neuronales. Estas son modelos matemáticos muy complejos, pero el más básico, que es el perceptrón simple, es sencillo de entender.

    Un ejemplo sencillo: pongamos 10 variables que consideramos significativas (inputs) y un resultado real final (output), que podría ser si el prospecto ha comprado o no. Basado en el *entrenamiento* o análisis de datos, el software ajustará los pesos de cada variable para al final dar con el resultado correcto.

    Según el volumen de datos o casos que tengamos y que el software analice, este irá ajustando los pesos, de manera que cada vez se equivocará menos. Para esto es imprescindible un gran volumen de datos, big data, y gran velocidad de procesamiento, y las grandes empresas ya lo tienen.

    Eso es la inteligencia artificial o machine learning: el software aprende. Además de las redes neuronales hay otras técnicas que desconozco.

    16/10/2018 - 23:16:30 Publicar una respuesta
    • Mailrelay

      ¡Muchisimas gracias por el aporte y la ampliación de información Fernando! Así queda mucho más claro, gracias 🙂

      17/10/2018 - 07:42:42 Publicar una respuesta

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