Los consumidores actuales generan una enorme cantidad de datos que van desde los mensajes e imágenes que comparten en redes sociales hasta el uso de objetos cotidianos inteligentes que arrojan información en tiempo real, acerca de sus preferencias y hábitos de consumo, lo que hoy es analizado por los mercadólogos y es parte fundamental del Marketing Dinámico mismo que responde de manera proactiva a las tendencias, preferencias y comportamientos de los compradores potenciales.
De esta manera las empresas han volcado la mirada a lo que se conoce como la minería de datos, que consiste en analizar y procesar un inmenso conjunto de datos para descubrir ciertos patrones de consumo y las relaciones ocultas entre las diversas variables para diseñar campañas publicitarias y nuevas estrategias de monetización. El famoso “algoritmo” que la gente describe como un “espía” que tenemos dentro de nuestras casas o en nuestros dispositivos móviles, que parece que escucha todas nuestras conversaciones, para después llenar el TimeLine de nuestras redes sociales con contenido o anuncios en función de nuestros gustos o preferencias.
Así, se han popularizado dos conceptos fundamentales que están vinculados con dicho algoritmo: el Internet de las cosas (IoT) y el Machine Learning, así que a continuación te explico de forma sencilla en qué consiste cada uno de ellos y por qué se han convertido en los focos de atención de los estudios de mercado en la actualidad.
El internet de las cosas (IoT)
El Internet de las cosas se refiere al proceso que permite interconectar objetos domésticos comunes con la tecnología, para llevar a cabo actividades a distancia por medio del uso de Internet, con la finalidad de mandar instrucciones de operación, así como recopilar, enviar, analizar y/o administrar datos a través de dispositivos inteligentes que se conectan a redes inalámbricas automatizadas, lo que reduce la intervención humana y posibilita por ejemplo: programar la temperatura de una habitación, manipular dispositivos médicos, dirigir los sistemas de logística en el transporte de las ciudades inteligentes o sistematizar los sensores de riego en el sector agrícola, por mencionar algunos.
El Internet de las cosas se ha convertido en parte de nuestra vida cotidiana, porque está presente dentro de nuestros automóviles, en los aparatos domésticos que tenemos en casa como la cafetera, el refrigerador o Alexa, los elevadores y las cámaras de nuestros lugares de trabajo, el transporte público y hasta nuestros relojes inteligentes, los cuales están generando información en tiempo real que puede facilitar nuestra vida diaria porque nos ayudan a medir nuestra frecuencia cardíaca, a encontrar objetos extraviados, a evitar el tráfico, nos notifica cuando algún alimento a caducado en el refrigerador, nos permiten apagar y encender las luces de nuestras casas desde un lugar remoto, aumentan nuestra seguridad o nos indican la hora exacta en la que llegará el tren, lo que permite que nuestras vidas sean más cómodas y productivas. Pero, además de brindarnos estas facilidades, el Internet de las cosas es una herramienta muy útil para las empresas y sus áreas de mercadotecnia porque les aporta una gran cantidad de información a partir de la interacción de los usuarios con los objetos inteligentes, que alimentan las bases de datos en el llamado BIG DATA, mismo que arroja hallazgos y áreas de oportunidad para mejorar los modelos de negocio con lo que surge igualmente el empleo del Machine Learning.
Machine learning (aprendizaje automático)
El Machine Learning es una disciplina del campo de la IA (Inteligencia Artificial) que permite a los dispositivos inteligentes aprender por sí mismos a realizar tareas de forma autónoma sin necesidad de ser programados. A través de algoritmos, se proporciona a las computadoras la capacidad de identificar patrones en el BIG DATA para clasificar la información, proyectar resultados y elaborar predicciones para tomar decisiones más fundamentadas. Este aprendizaje permite a las computadoras realizar tareas específicas de forma autogestionada, es decir, sin necesidad de ser programadas por una persona, lo que puede incrementar significativamente la innovación y mejora de las experiencias con los usuarios o clientes, pues ayuda a procesar y organizar la información de forma más rápida y estructurada.
Por ejemplo, en el área de la salud, los códigos genéticos que muestran un patrón similar entre un gran número de pacientes que sufren de un mismo padecimiento, pueden ser analizados a través del Machine Learning, con el fin de encontrar su origen, su evolución o dar un diagnóstico más preciso de los síntomas o características de la enfermedad.
En resumen el uso de aplicaciones de Machine Learning y de la información que se obtiene a través del Internet de las cosas ayuda a los profesionales de marketing a comprender mejor los datos recabados, a identificar hechos relevantes, patrones, tendencias, relacionar variables, hacer comparaciones y excepciones, entre otros elementos que permiten tomar mejores decisiones empresariales y desarrollar campañas de marketing más inteligentes, así como predecir y asegurar la lealtad de sus clientes al brindarles contenido personalizado de una forma más estratégica y orientada a sus intereses.
¡Hasta la próxima!
