El mundo de los negocios está siendo influenciado por dos importantes factores, el Machine Learning y la velocidad de cambio sin precedentes, que hacen que sea vital para las empresas comprender el impacto transformador que está ocurriendo. Como esta tecnología se mueve de la novedad a la necesidad,iProspect presenta su informe técnico Machine Learning, de la Novedad a La Necesidad que busca cerrar la brecha para aquellos que quieran comprender el Machine Learning desde la teoría hasta la aplicación en el 2018.
Para realizar este estudio iProspect pidió a 250 de sus clientes de APAC (Asia del Pacífico), EMEA (Europa, Medio Oriente y África), América del Norte y América Latina sus puntos de vista sobre los principales desafíos y las expectativas para el año 2018. Cuando se les preguntó cómo el Machine Learning afectará a su negocio, el 55% de los encuestados afirmó que está de acuerdo en que les permitirá tomar mejores decisiones a través del procesamiento de grandes de conjuntos de datos. De la misma manera menos del 2% piensa que el Machine Learning tendrá de mínimo a ningún impacto en su negocio en 2018.
Con el aporte de Microsoft, Facebook, Google y Adobe este documento técnico proporciona una mejor comprensión de la tecnología, el impacto sobre los modelos de negocio y cómo Machine Learning abre el abanico de posibilidades para las marcas.
«Para los vendedores, Machine Learning ofrece posibilidades increíbles. Las máquinas se vuelven más inteligentes, ya que son alimentadas con cantidades masivas de datos generados continuamente por los usuarios que interactúan con el sistema. Mientras Machine Learning permite a las empresas ser más dinámicas y exploratorias, es importante tener en cuenta que esta tecnología nunca sobrepasará la necesidad de tener seres humanos a cargo de la estrategia y comercialización», aseguró Jake Hewlett, Managing Director de iProspect Colombia.Conozca a continuación el resumen de los 5 grandes temas que toca el estudio:
- La presión para realizar– El Machine Learning hace posible responder rápidamente al consumidor en evolución expectativas y comportamiento a un ritmo y escala que no es humanamente posible, y proporciona información en tiempo real sobre patrones y tendencias que fueron previamente indiscernible para los humanos, y por lo tanto en gran parte sin explotar.
- El poder de los datos– El adecuado manejo de los datos es muy importante porque permite resolver grandes problemas o necesidades del mercadeo. A medida que aumentan las cantidades de datos, los algoritmos de Machine Learning se vuelven idóneos y más perfectos para clasificar, ordenar y enriquecer esa información. Los motores de automatización inteligentes pueden incluso generar grupos de audiencia de histórico rendimiento, asignar presupuestos y construir una estrategia de licitación. Esta capacidad de abordar datos no estructurados y organizarlos en algo significativo es una gran avance.
- Mercadeo impulsado por las máquinas– Gracias a Machine Learning, 2018 será el año en que la personalización a escala será realmente posible. Los medios y los mensajes estarán mejor alineados, lo que redundará en una experiencia más relevante para los consumidores. En iProspect creemos que hay cuatro áreas de rendimiento de marketing donde el Machine Learning realmente puede colocar a las personas en el centro del plan de medios: personalizar conversaciones en tiempo real, aumentar la eficiencia y la precisión, predecir el comportamiento del consumidor y mejorar el servicio al cliente.
- Hay un límite para todo– Los algoritmos son sólo tan buenos como los datos que reciben. La entrada de datos de mala calidad dará lugar a conclusiones erradas, que podrían convertirse en decisiones equivocadas. Porque el aprendizaje es una función del tiempo, es importante tener en cuenta que los beneficios de Machine Learning no son inmediatos y requieren tiempo para entregar productos valiosos.
- Lo que puede hacer hoy para tener éxito mañana– Machine Learning genera factores de cambio inmediato de marcas de éxito de hoy. Por lo tanto, es importante tener en cuenta los siguientes cinco puntos:
- Empiece con sus metas de negocio y aplique Machine Learning en las áreas donde hace sentido.
- Examine el comportamiento de sus clientes e identifique los espacios donde el Machine Learning le sería útil.
- Aprenda bien la tecnología (sepa qué es Machine Learning y para qué sirve).
- Cuando busque datos para impulsar el Machine Learning no deje que lo perfecto sea enemigo de lo bueno.
- Machine Learning no es un botón automático que al ser oprimido hará mejorado todo; dele tiempo para que sea útil.
