Inteligencia artificial, aprendizaje automático y marketing. Una entrevista con Jim Sterne.

Jim Sterne es el autor de «Inteligencia Artificial para el Marketing»: Practical Applications, una guía sencilla y no técnica que presenta una introducción muy centrada en el aprendizaje de las máquinas, escrita específicamente para los profesionales del marketing. Sus treinta y cinco años en ventas y marketing se centran en la creación y el fortalecimiento de las relaciones con los clientes a través de las comunicaciones digitales.

¡Disfruta de esta esclarecedora entrevista con Jim!

#1 ¿Qué significa realmente la Inteligencia Artificial (AI) y el Aprendizaje Automático (ML) en términos de marketing?

La IA y el LD significan que se pueden automatizar procesos más sofisticados para liberar a los comerciantes para que sean más creativos, se pueden revelar más patrones que indiquen nuevos mercados u oportunidades de mercado, y se necesita más tiempo para aplicar las nuevas tecnologías. Procesos como la clasificación del correo electrónico, la puntuación de los clientes potenciales y la personalización pueden ser gestionados por un algoritmo que puede mejorar con el tiempo. La búsqueda de semejanzas en el mundo se hace más precisa y, como en el caso anterior, mejora con el tiempo. Los canales de comunicación como los robots de chat y la respuesta de voz se van a convertir en estándar. Todo esto será directamente aplicable a los medios de comunicación social donde los bots ya están aprendiendo a hablar con la gente, y la vigilancia social se está haciendo más refinada.

#2 ¿Cómo reaccionan las empresas a estas tecnologías de vanguardia en su comercialización hasta ahora?

La cultura corporativa está impulsando la adopción -o la falta de ella- de la IA y el ML. Algunas empresas están entusiasmadas por entrar, probar nuevas cosas y aprender a través de la experimentación. Otras son reticentes a explorar o se arriesgan a un fracaso temporal; prefieren que otros tomen primero las flechas de atrás. Esto es una verdad sin importar la tecnología que se esté considerando, pero la IA y el ML son un poco más difíciles de entender y por lo tanto, dejan más atrás a los introvertidos.

#El 3 x.ai es un gran ejemplo de la implementación de la IA. ¿Qué deberíamos esperar de la IA en un futuro próximo?

En un futuro próximo, nos sorprenderá descubrir que la IA puede ser aplicada a cualquier problema de datos. A largo plazo, no nos impresionarán los esfuerzos de la IA que no nos dejan en ridículo. Todo el mundo se emocionó cuando usó un cajero automático en el banco por primera vez o pudo comprar cosas en línea por primera vez. Ahora, nos preguntamos por qué todos los sitios no son tan buenos como Amazon. La emoción de la «online-ness» de la experiencia ha desaparecido y ahora exigimos que funcione mejor. Pronto nos cansaremos del chatbot que dice: «Lo siento, no entiendo su pregunta».

#4 ¿Qué deben hacer las empresas para estar preparadas para aplicar tecnologías de IA y ML para obtener una ventaja competitiva en su estrategia de comercialización? ¿Necesitan reunir un equipo de personas como científicos de datos, analistas digitales u otros especialistas?

Las grandes empresas deberían contratar a cualquier científico de datos que puedan tener en sus manos. Las empresas medianas y pequeñas no necesitan preocuparse. Eventualmente se suscribirán a una próxima infraestructura de algoritmos, conjuntos de datos y funciones que pueden ser fusionados en aplicaciones o atornillados en aplicaciones existentes. ¿Necesita una capacidad de comprensión del lenguaje natural? Elija una de estas. ¿Necesita un chatbot para leer su sitio web y responder preguntas? Aquí hay cuatro para comparar. ¿Necesita una mejor manera de probar los mensajes de correo electrónico? Aquí hay 20 competidores. Pronto, ni siquiera usaremos los términos inteligencia artificial o aprendizaje automático. Simplemente serán incorporados en cada proceso interactivo.

Siempre habrá una necesidad de analistas; gente que pueda mirar el resultado y enfocar sus conocimientos y habilidades en si la respuesta tiene sentido. El dominio del conocimiento y la profundidad siempre estará en demanda.

#5 ¿Qué tan difícil es para las empresas tener éxito en sus esfuerzos de Analítica Digital y Web y qué tan importante es para ellas poder descifrar los comportamientos de los clientes? ¿Puede compartir algunos consejos para los recién llegados?

Los esfuerzos de Digital and Web Analytics siempre han sido difíciles debido a la necesidad de entender los datos, la tecnología que los captura, la tecnología que los analiza y la tecnología que opera basada en la comprensión de los mismos. Descifrar el comportamiento del cliente siempre ha sido el nombre del juego, junto con la capacidad de explicar las percepciones recogidas y sus implicaciones. Habrá pocos cambios aquí. La IA y el ML serán otra herramienta en las manos del analista, pero nunca tomarán su lugar.

Se aconseja a los recién llegados a la analítica digital y de la web que pasen más tiempo del que esperan para entender el negocio. Entender los datos y las tecnologías anteriores es lo que está en juego. Se convierte en algo valioso cuando comprende plenamente los objetivos de la organización y las motivaciones de las principales partes interesadas. Eso a menudo significa saber qué decisiones harán que la gente se gane su bono o que los despidan. El conocimiento de los dominios es el nombre del juego de ahora en adelante.

#6 Con respecto a los medios sociales, ¿qué métricas deben ser evaluadas cuando se trata de la actuación de los medios sociales?

Oh, ¡podría escribir un libro! Por supuesto, eso fue hace diez años. Lo que debes medir depende de cómo definas el éxito. Si estás más interesado en la conciencia, deberías medir el alcance y las impresiones. Si estás más preocupado por la afinidad de la marca, deberías medir el sentimiento.

Jim Sterne #Consejo de métrica: Si estás más interesado en la conciencia, deberías medir el alcance y las impresiones. Haga clic para twittear
Jim Sterne #Consejo Métrico: Si te preocupa más la afinidad de la marca, deberías medir el sentimiento. Haga clic para twittear

Unas palabras sobre Jim Sterne

Corto Bio

Jim Sterne centra sus treinta y cinco años en ventas y marketing en la creación y el fortalecimiento de las relaciones con los clientes a través de las comunicaciones digitales. Vendió computadoras de negocios a compañías que nunca habían tenido una en los años 80, consultó y escribió sobre marketing online en los 90, y fundó una conferencia y una asociación profesional sobre analítica digital en los 2000. Siguiendo su humorístico Diccionario de Datos del Diablo, Sterne acaba de publicar su duodécimo libro, Inteligencia Artificial para el Marketing: Aplicaciones prácticas». Desde 2002, Sterne ha permanecido activo produciendo la Cumbre de eMetrics y desde 2004 como cofundador y Presidente de la Junta de la Asociación de Analítica Digital.

Sobre el libro

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Inteligencia Artificial para el Marketing: Aplicaciones prácticases una guía sencilla y no técnica que presenta una introducción muy centrada en el aprendizaje de las máquinas, escrita específicamente para los profesionales del marketing. Este libro no le enseñará a ser un científico de datos, pero sí explica cómo la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático revolucionarán la estrategia de marketing de su empresa, y le enseñará cómo utilizarla de la manera más efectiva. Los datos y el análisis se han convertido en apuestas de mesa en el marketing moderno, pero el campo está en constante evolución con los científicos de datos que desarrollan continuamente nuevos algoritmos, ¿dónde le deja eso a usted? ¿Cómo pueden los profesionales del marketing utilizar los últimos desarrollos de la ciencia de los datos en su beneficio? Este libro te lleva a través de los aspectos de la «necesidad de saber» de la Inteligencia Artificial, incluyendo el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento del habla y el poder del Aprendizaje Automático para mostrarte cómo sacar el máximo provecho de esta tecnología de una manera práctica y táctica.

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