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Deep Learning, la innovadora rama de la inteligencia artificial

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Deep LearningComo se desprende del informe de Nielsen “Global Trust in Advertising”, aunque los consumidores confían en las opiniones online o en las comparaciones de precios, la mayoría de las veces son las recomendaciones personales las más eficaces. Se puede decir que la publicidad más efectiva procede directamente de las personas conocidas y de confianza, y de hecho, más del 83% de los encuestados confían total o parcialmente en las sugerencias de amigos y familiares, ya que son los que conocen sus gustos, preferencias, etc.

Sin embargo, en la era digital surge la pregunta: ¿Qué pasaría si un ordenador fuera capaz de conocerte mejor que tus seres cercanos?

Hoy en día, la elección entre millones de opciones, hacen más difícil tomar una decisión. Los sistemas de recomendaciones online cambian la forma en que los usuarios navegan y eligen los productos: limitan el proceso de toma de decisiones acercándolos a lo que están buscando, sugiriendo productos complementarios o incluso alternativos.

El “conocimiento” acerca de la personalidad de compra normalmente proviene de lo que los consumidores han comprado o visualizado anteriormente, lo que los compradores con perfiles similares han visto o comprado. Las tecnologías de recomendación estudian lo que buscan los consumidores y les sugieren productos. Recogen y analizan millones de datos sobre sus preferencias para aportar sugerencias ultra-precisas.

Dado que estas tecnologías precisan de volúmenes masivos de datos para realizar predicciones exactas, se lanza una innovadora rama de la inteligencia artificial, el Deep Learning, que podrá predecir exactamente lo que el cliente quiere.

Sus herramientas personalizan la experiencia de un usuario tratando de averiguar sus hábitos incluso después de haber realizado tan solo una visita. Junto con la analítica en tiempo real, los algoritmos de autoaprendizaje pueden mejorar las sugerencias hasta el punto de la predicción.

El nuevo sistema se utiliza en todo tipo de industrias digitales, como en la publicidad. De acuerdo con RTB House, empresa global que ofrece tecnología de retargeting de última generación, los algoritmos de autoaprendizaje ayudan a lograr recomendaciones muy precisas que hacen que las actividades publicitarias sean hasta un 50% más eficientes.

Pero, ¿cómo funciona Deep Learning en las recomendaciones? Por ejemplo, uno quiere comprar un vestido nuevo. Cuando hace clic en cualquier apartado del sitio web, el mecanismo de recomendación captura cada pieza de información. Comprueba el color del vestido, detalles como precios, tallas y docenas de puntos de otras acciones. A continuación, conecta tantos patrones de interacción como sea posible. Al medirlos y analizarlos (en tiempo real), el sistema puede entender la historia, el gusto, los intereses o incluso el estado de ánimo, y luego hacer predicciones precisas de productos interesantes. Las coincidencias entre los zapatos y la joyería, los vestidos de noche, la ropa de verano, podrían ser recomendaciones basadas en predicciones eficaces. Todo esto sucede sin ninguna intervención humana por parte del anunciante. En el campo de la predicción de compra, los algoritmos de Deep Learning ya han obtenido tanto conocimiento, que ha hecho innecesarias las intervenciones manuales.

Según Janrain & Harris Interactive, el 74% de los consumidores online se ven frustrados por el contenido que es irrelevante para sus necesidades en un sitio web. Además, Infosys encontró que el 86% de los consumidores dicen que la personalización juega un papel relevante en sus decisiones de compra.

De hecho, el uso de recomendaciones ultra-precisas refuerza la relación de la marca con sus consumidores, acelera las ventas de los minoristas, mejora las tasas de conversión y aumenta los ingresos – no importa que sea cine, música o publicidad. Una mejor precisión y un enfoque más persuasivo a su vez hacen que las sugerencias profundamente orientadas sean imprescindibles no sólo para los e-commerce, sino también para la banca, los seguros, los viajes y hasta en las compras diarias de comida.

En palabras de Steve Jobs: “La gente no sabe lo que quiere hasta que se lo muestras”. La industria del Deep Learning puede hacer de ello una experiencia común, automatizada para cada usuario en la era digital.

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