{"id":7409,"date":"2018-04-13T16:08:12","date_gmt":"2018-04-13T16:08:12","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/es\/?p=7409"},"modified":"2018-05-08T18:11:09","modified_gmt":"2018-05-08T18:11:09","slug":"3-marcas-que-han-sacado-el-maximo-partido-al-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/es\/blog\/3-marcas-que-han-sacado-el-maximo-partido-al-machine-learning\/","title":{"rendered":"3 marcas que han sacado el m\u00e1ximo partido al machine learning"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

Actualmente existe una fuerte competencia entre las marcas y los retailers que ofrecen productos y servicios similares. El machine learning<\/em> es lo que les permitir\u00e1 diferenciarse del resto y alcanzar una ventaja en su posici\u00f3n de mercado.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda machine learning<\/em> tiene la capacidad de navegar a trav\u00e9s de grandes conjuntos de datos con la finalidad de descubrir tendencias, preferencias e incluso predicciones futuras sobre cu\u00e1l deber\u00eda ser la siguiente acci\u00f3n de las empresas para conseguir una mejor interacci\u00f3n con los consumidores.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, hemos seleccionado tres marcas que han sabido aprovechar el machine learning<\/em> y los beneficios que reporta a su negocio. Tres ejemplos de c\u00f3mo se est\u00e1 implementando el big data<\/em> para personalizar las experiencias cross-device<\/em> de los compradores.<\/p>\n

 <\/p>\n

1. Under Armour<\/strong><\/h5>\n

Under Armour integra el machine learning<\/em> en su aplicaci\u00f3n Record<\/a>. Esta app rastrea las condiciones f\u00edsicas de un usuario utilizando los datos de varias fuentes como aplicaciones de terceros, smart watches<\/em>, datos que el usuario haya registrado directamente, etc. Una vez recogidos todos estos datos, la app personaliza consejos de alimentaci\u00f3n y ejercicio para cada usuario. La aplicaci\u00f3n funciona como un entrenador personal m\u00f3vil y, cuanto m\u00e1s lo usemos, m\u00e1s datos recoger\u00e1 y m\u00e1s personalizados ser\u00e1n los consejos y recomendaciones para alcanzar objetivos particulares.<\/p>\n

“Record basar\u00e1 sus consejos y recomendaciones en los resultados de otros usuarios que presentan condiciones de salud y estado f\u00edsico similares, as\u00ed como en datos extra\u00eddos de bases de datos nutricionales, datos fisiol\u00f3gicos y de comportamiento”, escribi\u00f3 Business Insider<\/a>. La aplicaci\u00f3n tambi\u00e9n tiene en cuenta factores como los pasos diarios, la nutrici\u00f3n, los patrones de sue\u00f1o y las estad\u00edsticas de entrenamiento, adem\u00e1s de la frecuencia card\u00edaca, el ritmo, la distancia recorrida y las calor\u00edas consumidas.<\/p>\n

 <\/p>\n

2. Mazda<\/strong><\/h5>\n

Mazda utiliz\u00f3 el machine learning <\/em>para encontrar a su target adecuado en la promoci\u00f3n del nuevo modelo CX-5, en el festival SXSW<\/a> en Austin (Estados Unidos). La marca automovil\u00edstica japonesa trabaj\u00f3 con Influential, una compa\u00f1\u00eda que aprovecha la tecnolog\u00eda Watson de inteligencia artificial de IBM para identificar a su target en las redes sociales.\u00a0La tecnolog\u00eda machine learning<\/em> rastre\u00f3 publicaciones en las redes sociales, buscando a las personas adecuadas y bas\u00e1ndose en una serie de indicadores, como signos de exclamaci\u00f3n y emojis. Esta estrategia de influencer marketing permiti\u00f3 a Mazda personalizar el contenido y alcanzar a un target muy espec\u00edfico y creativo.\u00a0A trav\u00e9s de la tecnolog\u00eda machine learning<\/em>, se localiz\u00f3 a cuatro personas, que fueron las seleccionadas para recorrer Austin en el CX-5 y posteriormente publicar la experiencia en Twitter, Instagram<\/a> y Facebook.<\/p>\n

 <\/p>\n

3. The North Face<\/strong><\/h5>\n

The North Face utiliza un personal shopper digital, XPS<\/a>, para hacer recomendaciones a los compradores online, crear perfiles en funci\u00f3n de sus intereses y crear experiencias de usuario personalizadas. XPS ampl\u00eda la reputaci\u00f3n digital de la marca que, mediante el uso del machine learning, puede recopilar datos de manera simult\u00e1nea para informar de interacciones en la web y futuros productos.<\/p>\n

The North Face ofrece una experiencia de compra altamente personalizada para los usuarios de \u201ccompra con IBM Watson\u201d. Una vez descargada la aplicaci\u00f3n m\u00f3vil<\/a>, los compradores pueden disfrutar de las recomendaciones de este asistente virtual<\/a> que, mediante la informaci\u00f3n que recoge del usuario a trav\u00e9s de sus respuestas, recomendar\u00e1 los productos que m\u00e1s se acerquen a sus preferencias.<\/p>\n

 <\/p>\n

El ROI del machine learning<\/strong><\/h3>\n

La naturaleza predictiva del machine learning<\/em> es lo que lo convierte en una herramienta tan poderosa para los marketers que permite que las marcas utilicen datos del consumidor (pasado y presente) para predecir el comportamiento y las tendencias futuras.<\/p>\n

El machine learning nos puede ayudar a predecir el momento \u00f3ptimo para ofrecer productos como, por ejemplo, la probabilidad de que el comprador busque art\u00edculos de temporada. Adem\u00e1s, esta tecnolog\u00eda permite que los retailers puedan estimar la cantidad de inventario que ser\u00e1 conveniente almacenar durante los picos de venta como Black Friday, Cyber Monday, o rebajas en comparaci\u00f3n con el resto del a\u00f1o.<\/p>\n

Finalmente, los modelos de machine learning<\/em> tambi\u00e9n pueden ayudarnos a reducir gastos innecesarios como el gasto en publicidad desaprovechada y los productos sobrantes, a la vez que optimizan los esfuerzos de marketing para anticipar las necesidades de los clientes. En conjunto, esto genera un aumento de los ingresos y mayores m\u00e1rgenes de beneficio para las marcas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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