{"id":3929,"date":"2017-08-31T12:00:00","date_gmt":"2017-08-31T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wam.global\/wam-room\/3-formulas-de-machine-learning-centrado-en-mejorar-la-experiencia-del-usuario\/"},"modified":"2025-12-02T20:32:21","modified_gmt":"2025-12-02T19:32:21","slug":"3-formulas-de-machine-learning-centrado-en-mejorar-la-experiencia-del-usuario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wam.global\/es\/wam-room\/3-formulas-de-machine-learning-centrado-en-mejorar-la-experiencia-del-usuario\/","title":{"rendered":"3 f\u00f3rmulas de Machine Learning centrado en mejorar la experiencia del usuario"},"content":{"rendered":"

El Machine Learning<\/a><\/strong> (ML) es la aplicaci\u00f3n de la Inteligencia Artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar autom\u00e1ticamente de la experiencia sin ser programados expl\u00edcitamente.<\/p>\n

Esta t\u00e9cnica se realiza creando algoritmos capaces de generalizar comportamientos a partir de una informaci\u00f3n suministrada en forma de ejemplos (training data). Es decir, aplica t\u00e9cnicas de aprendizaje estad\u00edstico con el objetivo de identificar y predecir autom\u00e1ticamente patrones en los datos<\/strong>.<\/p>\n

A trav\u00e9s de este sistema, el reconocimiento de patrones permite extraer informaci\u00f3n que establece caracter\u00edsticas comunes entre un gran n\u00famero de datos.<\/p>\n

Uno de sus objetivos es conocer al detalle el comportamiento de los usuarios y, as\u00ed, detectar c\u00f3mo mejorar la experiencia del usuario<\/strong> (UX o User Experience).<\/p>\n

Actualmente, el 84% de las grandes empresas ya utilizan la IA y, seg\u00fan un estudio<\/a> de Tata Consultancy Services (TCS)<\/strong>, en 2020 el total de las compa\u00f1\u00edas habr\u00e1n adoptado esta tecnolog\u00eda en alg\u00fan \u00e1rea de su negocio integr\u00e1ndose como parte de su estrategia empresarial.<\/p>\n

As\u00ed, seg\u00fan este informe, las compa\u00f1\u00edas que han invertido en Inteligencia Artificial en los \u00faltimos meses han aumentado sus beneficios en un 25% y han reducido sus costes en un 20%.<\/p>\n

Por otro lado, los nuevos puestos de trabajo nacidos de la incorporaci\u00f3n de la Inteligencia Artificial tambi\u00e9n tendr\u00e1n un papel fundamental, triplicando su n\u00famero en las compa\u00f1\u00edas donde la transformaci\u00f3n digital est\u00e1 asent\u00e1ndose como base de la estrategia empresarial.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, analizamos 3 formas en la que Machine Learning se centra para optimizar la experiencia del usuario:<\/strong><\/p>\n

1. An\u00e1lisis predictivo de datos<\/strong><\/p>\n

Ser capaz de visualizar las relaciones en los datos impulsa la confianza<\/strong>. La confianza impulsa la toma de decisiones<\/strong> que, a su vez, impulsa la ejecuci\u00f3n de mejores acciones de marketing para mejorar la experiencia del usuario<\/strong>.<\/p>\n

Hay herramientas actuales en el mercado, como Tableau<\/a> y Qlikview<\/a>, que proporcionan una rica variedad de widgets de visualizaci\u00f3n de datos que se pueden aplicar a datos estructurados y no estructurados.<\/p>\n

Un \u00f3ptimo caso del uso predictivo de datos para mejorar la experiencia de los usuarios es lo que ya se est\u00e1 utilizando en la industria de viajes para poder ofrecer mejores recomendaciones.<\/p>\n

Por ejemplo, pueden existir miles de combinaciones posibles de vuelos que conectan Madrid y Shangh\u00e1i, y este n\u00famero se puede multiplicar por \u2018X\u2019 si se consideran todos los servicios posibles.<\/p>\n

Pero, \u00bfqu\u00e9 soluciones y servicios de viaje son relevantes para un pasajero determinado? \u00bfQu\u00e9 hotel es el m\u00e1s adecuado para una pareja joven que acaba de reservar sus vuelos para las pr\u00f3ximas vacaciones de verano?<\/p>\n

Los sistemas de recomendaci\u00f3n basado en algoritmos de Machine Learning ofrecen un valor beneficioso para los usuarios<\/strong> y los proveedores de viajes al proponer las opciones m\u00e1s valiosas y relevantes para los usuarios, al mismo tiempo que maximizan los ingresos de los proveedores de viajes.<\/p>\n

Los an\u00e1lisis predictivos ayudan a comprender mejor las necesidades de los usuarios y combinan este conocimiento con los posibles productos y servicios.<\/p>\n

2. An\u00e1lisis de contenidos<\/strong><\/p>\n

Teniendo un an\u00e1lisis predictivo de datos, ser\u00e1s capaz de crear un contenido inteligente y relevante que te permita generar mayor engagement con los usuarios. Con ello, es posible enfocar nuestra t\u00e9cnica en la personalizaci\u00f3n del mensaje.<\/p>\n

Esta t\u00e9cnica es buena, por ejemplo, en la suscripci\u00f3n del usuario: los datos generados a trav\u00e9s de las suscripciones sirven para que los algoritmos de Machine Learning<\/strong> puedan ofrecer recomendaciones de contenido basado en datos hist\u00f3ricos.<\/p>\n

El email marketing -probablemente la m\u00e1s cl\u00e1sica de las disciplinas de marketing digital- se puede ver enormemente mejorada en sus performances gracias al uso del Machine Learning.<\/p>\n

Aqu\u00ed exponemos 4 ejemplos<\/strong>:<\/p>\n

1) Optimizaci\u00f3n de la hora de env\u00edo de las newsletter<\/strong>. A trav\u00e9s de Machine Learning puedes analizar y programar con m\u00e1s facilidad la hora m\u00e1s adecuada para el env\u00edo (y reenv\u00edo) de tus newsletters, hasta poder llegar a una personalizaci\u00f3n pormenorizada de los env\u00edos.<\/p>\n

2) Personalizaci\u00f3n de las recomendaciones v\u00eda newsletter<\/strong>. Este uso del Machine Learning es muy parecido a lo descrito anteriormente para las recomendaciones de vuelos.<\/p>\n

3)Machine Learning para hiper-segmentaci\u00f3n de nuestra audiencia<\/strong>. Gracias a los algoritmos de ML puedes identificar cu\u00e1les son los segmentos de tu audiencia m\u00e1s valiosos a nivel de conversi\u00f3n y, as\u00ed, crear campa\u00f1as espec\u00edficas para ellos.<\/p>\n

4)Machine Learning para tener mejores insights sobre nuestra audiencia durante todo su ciclo de vida<\/strong>. Aprovechando los datos transaccionales, de comportamiento y de intenci\u00f3n de los usuarios, el an\u00e1lisis predictivo te permite enviar correos electr\u00f3nicos altamente contextuales durante todo el ciclo de vida del cliente. Con m\u00e9tricas clave como CLTV (Customer LifeTime Value), tiempo para la primera compra, tiempo entre compras, etc., puedes crear campa\u00f1as m\u00e1s potentes para involucrar a tus clientes de manera m\u00e1s efectiva y en tiempo real.<\/p>\n

3. Aprender de los resultados<\/strong><\/p>\n

Las t\u00e9cnicas de Machine Learning hacen posible realizar cambios en tiempo real en la ejecuci\u00f3n de acciones de marketing<\/strong>. Aprender de los resultados va a acelerar el crecimiento y las habilidades de los profesionales de Marketing.<\/p>\n

Por ejemplo, gracias al Machine Learning puedes desarrollar un customer care predictivo. Saber c\u00f3mo un cliente puede ponerse en contacto y por qu\u00e9 raz\u00f3n es obviamente una informaci\u00f3n muy valiosa.<\/p>\n

No s\u00f3lo permite la planificaci\u00f3n de recursos<\/strong> (\u00bftenemos suficiente personal atendiendo al tel\u00e9fono?), sino que tambi\u00e9n permite la personalizaci\u00f3n de las comunicaciones<\/strong>.<\/p>\n

Otro proyecto que se est\u00e1 probando en Estados Unidos utiliza esta t\u00e9cnica. Se trata de una tecnolog\u00eda de IA construida por Saffron<\/a>, ahora una divisi\u00f3n de Intel.<\/p>\n

El an\u00e1lisis de miles de factores permite hacer coincidir los patrones generales de comportamiento del cliente con los de los miembros individuales.<\/p>\n

En la nueva era del marketing digital, la tecnolog\u00eda ser\u00e1 la que se encargue de optimizar los procesos. Por ello, es bueno contar con una agencia especializada que te ayude en este proceso<\/strong>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Lanzar el mensaje adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado. Esta es la clave de toda estrategia de marketing digital y, en un sector en constante cambio, el Machine Learning se est\u00e1 imponiendo como una t\u00e9cnica para optimizar la estrategia de marketing centrada en la experiencia del usuario. Analizamos 3 formas de aplicarlo.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":3930,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[43],"tags":[],"solutions":[],"formats":[],"class_list":["post-3929","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"acf":[],"yoast_head":"\n3 f\u00f3rmulas de Machine Learning centrado en mejorar la experiencia del usuario<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Analizamos 3 formas en la que Machine Learning se centra en mejorar la experiencia del usuario.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/wam.global\/es\/wam-room\/3-formulas-de-machine-learning-centrado-en-mejorar-la-experiencia-del-usuario\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" 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Nacidos del pensamiento y la acci\u00f3n, integramos consultor\u00eda y ejecuci\u00f3n, marcas y personas, para crear soluciones reales, innovadoras y con impacto tangible en 360\u00b0. Nuestra propuesta se articula en cuatro estudios: Creativity & Content to Impact, CRM & Marketing Automation to Connect, Commerce & Experience to Scale y Media & Optimization to Grow, que trabajan de forma coordinada para generar soluciones reales, medibles y alineadas con los objetivos de negocio. 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