Aprendizaje automático para la personalización

Inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático están entretejidos en el tejido de nuestra vida cotidiana actual. A menudo para obtener grandes beneficios.

Los algoritmos dirigen los patrones de vuelo de los que dependemos para mantenernos seguros durante los viajes aéreos. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) impulsa nuestras interacciones con Siri y Alexa. El aprendizaje automático impulsa el Selección de nuestras sugerencias de Netflix y el rastreo de contactos que nos ayuda a combatir el Covid-19.

Por otro lado, ya sea que las decisiones detrás de los algoritmos que impulsan el pensamiento grupal en nuestros feeds de redes sociales y búsquedas en Google o el Datos sesgados que refuerzan las disparidades en la contratación, la AI y el aprendizaje automático no siempre son beneficiosos.

Como consumidores, ciudadanos y profesionales, todos deberíamos comprender las formas en que se utilizan la AI y el aprendizaje automático, cómo nos afectan y qué beneficios brindan. En este blog, consideramos el papel de la AI y el aprendizaje automático en la personalización. Al comprender cómo se utiliza el aprendizaje automático para impulsar la personalización, específicamente dentro de las experiencias digitales de los clientes, estará mejor equipado para aprovechar esta emocionante tecnología para obtener beneficios masivos en su organización.

El imperativo de la personalización permanece

Pero primero, notemos esto: la personalización no va a ninguna parte. Una vez que fue un lujo, la personalización se ha convertido en un servicio básico en la economía digital actual, uno que la gran mayoría de los consumidores aprecian:

• 90% encontrar Personalización de marketing algo o muy atractiva
• El 80% lo son más probabilidades de realizar una compra de una marca que ofrece experiencias personalizadas
• El 72% dice solo interactúan con mensajes personalizados

El amor de los consumidores por la personalización tiene sentido. Todos aceptamos experiencias que nos ofrecen valor, y esto significa ser tratados como los individuos que somos. Hoy en día, todas las empresas deben buscar oportunidades para mostrar a los clientes que entienden sus intereses, preferencias e intenciones mediante la entrega de contenido y productos relevantes para asegurarse de que no están perdiendo el tiempo de sus clientes.

Desafortunadamente, poner en marcha un programa de personalización no es una tarea sencilla. Ingrese al aprendizaje automático, cuyos algoritmos pueden respaldar, automatizar y acelerar el proceso.

AI y aprendizaje automático

En segundo lugar, aclaremos algunos términos.

Inteligencia artificial (AI) refers to the broad arena of techniques used to get machines to perform tasks that appear intelligent. Machine learning is a subset of AI.

En las últimas dos décadas, el aprendizaje automático se ha convertido en un foco central de la investigación de AI debido a su éxito en completar tareas cognitivas que, hace menos de un siglo, parecían imposibles: vencer a los humanos en juegos complejos como Chess, Go y Jeopardy, conducir automóviles, traducir idiomas, etc.

Pero ni el aprendizaje automático ni los otros métodos AI pueden comenzar a competir con los humanos cuando se trata de improvisar, formular estrategias, comunicarse con empatía, imaginar situaciones novedosas, inventar nuevos productos, y la lista continúa.

El aprendizaje automático y la AI pueden respaldar algunas tareas y automatizar completamente otras, pero las máquinas no mostrarán inteligencia creativa, y mucho menos conciencia, en el corto plazo. Definitivamente no significan el fin del marketing. Nadie conoce a sus clientes como lo hace una marca, y todas las marcas confían en sus empleados cuando se trata de escuchar, enviar mensajes y brindar servicios empáticos. La AI puede detectar tendencias, pero completar el círculo de experiencias de cliente poderosas requiere un elemento humano.

(Esta es la razón por la que, por cierto, algunas personas prefieren usar términos como aumento de inteligencia (IA) en lugar de AI).

Técnicas de aprendizaje automático para la personalización

Si bien el aprendizaje automático puede parecer mágico, la verdad es que son simplemente modelos estadísticos y probabilísticos puestos a trabajar hacia un fin (generalmente) definido. El aprendizaje automático analiza grandes conjuntos de datos para identificar tendencias. A partir de esto, puede extrapolar lo que es más probable que suceda o qué tipo de experiencia es más probable que conduzca a un determinado resultado.

Por supuesto, si bien no es magia, tampoco es exactamente simple.

Estos son algunos de los métodos de aprendizaje automático más comunes utilizados para la personalización y para qué se utilizan:

Análisis de regresión

La regresión lineal podría ayudar a descubrir qué páginas tienen más probabilidades de generar una conversión. La regresión logística podría usarse para descubrir las mejores acciones de seguimiento para un carrito abandonado.

Asociación

Desde Netflix hasta Amazon, este método es una herramienta fundamental para crear motores de recomendación. Basado en su compra de Dan y Chip Heath's El poder de los momentos, por ejemplo, el aprendizaje automático de Amazon recomienda el de Seth Godin Marketing de permiso.

Agrupación en clústeres

Agrupación en clústeres algorithms are a great tool for grouping customers into segments.

Cadenas de Markov

Puede analizar el comportamiento del sitio web de un usuario en tiempo real y hacer predicciones de navegación basadas en él, que se pueden utilizar para personalizar su experiencia.

Aprendizaje profundo

Desde el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que impulsa a Siri y Alexa hasta la determinación del valor de las posibles tácticas de marketing directo y la segmentación de audiencias para la publicidad móvil, el aprendizaje profundo es donde se ha realizado gran parte del trabajo más emocionante en el aprendizaje automático en las últimas dos décadas.

La mayoría de los motores de aprendizaje automático utilizan una combinación de estos métodos para analizar datos y ofrecer información.

Introducción al aprendizaje automático en la personalización

Es importante tener un conocimiento práctico de lo que hay debajo del capó, pero desea iniciar el motor de aprendizaje automático para su programa de personalización. Los siguientes no son pasos lineales a seguir. Su programa será único según su mercado, tamaño y objetivos en el momento. Pero tener en cuenta estas sugerencias a medida que comience a imaginar, diseñar y crear su programa agilizará significativamente el proceso.

Manténgalo centrado en el usuario

El usuario es siempre el punto de partida. Conoce sus objetivos comerciales y, con suerte, los ha alineado con sus objetivos web. (Si no es así, echa un vistazo este artículo sobre Valores de compromiso.) Con estos objetivos en mente, puede comenzar a buscar varias formas de mejorar la experiencia del usuario. ¿Cuáles son los puntos críticos de interacción? ¿Cómo puede eliminar la fricción o dirigir mejor a un usuario hacia una acción específica?

Mantener las necesidades de su usuario al frente y al centro y dejar que la empatía impulse su uso del aprendizaje automático y la AI es una excelente manera de asegurarse de que está ofreciendo valor, en lugar de simplemente usar lo nuevo y brillante.

Conoce tus reglas

Puede (y probablemente debería) utilizar la personalización en todo el recorrido web. Esto puede tomar muchas formas, la búsqueda personalizada es un gran ejemplo. Sin embargo, hay cuatro categorías amplias de tipos de reglas de personalización.

Contextual

Las reglas contextuales personalizan las experiencias en función de hechos conocidos sobre un usuario, como la dirección IP geográfica o el canal de entrada a un sitio.

Explícito

Some visitors to your site will self-identify by filling in a form for a discount, giving you an email, etc. Explícito rules personalize experiences for these known visitors by, for example, using data from previous page views and conversions to assess the most likely content the visitor is looking for.

Implícito

Cuando no sabes quién es un usuario, las reglas implícitas pueden usar la coincidencia de patrones y personas para personalizar las experiencias en función de las acciones que realizan los usuarios anónimos en tu sitio.

Personalizado

Si bien requieren un mayor desarrollo, las reglas personalizadas pueden personalizarse usando lo que desee.

AI y aprendizaje automático can support all of these rules, but some solutions will require you to determine which rules you want to implement where and when.

Empieza poco a poco

Lo más probable es que mi cola de Netflix y tu cola de Netflix tengan al menos una sugerencia de película o programa de televisión superpuesta. Pero esta película o programa de televisión probablemente se vea diferente en cada una de nuestras colas. Si bien me encanta la comedia, eres (finjamos) un gran fanático de la acción, y Netflix usa este conocimiento para adaptar la imagen que coloca en la película o programa de televisión recomendado.

Variar las imágenes es algo relativamente fácil de hacer, pero es una forma sutil de aumentar la probabilidad de que veamos las sugerencias y nos mantengamos comprometidos.

Del mismo modo, puede comenzar poco a poco con su programa de personalización de aprendizaje automático.

Por ejemplo, intente ofrecer 5 banners de página de inicio diferentes, cada uno adaptado a una persona diferente, y deje que un algoritmo de aprendizaje automático determine quién ve qué. O haga variantes cambiando cualquiera de los elementos que normalmente se encuentran en los activos de marketing: titulares, subtítulos, imágenes, formato, color, copia, llamada a la acción, etc. El punto es que puede y debe comenzar poco a poco y construir sobre ganancias rápidas.

Lo primero es lo primero: determine su solución

Creamos un libro electrónico para ayudar a todos los que han comenzado o buscan comenzar su viaje de personalización: Camino a la personalización: las 9 claves para impulsar relaciones más sólidas. Las nueve claves incluyen hacer de la personalización una prioridad comercial, establecer su equipo, delinear a su audiencia y sus viajes, y más.

Pero incluso con las nueve claves en su lugar, implementar el aprendizaje automático en su estrategia de personalización desde cero puede ser un gran impulso. Por eso es fundamental elegir la solución adecuada. El adecuado hará el trabajo pesado del aprendizaje automático por ti, ayudándote a mantener a tu equipo lo más ágil y ágil posible mientras obtienes todos los beneficios del aprendizaje automático y la AI.

Recientemente presentamos Sitecore AI Auto-Personalization Standard. Simplemente mueva un interruptor para activarlo e identifica las tendencias de los visitantes, crea segmentos de clientes y modifica los elementos de la página para brindar una experiencia personalizada al cliente. Cree una de las reglas anteriores y Sitecore AI le dirá qué variación de contenido tiene más probabilidades de impulsar la participación de cada cliente. Sitecore AI Auto-Personalization automatiza las experiencias de los clientes 1:1. Su sofisticación, facilidad de uso y eficacia ayudaron a Sitecore a ganar el Premio de Marketing de Contenidos 2020 al Mejor Uso de Contenidos con Inteligencia Artificial para nuestro trabajo con Red de socios de Microsoft.

Sitecore AI Auto-Personalization Premium está disponible para los clientes que desean una personalización ilimitada. También proporciona un panel de información de AI, que incluye audiencias identificadas a partir de datos históricos y diarios. Este panel es una excelente manera para que los especialistas en marketing vean qué se conecta y qué no, para que puedan realizar cambios en las suposiciones que impulsan el AI que impulsa las experiencias de los clientes.

Más información sobre AI y todos sus beneficios.

People want experiences that feel relevant and respectful of their time. Businesses that deliver this win loyalty. The challenge? Delivering personalized content at scale is hard. That is where machine learning comes in.

Artificial intelligence (AI) is the science of creating systems that perform tasks we usually associate with human intelligence, like reasoning, problem-solving, understanding language, and making decisions. AI can follow explicit rules, learn from data, or combine both approaches.

Machine learning (ML) is a subset of AI. Instead of relying only on pre-set rules, machine learning learns from data. It identifies patterns, adapts to new information, and improves over time without being reprogrammed for every scenario. In short: all machine learning is AI, but not all AI uses machine learning.

Recent breakthroughs in machine learning power many of the AI applications we see today: recommendation engines, fraud detection, self-driving cars, and real-time language translation. These systems process massive amounts of real-time data, spot patterns in browsing history and purchase history, and use predictive models to make predictions at a speed no human can match.

Still, machine learning is not a substitute for human creativity, judgment, or empathy. AI models can optimize processes and surface insights, but they don’t understand context or values the way people do. Building trust and creating hyper-personalized user experiences still require human perspective. The best results come when AI and people work together, leveraging machine learning and machine learning algorithms to combine scalable ai-powered efficiency with human insight to make smarter decisions.

Most modern personalization engines combine several of these techniques, using each where it performs best. Together, they enable experiences that are more accurate and responsive while still leaving room for human strategy, creativity, and oversight.

1. Make personalization a business priority

Personalization is no longer optional. Set clear goals for how it supports growth, customer loyalty, and competitive advantage.

2. Invest in the right technology

Choose platforms that simplify AI-driven personalization instead of adding complexity. Look for solutions that automate the heavy lifting while giving your team control and visibility.

3. Start small, scale fast

Begin with quick wins—like testing homepage variations or targeted content—and use machine learning to optimize. Build on what works and expand gradually.

4. Build a data foundation

Ensure your organization has clean, high-quality data. AI depends on it. Align teams on data collection governance and privacy standards to maintain trust.

5. Empower your people

AI is a tool, not a replacement. Equip your teams with training and workflows to combine machine intelligence with human creativity and empathy.

6. Keep the customer at the center

Every decision should start with the customer experience and focus on customer satisfaction. Use AI to remove friction, anticipate needs, and deliver value at every touchpoint.