29 septiembre, 2019
El Marketing Científico es la rama analítica del marketing. El marketing científico es esencial para el desarrollo de una estrategia de Marketing bien sustentada usando Machine Learning.
El principal propósito del Marketing Científico es reducir las probabilidades de que el mercadologo cometa errores.
¿Como se logra esto? Mediante distintas metodologías y herramientas por ejemplo Machine Learning, es una aplicación de inteligencia artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente.
El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a data y aprender a usarlos para aprender por sí mismos.
Sin embargo, el Marketing Científico no puede reemplazar el conocimiento de un mercadologo profesional, al contrario, siempre tiene que trabajar junto a el criterio de un profesional de marketing para que el resultado sea óptimo.
El Machine Learning es un área de la Inteligencia Artificial que está dando mucho de qué hablar a nivel global y cada vez son más las personas que desean crear su propio modelo de aprendizaje automático.
Es por ello que queremos contarte 3 análisis de Machine Learning que debes usar en tus estrategias:
1.- Word Cloud
Uno de los principales tipos de análisis de machine learning es la herramienta de Word Cloud.
Dicha herramienta es una rama del “Text Mining”, lo cual es un proceso que nos permiten resaltar las palabras clave usadas con más frecuencia en un párrafo.
Word Cloud es una herramienta que a través de los párrafos permite resaltar las palabras claves, es decir las palabras que se repiten con mayor frecuencia en un texto o que son relevantes para el rubro y negocio.
Lo mencionado anteriormente, se puede aplicar en muchos campos de trabajo, rubros y sectores.
En esta ocasión nos enfocaremos en el uso del Word cloud en relación a el Marketing.
Esta herramienta se utiliza para analizar las palabras más resaltantes en las redes sociales de las marcas como los Fan Pages, los comentarios de Facebook, Instagram, Twitter y cualquier plataforma donde exista texto.
Así mismo, Word Clouds, es una gran herramienta para medir la identidad de tu marca y ver lo que la gente piensa y opina de tu marca.
Además, permite evaluar que palabras son relevantes para el negocio, si esta tiene connotaciones negativas o positivas.
Por ende, Word Clouds es una herramienta adaptable y depende del encargado en darle su mejor uso.
2.- Análisis del sentimiento
En la nueva era del Marketing el consumidor se encuentra en una posición clave para los negocios, escucharlos es más importante que nunca y las nuevas herramientas de la publicidad se enfocan en ello.
Por ello, otra herramienta que se desprende del Text Mining es el Análisis del sentimiento.
El análisis de sentimiento busca determinar el tono emocional (bueno, malo e indiferente) que hay detrás de una serie de palabras.
Para que esta herramienta funcione es necesario utilizar los APIs, la cual nos permitirá entender el comportamiento del usuario, ya sea mediante comentarios, reacciones, etc.
Se clasifican de tres modos: positivas, negativas y neutrales.
Estas tres clasificaciones nos ayudan a identificar las fortalezas y debilidades de nuestra estrategia, además nos permiten hacer un análisis para mejorar y poder tener más éxito al momento de ofrecer nuestro producto o servicio..
Por ello, esta herramienta te puede ayudar a alcanzar los objetivos que tengas en tu empresa.
El Análisis de sentimiento te generará más prospectos, pero también te apoyará para crear productos y servicios con mayor calidad al conocer la opinión real del consumidor.
3.- Análisis de Clúster
Para empezar, el Análisis de Clusters es un análisis multivariante descriptivo que permite saber sin mucha información que usuarios son similares/homogéneos.
Esta herramienta trabaja con la medición de la distancia/diferencia entre datos o variables, en la cual agrupa a todas las distancias cercanas y discrimina a las variables que tienen la mayor distancia entre sí.
El objetivo fundamental es encontrar miembros homogéneos.
Además, el uso de esta herramienta enfocado en el Marketing son los siguientes:
- Obtención de segmentos en un mercado determinado
- Estudios de imagen y de necesidades con respecto a un producto
- Lograr clasificaciones de productos, marcas, empresas y de esta forma entender mejor sus similitudes y sus diferencias.
Por ello, esta herramienta te ayuda a segmentar de manera más eficaz y precisa lo cual facilita el trabajo del mercadologo, ya que podrá dirigir una estrategia más precisa esperando un resultado positivo de los usuarios.
Y como sabemos que tú estás muy interesado, te vamos a contar los 10 pasos que debes seguir para crear tu propio modelo de Machine Learning ¡No pierdas detalle!
Paso 1: Define el problema que necesitar resolver
Antes de empezar a desarrollar un modelo de Machine Learning, debes enfocarte en definir cuál problema que deseas resolver y tomar en cuenta cuál es su objetivo principal, cómo se quiere predecir, cuáles son sus características, entre otras.
También, es fundamental tener presente que no todos los problemas tienen una solución concreta al comienzo, solo puedes desarrollar hipótesis hasta que el modelo este completamente terminado y en funcionamiento.
Por otro lado, recuerda que el Machine Learning únicamente puede ser desarrollado para memorizar patrones presentes en los datos de entrenamiento, lo que quiere decir, que solo podrá reconocer lo que ha visto con antelación.
Paso 2: Recolecta los datos
Una vez que hayas definido la problemática que deseas resolver, debes realizar una investigación profunda para obtener la data necesaria que utilizarás al momento de desarrollar tu máquina.
Estos datos encontrados deben ser de calidad y tienen que representar una cantidad considerable de información, ya que, recuerda que esto influirá completamente en el funcionamiento de tu modelo.
Si no tiene la información en una base de datos pre existente, debes crear una de cero, ¿cómo? muy sencillo, solo debes crear un proyecto en una planilla de cálculos y exportarla como un archivo CSV.
O también, puedes optar por utilizar una web scraping para recopilar datos de forma automática desde diversas fuentes o servicios APIs.
Paso 3: Selecciona un indicador de éxito
En Machine Learning, la observación es un factor clave para poder conseguir el éxito que deseamos en el desarrollo de un modelo, pero para ello, es fundamental definir lo que tu consideras un éxito.
Eso quiere decir, que, para ti, el éxito puede significar desarrollar algoritmos que prometan un alto porcentaje de precisión o exactitud o de pronto, lograr una alta tasa de retención de clientes.
Solo recuerda que este indicador de éxito en Machine Learning debe estar totalmente alineado a los objetivos planteados que tengan mayor peso, también, deben mantener una estrecha relación con el tipo de problema que tengas.
Paso 4: Establece un protocolo de evaluación
Al tener claro el objetivo principal del problema que deseas resolver, debes decidir cómo vas a medir el progreso de evolución de ese objetivo que has planteado mediante protocolos de evaluación.
Entre los protocolos de evaluación más utilizados están Set de Validación Hold Out, K-Fold y alidación Iterada K-Fold con Arrastre.
Paso 5: Procede a preparar los datos
En este punto, puedes pre procesar los datos que tienes con el fin de eliminar aquellos que estén duplicados o los que generen errores.
Luego, deberás realizar una visualización a la información que tienes para verificar si hay una conexión entre las distintas características que obtuviste.
Posteriormente, debes realizar una Selección de Características, ya que, las elegidas provocarán un gran impacto en los tiempos de ejecución del modelo de Modelo Machine y en los resultados que este otorgará.
Es importante que cuando estés preparando los datos, procures tener una cantidad balanceada de datos para cada resultado, con el fin, de que sea representativo.
Porque en caso contrario, tu modelo de Machine Learning, podría tener mayor inclinación hacia un tipo de respuesta, lo cual generará que falle cuando quiera globalizar el conocimiento.
Por otro lado, es ideal que separes la data informativa en dos grupos, uno para entrenar tu modelo de Machine Learning y el otro para realizar una evaluación de dicho modelo.
Según la cantidad de data informativa que poseas, puedes optar por dividir la cantidad en una proporción 70/30, aunque esto, podría variar, dependiendo del caso y el volumen de datos.
Paso 6: Elige el modelo a utilizar
Al momento de escoger el modelo que vas a utilizar en tu máquina, es importante que lo elijas de acuerdo al objetivo que te has planteado en primera instancia.
Entre los modelos que puedes seleccionar encontrarás algoritmos de clasificación, predicción, clustering, bayesiano, entre otros. Claro, pueden existir variantes, en caso de que desees procesar imágenes, sonido, texto o valores numéricos.
Paso 7: Entrena a tu máquina
¿Recuerdas que unas líneas más arriba te comentamos que dividieras los datos que tenías? Bien, es momento de utilizarlo porque los utilizaremos para emprender el funcionamiento de nuestra máquina.
A medida que utilizas el set de datos de entrenamiento en tu modelo, deberás visualizar una mejora en su funcionamiento.
Un dato de vital importancia es comenzar a manejar los pesos del modelo de Machine Learning de manera aleatoria, ya que, a medida que se vaya entrenando, el algoritmo que selecciones los irá ajustando automáticamente.
Por supuesto, debes recordar revisar los resultados que has obtenido y corregirlos en caso de que sea necesario.
Paso 8: Somételo a una evaluación
En este paso, debes verificar si el modelo creado reacciona de la misma manera con el set de datos de Evaluación, el cual contienen entradas que el modelo que creado aún no conoce.
También, debes verificar la precisión del modelo de Machine Learning que has creado, si la precisión es menor o igual al 50%, el modelo no funciona y, por tanto, no será útil.
Pero, en caso de que se alcance una exactitud que esté en el rango de un 90% o más, se considera un modelo exitoso, por tanto, podrás confiar en los resultados que te está proporcionando.
Paso 9: Configura los parámetros
En caso de que no hayas obtenido una buena predicción en la evaluación y no hayas obtenido el mínimo porcentaje de exactitud requerido, es muy probable que estés experimentando problemas de overtfitting o underfitting.
En estos casos, deberás entrenar a tu modelo de Machine Learning nuevamente, pero, haciendo una configuración de parámetros previamente, puedes incrementar la cantidad de veces que iteras los datos de entrenamiento.
O puedes ajustar el parámetro Learning Rate o Tasa de Aprendizaje, el cual, es un valor que multiplica la gradiente para acercarlo poco a poco al mínimo global o local con el fin de minimizar el coste de la función.
Recuerda que no es lo mismo aumentar los valores en 0.1 unidades que, de 0.001, esto puede afectar de modo significativo el tiempo de creación del modelo.
Es importante destacar que el tiempo de entretenimiento de un modelo de Machine Learning, puede demorar unos minutos como también horas o días.
Paso 10: Predicción
Después de haber estructurado tu modelo de aprendizaje automático, de haber pasado horas entrenando a tu máquina y conseguir el porcentaje de exactitud deseado, es momento de decir ¡Lo lograste!
¡Ya es momento de empezar a utilizar tu modelo de Machine Learning realizando predicciones reales en la vida real! Aquí es donde te darás cuenta lo desafiante y satisfactorio que fue tu trabajo.
Ya conoces los análisis y los 10 pasos más importantes para crear tu propio modelo de Machine Learning, cuéntanos ¿estás listo para empezar a crear el tuyo?
Si tienes más dudas sobre el Machine Learning y cómo sacarle provecho para tu empresa, comunícate con algún miembro de nuestro equipo.
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