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Machine Learning, ¿cuáles son sus principales aplicaciones en el retail y el marketing BTL?

El machine learning es una de las herramientas tecnológicas que ha adquirido mayor utilidad en el marketing BTL y en el retail.

El big data, la inteligencia artificial y el small data han revolucionado el modo en el que se hace marketing BTL y también la manera de la que se trabaja en el retail. Sin embargo, hay un elemento clave que ha adquirido particular importancia en estas dos áreas del conocimiento humano: el machine learning. ¿Cuáles son las principales aplicaciones con las que cuenta en ambos casos? En las siguientes líneas hablaremos un poco más sobre el tema. sin embargo, antes de entrar de lleno en el tema, vale la pena recordar en qué consiste.

Machine learning es un algoritmo diseñado de tal modo que, a través de un proceso de prueba y error, sea capaz de poder desarrollar una tarea de modo intuitivo sin que tenga que estar forzosamente programada de modo exclusivo para ella.

Asistentes de voz

Una de las principales aplicaciones del machine learning son los asistentes de voz como Siri o Google Assitant. Estas máquinas no sólo “aprenden” sobre la resolución de las necesidades de las personas; sino que también son capaces de comprender y replicar la lengua. Con su apoyo se puede generar automáticamente una cita o sugerir lugares para comprar la despensa, con base en las preferencias que tiene alguien.

Chatbots

Funcionan de modo parecido a los asistentes de voz; sin embargo, éstos trabajan con la palabra escrita. Son capaces de comprender y responder algunas dudas con las que llegan a contar los clientes. en dado caso de no contar con la respuesta indicada, canaliza la atención a operadores telefónicos.

Internet de las cosas

Por medio de machine learning integrado a distintos electrodomésticos, es posible que puedan realizar compras de manera automática cada que haga falta y recomendarnos productos de acuerdo a nuestras gustos.

Remarketing

Este tipo de anuncios por internet suelen ser mostrados a la gente a partir de sus preferencias, las cuales son aprendidas por medio del estudio de sus cookies. Gracias a esto, se le pueden mandar al público promociones personalizadas.

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