En el mundo de hoy, cualquier servicio que no use Machine Learning para sugerir o crear contenido nuevo corre el riesgo de quedarse atrás. Lo que antes sorprendía y mantenía a los usuarios “pegados” a la pantalla, ahora es algo que todas las empresas quieren tener. Un ejemplo de estos son los algoritmos que utilizan multitud de empresas para recomendar contenido a sus usuarios. Esto es algo que supone grandes ventajas, tanto para la empresa como para el usuario final. No obstante, no es ninguna locura afirmar que, si un producto o servicio actual decide no hacer uso de este tipo de herramientas, es muy probable que quede por detrás de la competencia.
Machine Learning para la producción de guiones
El año pasado pudimos ver como salía a la luz que algunas empresas de la gran pantalla estaban comenzando a ayudarse de estas herramientas para la creación de series y películas. Estamos hablando de analizar datos y recomendar contenidos basándonos en estos para crear algo nuevo y atractivo.
Recientemente, se ha visto cómo las compañías de cine y televisión han empezado a utilizar la Inteligencia Artificial (IA) para crear películas y series. La idea es que puedan hacerlo sin depender tanto de productores y guionistas. Aunque aún necesitamos de estos roles, plataformas como Netflix han demostrado que es posible crear exitosas producciones basadas en el análisis profundo de datos para captar los intereses y gustos ocultos de los espectadores.
Es fascinante ver cómo la interacción de los usuarios en una plataforma puede dar suficiente información para crear contenido que coincida con el gusto de la mayoría. "House of Cards" es un claro ejemplo de esto. Se basó en analizar datos para entender qué es lo que podría funcionar bien, y cómo se deberían planear las campañas de marketing para asegurar su éxito.
Machine Learning para la recomendación de contenido
No es sorpresa de nadie que uno de los principales objetivos que buscan las empresas que ofrecen servicios y productos a sus clientes cuando incorporan Machine Learning en su flujo de trabajo, es la recomendación del contenido. Esta ha demostrado durante años ser una excelente estrategia para mantener a usuarios utilizando el servicio que estemos ofreciendo, o para aumentar las probabilidades de que acabe comprando un determinado producto, si este se le ofrece.
Los sistemas de recomendación son tan potentes porque permiten a los usuarios reducir la cantidad de tiempo necesario para hallar contenido de su interés. Plataformas como Amazon, Netflix o Google la utilizan desde hace tiempo, y es la razón por la que te aparecen algunos artículos en la web en relación con aquel producto que compraste online; o la razón de que los anuncios que se muestran en tu pantalla sean de un ámbito similar a aquel por el que te interesas. Todo parece estar hecho para tí, y esto reduce enormemente la fricción que se genera cuando te apetece comprar algún producto, o ver un capítulo de alguna serie; no hace falta que lo busques, puesto que se aparece directamente al acceder a la plataforma de utilices.
Los sistemas de recomendación pueden variar enormemente en arquitectura y complejidad. A su vez, existen diferentes tipos de sistemas, los cuales varían su manera de ofrecer contenido a los usuarios en base a la información de la que disponen. Esta diversidad de tipos de sistemas de recomendación permite que el sistema se adapte de manera óptima al flujo de negocio de cada empresa, maximizando así la relevancia y personalización de las recomendaciones. Al hacerlo, no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también impacta directamente en el aumento de la retención de clientes y, en última instancia, en el beneficio obtenido por la empresa.
Cómo la IA y el Machine Learning recomiendan el contenido
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning ofrecen a las empresas la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos, tanto de su propio negocio, como de aquellos generados por sus usuarios o clientes. Es esta capacidad de análisis profundo de estas tecnologías la que permite identificar patrones, tendencias y preferencias de la audiencia de manera precisa y eficiente.
Al aplicar técnicas de Machine Learning a estos datos, las empresas pueden comprender mejor el comportamiento habitual y las preferencias sus usuarios, y con ello, anticiparse a sus necesidades. Adaptar el contenido que se ofrece a los usuarios de manera individual puede ser una tarea sin fin para un humano, pero por suerte, los algoritmos de IA nos facilitan esta tarea, permitiendo a los humanos poder centrarse en mejorar el contenido que se ofrece.
Como se ha dicho, la capacidad de adaptar el contenido en función de las preferencias de usuarios supone mejoras en la experiencia de estos, aumentando también la efectividad de las diferentes estrategias de marketing que se deseen aplicar. Netflix ha confirmado que su sistema de recomendaciones “muestra” a los usuarios hasta el 80% del contenido que finalmente acaban consumiendo. Tanto es así, que la empresa ha comenzado a utilizar estos sistemas para la creación de contenido, como se ha hablado al inicio de este artículo.
Esto se traduce en unos beneficios estupendos, pues los sistemas de recomendación son capaces de actualizarse automaticamente a medida que aumenta la candidad de datos de la que se dispone, por lo que, una vez implementado, no se suelen requerir ajustes adicionales.
Invitamos a todas las empresas a considerar seriamente la incorporación de sistemas de recomendación basados en IA y Machine Learning en sus flujos de trabajo. La capacidad de comprender y anticiparse a las necesidades de los usuarios, así como la automatización de este proceso, puede suponer una ventaja significativa en un mercado cada vez más competitivo. La inversión en estas tecnologías puede transformar la manera en la que se interactúa con el público, e impulsar el crecimiento y la rentabilidad del negocio a largo plazo.
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