Según Hubspot (2022), las redes sociales, los anuncios en YouTube y la búsqueda en Internet son las principales formas en que la generación Z y los millennials descubre nuevos productos.
De acuerdo con Cloudwards (2022), en 2021 las ventas anuales por comercio electrónico minorista superaron los 4,9 billones de dólares en todo el mundo, pero eMarketer predice que superarán los más de 5,5 billones de dólares para finales de 2022.
No cabe duda de que la digitalización del comercio es una realidad y continuará creciendo año a año. Bajo este escenario es clave hacer uso de nuevas tecnologías que optimicen la relación digital con el cliente. Es aquí donde el aprendizaje por refuerzo en inglés reinforcement learning (RL) parece ser una buena respuesta.
¿Qué es aprendizaje por refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo es un particular enfoque que permite enseñar a las máquinas a interactuar con su entorno, recibiendo a cambio recompensas por realizar las acciones correctas hasta que den cumplimiento exitoso de un objetivo.
Desde este particular enfoque, el aprendizaje por refuerzo apunta a seleccionar acciones que maximicen una recompensa a largo plazo. Por consiguiente, implica el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (machine learning) para tomar una secuencia de decisiones. Así, el aprendizaje por refuerzo determina las predicciones y soluciones de problemas a través de prueba y error, lo que hace al aprendizaje por refuerzo un proceso iterativo. Por ejemplo, si la acción da como resultado algo positivo, el “agente” es recompensado, ayudándolo a aprender qué acciones lo conducen a los mejores resultados en distintos entornos.
De esta manera, el aprendizaje por refuerzo en línea se ejecuta en tiempo real, aprendiendo del éxito y/o fracaso a partir de múltiples resultados, para luego de manera continua ajustar la estrategia ganadora en función de los nuevos datos entrantes.
¿Cómo se aplica el aprendizaje por refuerzo en el marketing digital?
Si consideramos a un agente comercializador y lo ubicamos en un entorno que contenga un conjunto de todos los caminos posibles a lo largo del viaje de un cliente. Entonces:
1.- El volumen de anuncios a mostrar a cada cliente y en cada intervalo específico de tiempo, en este caso viene a representar las posibles acciones disponibles para el agente comercializador.
2.- En cada intervalo de tiempo, el agente comercializador evalúa el estado de los clientes y a partir de la información obtenida, toma decisiones sobre el número de anuncios personalizados a mostrar al cliente objetivo, con el propósito de maximizar las conversiones a largo plazo.
¿Cuáles son los principales beneficios del aprendizaje por refuerzo en el marketing digital?
Entre los principales beneficios del aprendizaje por refuerzo en línea están:
- Evitar la saturación de la audiencia objetivo por concepto de exceso anuncios.
- Mejorar la personalización del contenido, los anuncios y las recomendaciones.
- Maximizar las relaciones de largo plazo con el cliente incrementando el Customer Lifetime Value (CLV).
- Elevar el ROI de largo plazo a través de la optimización de presupuestos publicitarios.
- Predecir las respuestas de los clientes a los diferentes cambios en el entorno.
