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El poder del aprendizaje semisupervisado en ventas y marketing

Descubre el poder del aprendizaje semisupervisado, fusionando datos etiquetados y no etiquetados. ¡Explora sus ventajas y compáralo con otros métodos aquí!

El aprendizaje automático semisupervisado es el futuro del aprendizaje automático en ventas y marketing.

Los científicos de datos especializados en aprendizaje automático a veces hablan de sequías e inundaciones de datos. A veces, los analistas de datos especializados en ventas y marketing desesperan ante la falta de datos. En otras ocasiones, se ahogan en datos que no pueden utilizar.

El aprendizaje semisupervisado aborda los problemas tanto de sequías como de inundaciones de datos. Pero para comprender las ventajas del aprendizaje semisupervisado, necesitamos comprender el supervisado y el no supervisado y cómo el semisupervisado supera a ambas técnicas tanto en ventas como en marketing.

¿Qué es el aprendizaje automático semisupervisado?

El aprendizaje semisupervisado es una técnica de aprendizaje automático híbrido que utiliza una combinación de datos etiquetados y no etiquetados.

Esta técnica trata los puntos de datos de forma diferente en función de si tienen o no una etiqueta. Si un punto de datos está etiquetado, el algoritmo utiliza el punto de datos para actualizar las ponderaciones dadas a los coeficientes en, por ejemplo, una ecuación de regresión lineal. Si el punto de datos no está etiquetado, busca minimizar las diferencias detectadas, por ejemplo, en el análisis de las k-medias.

La eficacia del aprendizaje semisupervisado puede aumentar mediante una colección de algoritmos de aprendizaje activo. Los algoritmos de aprendizaje activos necesitan menos consultas para lograr una alta precisión que la selección de consultas aleatorias. Pero, por ahora, consideraremos el aprendizaje activo como una forma de aprendizaje no supervisado.

Estas son las dos conclusiones más importantes sobre el aprendizaje semisupervisado.

  1. El aprendizaje automático semisupervisado trata los datos etiquetados de la misma manera que el aprendizaje automático supervisado. Realiza predicciones y calcula ponderaciones para las diferentes variables.
  2. El aprendizaje automático semisupervisado utiliza puntos de datos sin etiquetar para hacer el modelo más coherente. Los ejemplos sin etiquetar se basan en el progreso realizado con los datos etiquetados.

Técnicas de formación supervisadas frente a semisupervisadas y no supervisadas

Cuando se trata de conocer la diferencia entre el aprendizaje supervisado, semisupervisado y no supervisado, el factor más importante es el tipo de datos en los que se basa cada uno de ellos.

El aprendizaje automático supervisado utiliza datos etiquetados para entrenar a sus algoritmos. El aprendizaje supervisado se divide en dos tipos principales: clasificación y regresión. Los algoritmos de clasificación podrían, por ejemplo, asignar clientes potenciales a una posición en tu embudo de ventas. Los algoritmos de regresión pueden identificar los valores límite para una métrica de decisión, como conceder crédito, en base a una combinación de factores.

Los algoritmos de aprendizaje supervisado crean un modelo postdictivo que encuentra relación entre las observaciones que dicen a los seres humanos cosas que no sabían sobre los datos que tienen. Pero debido a que los datos de etiquetado requieren mucho tiempo y son costosos, los algoritmos de aprendizaje automático supervisado a menudo no tienen todos los datos que necesitan para alcanzar su potencial de predicción.

El aprendizaje no supervisado encuentra relaciones en los datos sin etiquetar. No pueden decir qué describen necesariamente tus datos, pero sí qué observaciones son similares. Debido a que las entradas humanas en un proceso de etiquetado no son necesarias, no se produce escasez de datos volcar en los algoritmos.

Sin embargo, el enorme volumen de datos en una imagen puede hacer que el procesamiento sea tan lento que la cantidad de información útil de los datos quede limitada por el flujo de datos en el sistema. Como resultado, el análisis puede no lograr una puntuación F1 adecuada.

La puntuación F1 es un cálculo de la proporción de verdaderos positivos (observaciones que se clasifican correctamente) respecto al total de falsos positivos (observaciones clasificadas como algo que no eran) más falsos negativos (observaciones no clasificadas como algo que eran).

Como se ha mencionado, el aprendizaje semisupervisado no requiere que todos los datos estén etiquetados, también puede utilizar datos sin etiquetar. Esta característica hace que el aprendizaje semisupervisado sea un punto medio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado.

Conceptos básicos del aprendizaje semisupervisado

Vamos a desglosar cómo funciona el aprendizaje semisupervisado en 4 pasos para ayudarte a comprender algunos de sus componentes clave.

1. Etiquetado de datos

En primer lugar, y uno de los componentes principales, son los datos. Como se ha mencionado, el aprendizaje semisupervisado utiliza datos etiquetados y no etiquetados para entrenar a sus algoritmos.

Con el aprendizaje semisupervisado, primero añadirás etiquetas a algunos de los datos. Esto te dará una base sobre la que construir, que será importante para los siguientes pasos.

2. Entrenamiento de modelos

Ahora que has etiquetado los datos, debes enseñar a tu algoritmo qué hacer con ellos y qué resultados se esperan antes de añadir ningún dato sin etiquetar a la combinación.

3. Integrar datos sin etiquetar

Una vez que tu modelo esté entrenado en los datos etiquetados, puedes añadir los datos no etiquetados. En tanto que esta técnica de aprendizaje automático puede utilizar ambos tipos de datos, permite reducir los costes en comparación con el aprendizaje supervisado porque estás ampliando tu conjunto de datos mediante la adición de datos sin etiquetar.

4. Evaluación y perfeccionamiento del modelo

El aprendizaje automático requiere evaluación y cambios para garantizar que el modelo que has creado es preciso. El entrenamiento consiste en un progreso continuo, de modo que tendrás que hacer ajustes a tu algoritmo.

Ventajas del aprendizaje semisupervisado en ventas y marketing

El aprendizaje automático en marketing puede ayudarte a mejorar la puntuación de tus clientes potenciales para lograr una mayor personalización que te sirva para identificar tu público objetivo, gestionar tu público y reducir la pérdida de clientes.

El aprendizaje automático semiestructurado también es útil para diversos objetivos de análisis de datos comunes a las operaciones de marketing digital.

Segmentación de clientes mejorada

En los estudios de aprendizaje automático semisupervisado como herramienta para mejorar la segmentación de clientes, la técnica se describe a menudo como una red neuronal de alimentación directa entrenada por un algoritmo de retropropagación.

Esto significa que cuando no tienes información completa de tus clientes potenciales, un programa de aprendizaje automático semisupervisado puede rellenar los datos para que no tengas que recopilarlos, introducirlos y verificarlos.

¿Por qué es importante?

Es posible que te hayas topado con el principio de Pareto. Aplicado a una empresa, esto significaría que el 20 % de tus clientes generan el 80 % de tus beneficios. O puedes estar familiarizado con la idea desarrollada por dos investigadores de marketing llamados Reichfeld y Teal denominada El efecto de la lealtad. Un aumento del 5 % en la fidelidad de los clientes puede generar un incremento del 20 al 95 % en tus beneficios.

En los programas de aprendizaje supervisado, el coste de la recopilación de datos no compensa tanto respecto a los beneficios de la segmentación de clientes mejorada, pero este coste es mucho menor en los programas de aprendizaje semisupervisados.

Valoración y clasificación de clientes potenciales mejoradas

Los vendedores quieren poder predecir qué clientes potenciales se cerrarán con una venta. Especialmente en las ventas B2B, los datos para puntuar y clasificar clientes potenciales probablemente ya existan en el seguimiento web y el análisis de correo electrónico de Mailchimp, además de los registros de tu base de datos de CRM.

Algunas clasificaciones y puntuaciones de clientes potenciales se pueden realizar con el aprendizaje automático supervisado. Por ejemplo, los datos analíticos de Mailchimp te indicarán el número de correos electrónicos abiertos. Puedes hacer minería de datos de ventas para calcular la correlación entre el número de correos electrónicos abiertos y las conversiones de ventas.

Del mismo modo, los datos de seguimiento web de Mailchimp te permiten calcular una estadística que relacione el número de visitas a tu sitio web con la probabilidad de cierre de una venta. Pero probablemente descubrirás que no todas las visitas a las páginas web son iguales. El aprendizaje automático semisupervisado puede identificar los análisis en la página que se suman al poder predictivo de tu modelo de clasificación y puntuación de clientes potenciales.

Mayor eficacia de la publicidad dirigida

La publicidad dirigida está orientada a audiencias que comparten ciertas características, según el producto que se esté promocionando. Estas características pueden ser datos demográficos, psicográficos, o patrones pasados de decisiones de compra.

Una vez que se identifica el público objetivo, la publicidad se dirige a este específicamente, se coloca en una página concreta de un sitio web elegido o se orienta conductualmente, se muestra una vez que un cliente potencial se comporta de determinada manera en línea.

La eficacia de la publicidad dirigida está limitada por la cantidad de datos que el vendedor tiene sobre los clientes potenciales. El aprendizaje automático semiestructurado funciona con los datos disponibles. Crea un modelo de comportamiento del comprador basado en una combinación de datos etiquetados y no etiquetados.

Crea pseudoetiquetas para realizar más predicciones y refina el modelo a medida que entran los datos de ventas. A medida que el modelo rellena cada vez más las carencias en la recopilación de datos, ofrece una mejor comprensión del comprador tipo ideal.

Personalización del marketing por correo electrónico

El aprendizaje automático semisupervisado se utiliza a diario en todo el mundo en el correo electrónico. Los filtros de spam funcionan con datos etiquetados (los mensajes marcados como spam) y datos no etiquetados (mensajes que probablemente nunca verás) para, por lo menos, reducir la cantidad de correo spam en el buzón.

El desafío del aprendizaje automático semisupervisado en términos de marketing por correo electrónico es "filtrar" los mensajes, para conseguir que se abran y se sigan sus llamadas a la acción. El aprendizaje automático semisupervisado puede ser extremadamente útil para este fin.

  • Reducción del tiempo que tienes que dedicar a pruebas A/B. Con el aprendizaje automático no supervisado, puedes combinar más elementos en tus correos electrónicos para aumentar las tasas de apertura, la participación de los lectores y los clics.
  • Cálculo del tiempo de tus correos electrónicos. ¿Te gustaría saber cuándo tendrán los clientes el tiempo y la predisposición para leer tus correos electrónicos? El aprendizaje automático semiestructurado puede identificar los hábitos de los destinatarios de correo electrónico para decirte cuándo enviarlos y obtener mejores resultados.
  • Personalización de las promociones. Cuando sepas lo que quieren tus clientes, ¡puedes vendérselo!

Modelo de predicción de la pérdida de clientes

El aprendizaje automático semiestructurado no solo te ayuda a realizar ventas. A veces, te ayuda a rescatar las relaciones con tus clientes. Los modelos de pérdida de clientes son más precisos con menos datos gracias al aprendizaje automático semiestructurado.

Desafíos y limitaciones comunes del aprendizaje semisupervisado

Es importante entender que los modelos de aprendizaje automático semiestructurados funcionan mejor a medida que se entrenan y que su calidad dependerá de sus datos de entrenamiento. Esto puede provocar una serie de inconvenientes.

Escasez de datos etiquetados y su impacto en el rendimiento del modelo

Como se ha mencionado, los modelos de aprendizaje automático están limitados por los datos de los que disponen. Esto significa que un modelo con un número limitado de datos etiquetados se verá restringido a esa información.

Mantenimiento continuo necesario

El aprendizaje automático semiestructurado no es un modelo acabado. Requiere un mantenimiento constante y experto. Esto significa que el aprendizaje automático tendrá que ser una inversión a largo plazo y requerirá supervisión continua.

Perspectivas futuras para el aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje automático y semisupervisado, en su conjunto, seguirán creciendo y estarán disponibles a través de ofertas como servicio para empresas que carezcan de los recursos para construir sus propios modelos.

Conforme las ofertas vayan siendo más accesibles, las empresas podrán recurrir el aprendizaje automático como una herramienta para impulsar sus servicios y experiencias de los clientes.

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