Data Science para marketing
Creado por Nicolás Labbé
Machine Learning
Objetivo
Entregar una comprensión general del Machine Learning (ML), su diferencia con la programación tradicional, y su relevancia en marketing.
¿Qué es Machine Learning?
“Se dice que un programa de computadora aprende de la experiencia E respecto a una tarea T y una medida de rendimiento P, si su rendimiento en la tarea T, medido por P, mejora con la experiencia E.”
Pedro Domingos (2015) – profesor de, University of Washington
Fuente: Machine Learning, McGraw Hill, 1997.
“El aprendizaje automático es la automatización del descubrimiento.”
Tom Mitchell (1997) – pionero en Machine Learning, Carnegie Mellon University
Fuente: The Master Algorithm, 2015.
“En la era de la IA, los marketeros deben convertirse en científicos de datos. El aprendizaje automático nos da superpoderes, pero solo si sabemos cómo usarlos.”
Tom Mitchell (1997) – pionero en Machine Learning, Carnegie Mellon University
Fuente: The Master Algorithm, 2015.
Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender patrones a partir de datos sin ser programadas explícitamente para cada tarea.
¿Por qué es importante en marketing?
- Los consumidores generan grandes volúmenes de datos.
- Los comportamientos no siguen reglas simples (impulsos, emociones, contexto).
- El ML permite:
- Predecir abandono (churn)
- Recomendar productos
- Segmentar clientes automáticamente
- Optimizar campañas digitales
Programación Tradicional vs. Machine Learning
| Programación Tradicional | Machine Learning |
|---|---|
| El programador escribe reglas | El modelo aprende las reglas de los datos |
| Requiere lógica explícita | Requiere datos históricos |
| Ideal para tareas simples | Ideal para tareas complejas o variables |
| La salida es el resultado | La salida es un modelo entrenado |