Redes neuronales: qué son, cómo funcionan y cómo aplicarlas al marketing

Todo sistema tiene un motor que lo impulsa día a día, desde los humanos hasta las máquinas. Por eso, no sorprende que la tecnología se inspire en el órgano más poderoso del ser humano: el cerebro.

Dentro de la inteligencia artificial existe un sistema de redes que imita el funcionamiento cerebral: las redes neuronales. Pequeñas pero poderosas, pueden ir mucho más allá de entregar datos.

¿Qué son las redes neuronales?

Inspiradas en el cerebro humano, las redes neuronales son un modelo matemático compuesto por neuronas artificiales que interactúan entre sí para procesar y transmitir información mediante cálculos. Son un elemento clave de la inteligencia artificial, ya que son la base del deep learning, es decir, lo que permite que un sistema aprenda conceptos complejos.

Cómo funcionan y se entrenan

Las redes neuronales se organizan en tres tipos de capas:

• Input (entrada): recibe los datos en bruto, que luego pasan a la siguiente capa.
• Oculta: está formada por nodos que transforman la información de entrada mediante cálculos matemáticos (una transformación lineal y una función de activación) y la procesan una vez más antes de enviarla a la etapa final.
• Output (salida): traduce la información procesada a un resultado legible 

Durante el entrenamiento, la red compara sus resultados con las respuestas correctas y ajusta sus cálculos internos para equivocarse cada vez menos.

Una gráfica simple que muestra cómo interactúan las neuronas. Fuente: IBM

Tipos de redes neuronales

• Convolucional (CNN): utiliza capas ocultas que aplican operaciones matemáticas para detectar patrones. Es especialmente útil en tareas visuales, como analizar imágenes o videos. Si se usa para analizar una foto, por ejemplo, cada capa se enfoca en detalles distintos, como colores, formas, objetos o luz, hasta reconocer y clasificar lo que aparece en ella.
• Recurrente (RNN): reutiliza su propio output como parte del input siguiente, lo que le permite “recordar” lo que procesó antes. Esto la hace excelente para reconocer patrones en secuencias, como en el reconocimiento de voz.
• Prealimentada (feedforward): es la forma más básica. La información avanza en una sola dirección, de la entrada a la salida, sin volver atrás. Esto la hace ideal para tareas simples, como clasificar elementos.

¿Cómo se aplica al marketing?

Sus usos son amplios, ya que las redes neuronales pueden reconocer patrones en distintos formatos. 

• Segmentación: al clasificar según los patrones que detecta, la red puede agrupar a las audiencias con mayor precisión y ayudar a definir a quién dirigirse.
• Social listening y análisis de sentimiento: puede procesar comentarios, videos, audios e imágenes para entregar un reporte detallado de cómo reacciona la gente frente a una marca, ya sea por una campaña o por el lanzamiento de un producto.
• Optimización de campañas y estrategias: a partir de las métricas, identifica qué funcionó y qué no, sugiriendo ajustes para mejorar las estrategias sin que el equipo tenga que procesar todos los datos manualmente.

Conclusión

A medida que se entrenan, las redes neuronales se convierten en una herramienta poderosa para diseñar campañas y estrategias de marketing más eficientes. En Waller & Kluger, las redes neuronales de Sigma permiten generar reportes más completos que apoyan la toma de decisiones, desde el inicio de una campaña hasta su cierre.