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DIVISADERO se certifica en Google Cloud Platform

DIVISADERO, consultora boutique centrada en la estrategia y transformación digital, se acaba de certificar en Google Cloud Platform, la infraestructura en la nube ofrecida por Google.

Google Cloud Platform (GCP) proporciona, entre otros, los servicios de almacenamiento unificado de datos independientemente de su disponibilidad (datos en tiempo real o datos archivados) o configuración (regional o multi-regional), destacando también sus avanzadas soluciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicados a los datos almacenados.

DIVISADERO lleva ya 11 años colaborando con Google –en España y globalmente–, y en el pasado superó con creces las certificaciones en Analytics, Tag Manager, Optimize, Data Studio y, recientemente, Attribution. Ahora, a este listado se añade Google Cloud Platform, sobre la que ya estamos ofreciendo servicios a nuestros clientes desde el departamento de Big Data & Integration.

Muchas gracias a nuestro gran equipo por su esfuerzo y dedicación durante el proceso de la certificación.

 

*Fuente de la imagen destacada: Beeva.

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Compra Programática e Inteligencia Artificial, un nuevo reto en la optimización de presupuestos publicitarios

Según los últimos estudios realizados por Juniper Research, se calcula que, a lo largo de 2018, los anunciantes perderán aproximadamente 19K millones de dólares en actividades publicitarias fraudulentas en todo el mundo, lo que equivale a unos 51 millones de dólares al día. Esta cifra, que representa publicidad online y en dispositivos móviles, aumentará hasta alcanzar los 44 mil millones de dólares en 2022. El panorama se complica aún más si tenemos en cuenta dos factores:

  • Por un lado, que Facebook y Google –quienes operan como Walled Garden (jardines amurallados), restringiendo el flujo de datos para una medición independiente del rendimiento publicitario – representan más del 60% del gasto publicitario digital.
  • Por otro lado, los estafadores están desarrollando nuevos software que permiten imitar la actividad publicitaria real, incluidos los clics simulados, los movimientos del mouse y las cuentas de las redes sociales.

 

Así pues, la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning serán cruciales para analizar diariamente la gran cantidad de datos generados por las actividades publicitarias y minimizar las pérdidas debidas al fraude.

Inversión en publicidad

Los profesionales del marketing están cada vez más preocupados y quieren saber dónde se invierten sus presupuestos publicitarios. “Pedimos a las plataformas que ofrezcan una visibilidad del 60-70% para empezar. Si no pueden entregar eso, no los incorporamos a bordo”, dice Gopa Kumar, vicepresidente ejecutivo de Isobar India.

En ese sentido, estos profesionales del marketing están pasando de una estrategia basada en inventario, a una basada en la audiencia, y están aprovechando los datos para construir una estrategia de audiencia más sólida, programática y esclarecedora.

Según el estudio de Juniper Research, aquellas plataformas que aprovechen la Inteligencia Artificial para fines relacionados con la localización y segmentación de usuarios, representarán el 74% del gasto publicitario online total para 2022. Pero al mismo tiempo, estas plataformas deberán centrarse en nuevas fuentes de datos para mejorar la competencia de sus algoritmos de inteligencia artificial. Por lo tanto, los datos procedentes de los dispositivos IoT (Internet de las cosas), los acuerdos de intercambio de información y la identificación de usuarios cross-device serán muy demandados.

Compra programática

La compra programática, alimentada por IA, supone un nuevo avance en la predicción, probando nuevas formas de invertir en publicidad de manera más efectiva y aprovechando eficazmente el poder de la IA para segmentar dinámicamente a cada usuario. Con ello, se puede diferenciar con precisión entre usuarios, pujando por aquellos que más aportan a la cuenta de resultados y, por ende, son más valiosos al generar conversiones más eficientes.

A través del desarrollo de las tecnologías de compra de Deep Learning, ya se pueden obtener grandes mejoras en el ROI de las campañas, así como construir automáticamente algoritmos de compra personalizados para cada cliente, que escala y aprende por sí mismo.

Además, cuantos más datos se proporcionen a los algoritmos Deep Learning, mejores serán los resultados, lo que significa que, con el tiempo, el algoritmo envejece y se vuelve más “inteligente”. Estas tecnologías también permiten ajustar automáticamente las activaciones en respuesta a la dinámica cambiante del mercado, incluida la modificación de nuevas creatividades, el cambio del contenido del sitio web o la incorporación de diferencias estacionales.

En definitiva, el futuro parece venir acompañado de fraude en las actividades publicitarias, pero las posibilidades para reducirlo al máximo cada vez están más al alcance de todo profesional del marketing.

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Cloud Solutions

Cloud Solutions: machine learning en marketing y Recursos Humanos

En los últimos años hemos vivido una gran democratización del Big Data, impulsada principalmente por el auge de tecnología en la nube y la complejidad de las estrategias de inteligencia digital. En este sentido, los principales players de MarTech han puesto a nuestro alcance sus mejores vástagos (Google con Cloud Platform, Amazon con Web Services, Microsoft con Azure, etc.), suites que funcionan como un big data as a service en la nube con todos los beneficios que esto conlleva: son plataformas sencillas, de fácil manejo, muy personalizables, y con una gran flexibilidad de almacenamiento y explotación de datos.

¿Qué significa esto? Que tenemos a nuestro alcance todo el poder del Big Data, de forma que ya no dependemos directamente de tecnología de sistemas o de business intelligence, para beneficiarnos de esa computación avanzada. Ese tenemos hace referencia, principalmente, a los que trabajamos en el sector del Marketing y la comunicación digital, pero no exclusivamente. Hay otros sectores dentro de las grandes empresas que se pueden beneficiar de esta disrupción, como es el caso de Recursos Humanos y lo que se conoce como People Analytics (toma de decisiones relacionadas con la gestión del talento, basadas en datos y modelos matemáticos). Hoy vamos a reflexionar sobre cómo es este impacto del cloud en la toma de decisiones data driven haciendo una analogía entre Marketing y RRHH.

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