Se ha avanzado mucho en lo que respecta al aprendizaje automático y el marketing.
Esto es genial, porque recientemente, ha habido (y sigue habiendo) una brecha cada vez mayor en la industria del análisis de marketing: el aumento de la regulación de la privacidad frente a la capacidad de recopilar datos.
Probablemente sepa que las principales empresas han sido multadas con millones de dólares por mal manejo (o incluso regalar) los datos de los usuarios.
Ahora, por supuesto, es posible que no tenga la intención de manejar mal o compartir los datos de sus usuarios, pero son ocurrencias como esta las que pueden llevar a los gobiernos y organismos reguladores, como la UE (con el GDPR) a crear regulaciones que requieren que estemos más basados en el consentimiento.
Y algunas de estas regulaciones pueden plantear restricciones a la forma en que utilizamos ciertas tecnologías de recopilación de datos, como las cookies.
Entonces, esto nos lleva a un hito emergente.
El artículo, Cómo la tecnología de modelado mejora sus análisis y prioriza la privacidad (que es uno de los enlaces en el tweet anterior), analiza algunos de los avances de Google en esta área.
La mejor manera en que puedo describirlo es de esta manera: los especialistas en marketing solían confiar en ciertos tipos de datos de usuario.
Pero con la creciente aparición de regulaciones de privacidad, los especialistas en marketing están restringidos en los datos que pueden recopilar.
Esto deja una brecha de datos, porque no podemos recopilar tanto como solíamos hacerlo.
Por lo tanto, con el aprendizaje automático, ahora podemos usar datos predictivos para llenar esos vacíos.
Con este progreso innovador, el futuro del aprendizaje automático y el marketing parece estar preparado para adaptarse muy bien a las crecientes restricciones de privacidad que enfrentan las empresas digitales.
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