Mejor tiempo de comunicación

El aprendizaje automático es conocido por su capacidad para hacer predicciones precisas a partir de grandes conjuntos de datos. Las personas simplemente no pueden analizar miles de millones de entidades de datos y convertirlas en algo utilizable. Las máquinas, por otro lado, pueden extraer información en cuestión de segundos.

Necesita un conocimiento profundo del aprendizaje automático y de los casos de uso en los que puede resultar beneficioso para aplicarlo a su empresa. El equipo de Smartico.ai aplicó recientemente sus conocimientos y experiencia en este campo a uno de los casos empresariales más importantes en materia de retención de marketing.

Desarrollamos el modelo de IA que predice la mejor hora del día para enviar una comunicación por correo a cada uno de sus usuarios.

La investigación es lo primero

Se requiere un poco de investigación y planificación antes de comenzar con la implementación de cualquier modelo de IA. En nuestro caso, la pregunta era qué queríamos predecir: la hora exacta del envío, el período del día (mañana, mediodía, tarde o noche) u horas específicas.

Después de jugar con datos reales que teníamos en nuestras manos, hemos descubierto que en los mercados de juegos de azar y relacionados (casinos, apuestas deportivas, comercio, lotería) el comportamiento de los usuarios es mucho más diferente en comparación con el de las tiendas minoristas u otras empresas. A primera vista, las sesiones de juego pueden parecer esporádicas, pero si analizamos los modelos estadísticos basados en millones de puntos de datos, hemos podido identificar patrones suficientemente significativos en casi todos los jugadores.

Finalmente, decidimos optar por la solución de dividir la hora del día en 24 horas y crear una predicción para cada hora y día de la semana. Como vimos más adelante, este enfoque permite identificar varias sesiones durante un día que no se ajustan al concepto de períodos de actividad de lunes, mediodía y noche.

Actividades de juego por día y hora del día para un usuario en particular

Como nos centramos en predecir la hora del día utilizando la granularidad de las horas, agregamos nuevos módulos al motor Smartico que sumaban la actividad total de cada hora durante un día para cada usuario. Otro proceso consistía en calcular la actividad sumada para cada día de la semana. Estos factores ayudaron a los gasoductos a obtener una señal más precisa a la hora de pronosticar la posibilidad de que el usuario estuviera activo en distintos períodos.

También marcamos los días como laborables y no laborables y ajustamos la hora de las actividades según la zona horaria del usuario.

Dado que Smartico.ai trabaja en diferentes verticales comerciales, las «actividades» de los usuarios son diferentes en cada uno de ellos. Para no adivinar qué es lo que mejor se adapta a cada cliente, dejamos que sean los propios clientes quienes elijan estas opciones. Al final, pueden seleccionar en función de qué actividades crear un modelo de predicción.

Las actividades se dividieron en 3 grupos generales:

• Indicación de que el usuario estuvo en línea durante horas y días específicos de la semana
• Interacción con creativos de comunicación, por ejemplo, hacer clic en enlaces de mensajes SMS/mail/push, impresiones de los correos que recibimos cuando los usuarios abren correos
• Actividades específicas del producto, como el depósito, las apuestas deportivas o de casino, la posición de apertura/cierre en la vertical de Forex, la compra de productos orientados a la venta minorista

Ajuste de modelos de IA para casos de uso reales

Dado que hemos creado una interfaz para que los clientes ajusten la configuración del modelo de predicción, crear modelos es sencillo cuando se utiliza Smartico: basta con iniciar sesión en Smartico.ai, crear un nuevo modelo con unos pocos clics y esperar a que el modelo de IA termine de calcularse.

No hay necesidad de preocuparse por la infraestructura, la preparación de los datos o la decisión sobre el modelo con mejor rendimiento. Todos estos procesos están automatizados.

Según la base de usuarios y la cantidad de actividades que estén realizando, el primer cálculo del modelo de IA puede llevar mucho tiempo; en uno de nuestros clientes, 200 000 usuarios activos tardaron 7 horas en completarlo.

Pero tan pronto como el modelo está listo y en funcionamiento, rastrea automáticamente a los nuevos usuarios o las nuevas actividades de los usuarios existentes y lo reconstruye con un retraso de hasta 5 minutos después de recibir nueva información.

Hay un problema cuando se trata de crear modelos de predicción por hora. ¿Qué sucede si es probable que un usuario esté activo durante varias horas del día o que tenga pocas sesiones durante un día que se identifiquen como las mejores horas para comunicarse?

Usuario con múltiples mejores horas y sesiones durante un día

Afortunadamente, Smartico ha simplificado bastante el proceso de comparación de los resultados al tratar todas las predicciones como probabilidades. En lugar de dar una mejor hora, su modelo proporcionará probabilidades predictivas que se pueden comparar con otras horas.

Si el usuario final está activo durante varias horas o tiene varias sesiones, todas se marcarán como las mejores para la comunicación.

Basándonos en los casos de uso de nuestros clientes, identificamos dos enfoques principales para utilizar el «mejor tiempo de comunicación».

Campañas a corto plazo

El cliente está creando una campaña de comunicación con un objetivo a corto plazo y está buscando el mejor momento más cercano para entregar un mensaje. En estos casos, la prioridad de la entrega del mensaje es mayor que la de encontrar el mejor momento durante una semana.

En tal caso, el motor Smartico puede enviar la comunicación en el «mejor» momento más cercano que sea válido para un usuario en particular.

Utilizando nuestro usuario de prueba como ejemplo, una campaña que comience a las 8 a.m., enviará la comunicación al usuario a la 1 p.m., ya que es la mejor hora de cierre para este usuario..

‍Campañas a largo plazo

El cliente está creando una campaña de comunicación en la que el tiempo de entrega es lo más importante y está bien saltarse un día o incluso algunos si esos días no se identifican como los mejores días.

Esta selección se puede hacer a nivel de recursos en una campaña en particular, al saber cuáles de los enfoques son más relevantes para un contexto específico.

Una vez más, con nuestro usuario de prueba, en una campaña de configuración de este tipo que comience a las 8 de la mañana del lunes, se enviará una comunicación a este usuario a las 13 horas del martes, ya que solo el martes y el miércoles se identifican como los mejores días de comunicación.

Cuando la IA brilla...

Si no aborda el aprendizaje automático correctamente, puede ser un quebradero de cabeza para su empresa. Sin embargo, como muestra el ejemplo anterior, cada vez es más fácil convertir lo que antes eran problemas extremadamente difíciles en algo más manejable.

Ya sea que necesite ayuda para crear una infraestructura de aprendizaje automático, diseñar las funciones adecuadas para sus modelos o presentar los hallazgos, la plataforma Smartico.ai puede ayudarlo aquí.

¡Comparte este artículo con tus amigos!

¿Quiere saber cómo nuestras campañas activadas por eventos pueden aumentar la participación de sus clientes por las nubes? Ponte en contacto con uno de nuestros expertos para obtener una demostración gratuita.