Las herramientas de inteligencia artificial (IA) en el marketing se han vuelto cada vez más populares. Sería difícil encontrar empresas, grandes o pequeñas, que no utilicen las principales herramientas de marketing impulsadas por IA para promocionar sus marcas o negocios.

Aquí tienes una lista de las mejores herramientas de marketing impulsadas por IA que deberías estar utilizando hoy en día, si quieres conocer más, puedes hacerlo en este blog.

Si eres un blogger, un emprendedor de comercio electrónico o un especialista en marketing de afiliación, aprovechar las herramientas de marketing impulsadas por IA debería ser parte de tu plan de negocio. Con ellas, puedes ejecutar y diseñar una estrategia de marketing efectiva que te permita alcanzar tus objetivos más rápido.

Las herramientas de marketing impulsadas por IA son software o plataformas que utilizan tecnología de inteligencia artificial para tomar decisiones automatizadas. Estas decisiones se basan en datos recopilados que se analizan e interpretan junto con las tendencias del mercado. El objetivo es desarrollar una estrategia de marketing que anticipe el próximo movimiento del comprador.

Todo esto se hace en tiempo real sin la intervención de un ser humano real. Es esta capacidad de tomar decisiones automatizadas a gran velocidad lo que hace que las herramientas de marketing impulsadas por IA sean tan poderosas para los negocios.

Conoce más sobre estas herramientas y cómo pueden mejorar tu estrategia de marketing en explicandoelmarketing.com

Desde Explicando el Marketing, descubre 6 herramientas de IA para incrementar tu visibilidad online

1. HubSpot

Crear contenido no es fácil. Y crear contenido que apoye a toda una organización puede llevar mucho tiempo. Nuestro asistente de contenido de IA simplifica la creación de contenido. Se integra con todas tus herramientas de HubSpot para generar y compartir contenido de calidad.

Puedes usar herramientas de asistente de contenido para escribir publicaciones de blog, páginas de destino y más, junto con inteligencia de conversación, todo sin necesidad de cambiar entre diferentes herramientas.

2. Jasper.ai

La interfaz fácil de usar de Jasper.ai puede ayudarte a generar ideas, crear primeros borradores y editar publicaciones finales. Sus plantillas disponibles cubren redes sociales, PPC, blogs y más.

Se necesita práctica para insertar indicaciones que obtengan el resultado que está buscando, pero Jasper.ai es una herramienta excelente para conquistar la página en blanco.

La plataforma de Jasper.ai es capaz de hacer casi todo lo que esperas que haga un buen asistente de redacción, excepto salir a tomar un café.

Recuerda: al igual que muchas de las otras herramientas de contenido de IA en el mercado, Jasper se basa en GPT-3. Su capacidad para escribir naturalmente solo mejorará con el tiempo.

3. 6Sense 

Esta herramienta aprovecha la IA para analizar los datos de la audiencia y obtener visibilidad de la investigación del equipo de compras anónimo para priorizar las cuentas y ayudar a enfocar los recursos.

Cuando solo una pequeña fracción de tu mercado direccionable total está comprando en un momento dado, tener una idea de quién está realmente buscando un cambio puede convertir el marketing de conjeturas en una canalización predecible.

6Sense, un competidor durante mucho tiempo en el espacio de datos de intención, ahora tiene IA que filtra la enorme cantidad de datos de intención para sacar a la luz información procesable. De esa manera, tu equipo se concentra en las actividades de mayor valor en un momento dado.

4. Adverity

Adverity centraliza todos los datos de marketing de varias fuentes, incluidas las campañas en todos los canales, donde se pueden analizar fácilmente.

Ningún vendedor dirá nunca que tiene muy pocos datos. Adverity ayuda a brindar una vista de panel único de sus análisis de marketing. Esto puede ayudar a su equipo a descubrir tendencias y conocimientos que le permitan tomar decisiones mejores y más informadas.

El gobierno de datos también está integrado en la plataforma. Esto puede ayudarte a asegurarte de que la información sea completa y de alta calidad. También puedes mantener un control completo de los datos desde un solo lugar.

5. Drift 

Drift ha entrenado su IA para responder preguntas humanas y la integró en su experiencia de chatbot. De esta forma, si una persona tiene una pregunta que no aparece en la ruta elegida, los usuarios seguirán recibiendo una respuesta o, de lo contrario, serán redirigidos directamente a una persona.

Lo que nos encanta: las funciones de IA de Drift pueden ayudar a brindar una experiencia VIP a las cuentas clave o aliviar a los equipos de soporte sobrecargados de responder preguntas simples que el bot puede manejar.

6. Brand24

Esta herramienta de IA analiza grandes cantidades de información generada en plataformas públicas, ya sean redes sociales o foros. Brinda a las organizaciones un tablero que analiza todo, desde las menciones, el volumen de discusión y el sentimiento general de la marca.

Los clientes de hoy esperan que las marcas respondan rápidamente en las redes sociales. El problema es que, si una organización está presente en todas las principales plataformas de redes sociales, simplemente hay demasiados datos para realizar un seguimiento de cada comentario, mención y tema de tendencia, y detectar la señal a través del ruido.

Brand24 ayuda a sacar a la luz las conversaciones a las que la administración de la comunidad o los equipos de redes sociales deberían prestar atención.

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Herramientas del data science

 

Un Data Scientist, para desempeñar sus funciones, debe conocer diferentes herramientas que le permitan realizar proyectos, una buena forma de conocer un buen grupo de herramientas es a través de un Bootcamp en Data Science y Machine Learning. En el campo del Data Science, hay varias herramientas populares y ampliamente utilizadas. Aquí tienes una lista de algunas de las herramientas más comunes: 

• Lenguajes de programación: Python y R son los dos lenguajes de programación más populares en data science. Python es ampliamente utilizado debido a su sintaxis sencilla, una gran cantidad de bibliotecas y frameworks (como NumPy, Pandas, SciPy y TensorFlow) y su versatilidad en general. R, por otro lado, está diseñado específicamente para el análisis estadístico y la visualización de datos. 
• Bibliotecas y frameworks: Hay varias bibliotecas y frameworks en Python y R que son esenciales para el análisis de datos y el machine learning. Algunas de las más populares incluyen: 
• NumPy: Proporciona una estructura de datos eficiente para realizar operaciones numéricas en matrices y arreglos multidimensionales. 
• Pandas: Permite el análisis y la manipulación de datos estructurados en tablas. 
• Scikit-learn: Ofrece una amplia gama de algoritmos de machine learning y herramientas para el preprocesamiento de datos, selección de características y evaluación de modelos. 
• TensorFlow y Keras: Son frameworks populares para la construcción y entrenamiento de modelos de deep learning. 
• PyTorch: Otro framework de deep learning que ha ganado popularidad en los últimos años. 
• Herramientas de visualización de datos: Para explorar y comunicar resultados, las herramientas de visualización de datos son fundamentales. Algunas de las herramientas comunes incluyen: 
• Matplotlib: Una biblioteca de visualización de datos en Python que permite crear una amplia gama de gráficos estáticos, como gráficos de líneas, barras, dispersión, etc. 
• Seaborn: Proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos atractivos y informativos. 
• Plotly: Una biblioteca interactiva que permite crear gráficos interactivos y dashboards. 
• Herramientas de SQL: El lenguaje SQL (Structured Query Language) es ampliamente utilizado para interactuar con bases de datos relacionales. Conocer herramientas de SQL, como MySQL, PostgreSQL o SQLite, es esencial para acceder y manipular datos almacenados en bases de datos. 
• Jupyter Notebooks: Es una aplicación web que permite crear y compartir documentos en los que se pueden combinar código, texto enriquecido y visualizaciones. Jupyter Notebooks es ampliamente utilizado en la comunidad de data science para crear y presentar análisis y modelos. 

Estas son solo algunas de las herramientas más utilizadas en Data Science, pero el campo es muy amplio y en constante evolución, recuerda que, si estás pensando en formarte como Data Scientist, es muy recomendable echarle un vistazo a las habilidades que se usan en el mundo de los datos o incluso de los Bootcamps en Data Science y Machine Learning. Los científicos de datos a menudo adaptan su conjunto de herramientas según sus necesidades y preferencias, y también exploran nuevas herramientas y tecnologías a medida que surgen. Puedes consultar información sobre Bootcamps en Madrid, online u otras tecnologías y adéntrate en el sector tecnológico. 

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El 6 de junio de 1984, en Moscú, el programador soviético Alekséi Pázhitnov presentaba el juego para PC mas popular de la década, ese día nacía el “Tetris”. 

El origen de Tetris

Alekséi Leonídovich Pázhitnov, nació el 14 de Marzo de 1956, luego de graduarse como Ingeniero Informático fue admitido en el Centro de Computación Dorodnitsyn de la Academia de Ciencias de la Unión Soviética. Allí junto a Dmitri Pavlovski y Vadim Gerasimov se desafiaban a resolver combinaciones de rompecabezas formados con pentominós, tomando problemas enunciados a principios de siglo y aún sin solución conocida. Alekséi se propuso desarrollar un juego que invitara al usuario a acomodar de la mejor y mas eficiente manera una cantidad aleatoria de piezas de pentominós. La cantidad de combinaciones y complejidad gráfica lo obligó a simplificar la oferta de piezas y combinaciones para hacerlo viable, entonces comenzó a trabajar con tetrominós, las cuatro unidades de cada pieza daba solo 7 combinaciones posibles. El 6 de Junio de 1984, el “Tetris” vio la luz en la URSS transformándose en un suceso para PC, como fue desarrollado en el ámbito de una institución oficial rusa los derechos no eran de Alekséi sino de la empresa estatal “Elorg”, fundada especialmente para su comercialización en occidente. Alekséi se radicó en los EEUU en 1991, un admirador suyo, Henk Rogers se asoció con él y fundaron “The Tetris Company” que fue contratada de inmediato por Nintendo para que desarrolle juegos de Puzzle para sus consolas hasta que fue contratado por Microsoft. Su creación original fue el juego que se adaptó a mas sistemas operativos, terminales y consolas, si se suman sus variantes y derivados es el juego mas popular de la historia. Un lector de "EH" nos envió una frase que describe al juego con un tono filosófico "-Si algo nos enseñó el Tetris es que los aciertos desaparecen y los errores se acumulan"

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