Aprendizaje por refuerzo: Cómo crear un sistema de toma de decisiones con IA que aprenda

Las campañas de marketing se componen de docenas de variables únicas, desde el texto, las imágenes y el tipo de oferta hasta el canal y el día y la hora de envío. Y cualquier especialista en marketing dedicado quiere ser capaz de medir el impacto de cada uno de estos factores en los resultados de la interacción con los clientes, para poder seguir iterando y mejorando su rendimiento general. Pero para ello, los equipos han tenido que recurrir históricamente a métodos complicados y lentos como pruebas A/B y multivariantes.

Ahora, sin embargo, hay una opción nueva y más eficaz. Aprovechando las plataformas de toma de decisiones con IA, como BrazeAI Decisioning Studio™, que aprenden mediante un tipo de aprendizaje automático llamado aprendizaje por refuerzo, las marcas pueden lograr el mismo objetivo con mucha más eficacia.

Las deficiencias de las pruebas A/B tradicionales y las pruebas multivariantes

Las marcas suelen enfrentarse a dos retos con este tipo de experimentos. En primer lugar, este tipo de pruebas sólo nos ayuda a conocer los efectos de cada variante de forma independiente; las variables no pueden agruparse de ninguna manera. Como resultado, es difícil conocer el tipo de tendencias generales que impulsan el rendimiento y desarrollar nuevos contenidos de marketing que capitalicen las estrategias ganadoras.

En segundo lugar, cuantas más variantes quieras probar, mayor deberá ser el tamaño de tu muestra. Supongamos que tienes 100 variantes que quieres comparar. Para ello, tendrías que subdividir tu audiencia en 100 segmentos, lo que te dejaría con un tamaño de muestra muy bajo y dificultaría la generación de información significativa y procesable.

En tercer lugar, los resultados de una prueba A/B pueden no ser aplicables a tu próxima campaña de marketing. Supongamos que haces una campaña en verano y obtienes un resultado determinado. Es muy posible que tu base de clientes actúe de forma completamente diferente en invierno, lo que hace difícil generalizar a partir de esos resultados anteriores.

Cómo la toma de decisiones con IA ayuda a las marcas a superar las limitaciones de las pruebas A/B y multivariantes tradicionales

Utilizando el tipo de lógica de agrupación habitual en los árboles de decisión, la toma de decisiones con IA puede recorrer varios escenarios y comparar sus resultados, extrayendo conclusiones generales y permitiendo la ejecución simultánea de múltiples pruebas en segundo plano. En lugar de tener que ejecutar secuencialmente cada prueba para eliminar una a una las variantes de campaña de bajo rendimiento, las marcas pueden identificar y agrupar rápidamente las variantes de menor impacto frente a las combinaciones de variables más potentes. Por ejemplo, la toma de decisiones con IA puede comparar diferentes imágenes de campaña, probar el impacto de añadir o excluir emojis, y ver qué diferencia tiene en el rendimiento de la campaña utilizar un monto o un porcentaje de descuento.

En los sistemas de toma de decisiones con IA, parametrizar eficazmente tus opciones permite al modelo aprender rápidamente de las distintas opciones. La parametrización está a medio camino entre el arte y la ciencia, y la mejor manera de lograrla suele ser aprovechar un equipo de expertos con experiencia en estrategias de parametrización eficaces para tu sector o caso de uso.

Mejores prácticas para la toma de decisiones con IA

Tanto si estás pensando en adoptar la toma de decisiones con IA como si ya la estás usando, aquí tienes algunas formas de sacar el máximo partido a este tipo de marketing.

Empieza poniendo a prueba las hipótesis que siempre has querido explorar

No es necesario idear estrategias totalmente nuevas al aplicar la toma de decisiones con IA. Simplemente empieza con algunas ideas que te hayan picado la curiosidad, como personalizar las horas de envío o los canales para cada cliente individual. Cualquier prueba que hayas querido realizar a nivel 1:1 puede funcionar.

No te detengas tras tu primer experimento; sigue profundizando

Cuanto más capaces sean los equipos de experimentar con enfoques nuevos y diferentes, para ver qué funciona y profundizar mediante iteraciones, más eficaz será tu sistema.

Por ejemplo, podrías empezar explorando si los clientes responden mejor a los descuentos porcentuales frente a los descuentos de dinero, luego desechar algunas de las pruebas de descuentos en dinero que no terminen de marcar la diferencia y después profundizar en el análisis comparando el impacto de diferentes ofertas de descuento.

No exageres intentando probarlo todo

No todas las variables de marketing son iguales. Según nuestra experiencia, los KPI de marketing más influyentes son:

• La imagen principal de la campaña
• La línea de asunto (en los correos electrónicos)
• El botón de llamada a la acción
• El tipo de oferta
• La frecuencia
• El día y la hora de envío

Otras variables, como el color de fondo de una imagen o la colocación de un descargo de responsabilidad, probablemente no supongan una gran diferencia.

No pierdas el tiempo intentando ingeniar la combinación perfecta de factores para probar

Como he dicho antes, siempre que empieces con preguntas sobre las que sientas curiosidad y te asegures de probar los factores clave que sabemos que marcan la diferencia (enumerados más arriba), te estarás preparando para el éxito.

Lo bueno del aprendizaje por refuerzo es que, aunque una opción concreta no sea tan eficaz, no acabarás perdiendo tanto tiempo, dinero o recursos probándola. El sistema de toma de decisiones con IA aprenderá con bastante rapidez si está teniendo impacto y, si no lo tiene, dejará de mostrar esa opción a los clientes.

Reconoce que no hay ganadores o perdedores a todo o nada: siempre estás aprendiendo y optimizando

Con las pruebas A/B, estableces un objetivo específico, como determinar si los botones de llamada a la acción azules superan a los de otros colores. Una vez que averigües la respuesta, puedes declarar la victoria y dar por terminado el experimento.

Pero ese no es el caso de la toma de decisiones con IA. La toma de decisiones con IA es una práctica siempre activa.

A medida que adquieres más clientes y éstos avanzan en su recorrido, la toma de decisiones con IA aprende continuamente lo que funciona (y lo que no) para cada individuo. Este tipo de pruebas, aprendizaje e iteración también se adapta a medida que cambian las circunstancias, ya sea debido a cambios de temporada o en el comportamiento del cliente impulsados por otros factores, como lo que está ocurriendo con la economía.

Realiza una revisión periódica trimestral de las variables que estás probando

Haz un poco de limpieza. Echa un vistazo al 80 % de los factores que crean valor y considera la posibilidad de eliminar el 20 % de las opciones que no lo hacen para sustituirlas por ideas nuevas e inteligentes.

La realidad es que, aunque no tengas ninguna idea nueva que probar, el modelo no necesita enviar tráfico a variantes de campaña de bajo rendimiento para seguir probándolas y explorándolas.

Obtendrás el máximo valor cuando trabajes con una marca que ofrezca servicios de toma de decisiones con IA

Los sistemas de toma de decisiones con IA de autoservicio y listos para usar no te ayudarán a personalizar el modelo para que funcione de la forma que mejor respalde a tu empresa. Como parte de BrazeAI Decisioning Studioᵀᴹ, ofrecemos científicos de datos de vanguardia y soporte técnico que adaptan nuestro sistema de toma de decisiones con IA para que reconozca las métricas y los datos más relevantes para tu propia marca y actúe de forma que cree el máximo valor para tu organización.

Por ejemplo, cuando una marca de servicios de streaming utilizó BrazeAI Decisioning Studioᵀᴹ para probar varias ofertas de descuento (como $10 de descuento por dos meses, $15 de descuento por tres meses, etc.), descubrimos que los clientes respondían más a la cantidad en dinero que al valor total. Así, aunque $15 de descuento durante tres meses equivalen a $45 de ahorro, los clientes tenían más probabilidades de actuar cuando recibían $20 de descuento durante un mes. Basándonos en esa información, ayudamos a la marca a mejorar su rendimiento de marketing y a ahorrar más dinero a la empresa en general.

Descubre cómo ayudamos a las grandes marcas del entretenimiento, viajes y turismo, los servicios financieros y otros sectores a tomar decisiones de marketing más inteligentes y rápidas con el software BrazeAI Decisioning Studioᵀᴹ.

Afirmaciones de carácter prospectivo

Esta entrada de blog contiene "afirmaciones de carácter prospectivo" en el sentido de las disposiciones de "puerto seguro" de la Ley de Reforma de Litigios sobre Valores Privados de 1995, incluidas, entre otras, las declaraciones relativas al rendimiento y los beneficios esperados de Braze, sus productos y funciones, como por ejemplo BrazeAI Decisioning Studio™. Estas afirmaciones de carácter prospectivo se basan en las hipótesis, expectativas y creencias actuales de Braze, y están sujetas a riesgos, incertidumbres y cambios sustanciales en las circunstancias que pueden hacer que los resultados, el rendimiento o los logros reales difieran materialmente de cualquier resultado, rendimiento o logro futuro expresado o implícito en las declaraciones prospectivas. Se incluye más información sobre los factores potenciales que podrían afectar a los resultados de Braze en el informe trimestral de Braze en el formulario 10-Q correspondiente al trimestre fiscal finalizado el 31 de octubre de 2025, presentado ante la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) de Estados Unidos el 10 de diciembre de 2025, así como otros documentos públicos presentados por Braze ante la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) de Estados Unidos. Las afirmaciones de carácter prospectivo incluidas en esta entrada del blog representan las opiniones de Braze solo a fecha de su publicación, y Braze no asume ninguna obligación ni tiene la intención de actualizar estas afirmaciones de carácter prospectivo, salvo que lo exija la ley.