Cómo un científico de datos usa Gemini y BigQuery para potenciar el marketing

La ciencia de datos potenciada con Gemini y BigQuery al servicio del marketing

El marketing basado en datos ha evolucionado rápidamente, y herramientas como Gemini y BigQuery están transformando la forma en que los científicos de datos optimizan estrategias y campañas. En este artículo, exploraremos cómo estas tecnologías permiten análisis avanzados y toma de decisiones basadas en inteligencia artificial (IA) en el ámbito del marketing.

Este contenido se produce desde la escuela DevHack

El marketing basado en datos se transforma con herramientas como Gemini y BigQuery, que permiten análisis avanzados y decisiones impulsadas por inteligencia artificial.

Juan Guillermo Gómez presenta Gemini y BigQuery para potenciar el marketing

Desde la escuela DevHack te presentamos este tutorial donde podrás aprender a usar estar herramientas, paso a paso. Recuerda visitar el sitio web.

¿Qué es Gemini y cómo se integra con BigQuery?

Gemini es la suite de modelos de IA avanzada de Google que permite generación de lenguaje, análisis predictivo y procesamiento de datos no estructurados. BigQuery, por su parte, es el data warehouse de Google Cloud diseñado para análisis en tiempo real de grandes volúmenes de información. La combinación de ambas herramientas permite a los científicos de datos aprovechar modelos de IA para extraer insights de bases de datos masivas sin necesidad de infraestructura adicional.

Ventajas clave de usar Gemini y BigQuery en marketing

1. Automatización de análisis de clientes: Los modelos de Gemini pueden procesar grandes volúmenes de datos en BigQuery para identificar patrones de comportamiento y segmentaciones avanzadas.
2. Predicción de tendencias: Mediante machine learning, es posible predecir la demanda de productos, comportamiento de clientes y efectividad de campañas publicitarias.
3. Optimización de campañas en tiempo real: BigQuery permite consultas rápidas sobre datos en streaming, mientras que Gemini puede ajustar campañas publicitarias basadas en modelos de IA adaptativos.
4. Análisis de sentimiento en redes sociales: Al integrar datos de redes sociales en BigQuery y analizarlos con Gemini, las marcas pueden comprender mejor la percepción del público en tiempo real

Introducción a BigQuery y su papel en el marketing

BigQuery es un servicio de almacenamiento y análisis de datos escalable y sin servidor que permite manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente. En el contexto del marketing, ayuda a analizar el comportamiento de los clientes, identificar patrones de compra y predecir tendencias con base en datos históricos.

Principales beneficios de BigQuery para el marketing:

• Análisis rápido de datos masivos: Permite procesar millones de registros en segundos.
  
  
• Integración con herramientas de visualización: Compatible con Looker Studio para crear dashboards interactivos.
  
  
• Escalabilidad y flexibilidad: Se adapta a la necesidad del negocio sin configuraciones complejas.
  
  

Uso de BigFrames para el análisis de datos

BigFrames es una extensión de BigQuery que permite manipular datos con una sintaxis similar a Pandas, la popular librería de Python para análisis de datos. Esto facilita el trabajo a científicos de datos y analistas que están acostumbrados a herramientas como Jupyter Notebooks o Google Colab.

Ejemplo de cómo cargar datos con BigFrames:

from google.cloud import bigquery
import bigframes.pandas as bpd

client = bigquery.Client()
dataset = "proyecto.ecommerce.customer_stats"
df = bpd.read_gbq(dataset, client=client)
print(df.head())

Creación de modelos de clustering con Vertex AI

Para segmentar clientes de manera efectiva, los científicos de datos pueden usar Vertex AI en combinación con BigQuery para entrenar modelos de clustering. Uno de los algoritmos más populares es K-Means, que permite agrupar clientes con características similares.

Pasos para entrenar un modelo de clustering:

1. Extraer datos de compras desde un dataset de BigQuery.
   
   
2. Transformar los datos usando BigFrames para calcular la frecuencia de compras, ticket promedio y recencia.
   
   
3. Entrenar el modelo de K-Means con Vertex AI.
   
   
4. Evaluar los clusters y etiquetar los segmentos de clientes.
   
   

Ejemplo de entrenamiento de modelo K-Means:

from bigframes.ml import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=42)

kmeans.fit(df[['frecuencia_compras', 'ticket_promedio', 'recencia']])

print(kmeans.cluster_centers_)

Uso de IA generativa con Gemini para insights automatizados

Una vez segmentados los clientes, se pueden generar descripciones automáticas para cada segmento usando Gemini, el modelo de IA generativa de Google. Esto permite personalizar estrategias de marketing según el perfil de cada grupo de clientes.

Ejemplo de generación de insights con Gemini:

from vertexai.language_models import TextGenerationModel

model = TextGenerationModel.from_pretrained("gemini")

prompt = "Describe los segmentos de clientes según su comportamiento de compra"

response = model.generate(prompt)

print(response.text)

Implementación técnica de Gemini y BigQuery para marketing

1. Ingesta de datos en BigQuery

Los datos pueden provenir de diversas fuentes, como CRM, plataformas de anuncios (Google Ads, Facebook Ads), redes sociales y datos web. BigQuery facilita la ingesta de estos datos a través de:

• BigQuery Data Transfer Service para automatizar la carga desde fuentes comunes.
• Google Cloud Storage para cargar archivos de gran tamaño.
• Streaming API para datos en tiempo real.

2. Procesamiento y limpieza de datos

Antes de aplicar modelos de IA, es crucial limpiar y estructurar los datos. Esto se puede hacer con SQL en BigQuery o herramientas como Dataflow.

Ejemplo de consulta SQL en BigQuery para normalizar datos:

SELECT customer_id, LOWER(email) AS email, TRIM(name) AS name

FROM marketing_data

WHERE email IS NOT NULL;

3. Entrenamiento y uso de modelos de Machine Learning

Con VertexAI puedes entrenar modelos y luego inferir desde BigQuery usando algunas funciones. Un flujo típico sería:

• Exportar datos de BigQuery a Vertex AI.
• Entrenar un modelo de predicción de abandono de clientes.
• Implementar el modelo y hacer inferencias directamente desde BigQuery.

Ejemplo de consulta para hacer predicciones con un modelo en BigQuery ML:

SELECT customer_id, predicted_churn_probability

FROM ML.PREDICT(MODEL `my_project.marketing.churn_model`,

                (SELECT * FROM `my_project.marketing_data`));

4. Visualización y toma de decisiones

Una vez obtenidos los insights, se pueden visualizar en Looker Studio para facilitar la toma de decisiones en tiempo real.

Caso de uso: Optimización de anuncios con Gemini y BigQuery

Una empresa de e-commerce quiere mejorar su retorno de inversión en anuncios. Utilizando Gemini y BigQuery:

1. Se recopilan datos de campañas en Google Ads y Facebook Ads.
2. Se procesan en BigQuery para identificar patrones de conversión.
3. Un modelo de IA en Gemini predice qué usuarios tienen más probabilidades de comprar.
4. La empresa ajusta su presupuesto en tiempo real con base en estas predicciones.

Las herramientas de GCP están al servicio de los científicos de datos

Gemini y BigQuery están redefiniendo el marketing basado en datos, permitiendo a los científicos de datos optimizar campañas con análisis avanzado y modelos de IA. Implementar estas tecnologías mejora la segmentación, predicción de tendencias y automatización de decisiones, proporcionando una ventaja competitiva significativa en la era del marketing impulsado por datos.

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