María Cueto1, José Parreño1, David de la Fuente1and Alberto Gómez1

1 Escuela Politécnica de Ingeniería, Campus de Viesques, Gijón, España.

uo194189@uniovi.es

Keywords: Digital Marketing, Online Advertising, Forecasting, Artificial Intelligence, Machine Learning, Systematic Mapping Study.

1. Introducción

El marketing digital, y la analítica asociada a esta disciplina, ha transformado la forma en que se estudia el comportamiento del consumidor para convertirla en un continuo análisis, previsión y definición del usuario, de sus características, intereses y comportamiento.

Prueba de esta revolución es que, en 2019, coincidiendo con el despegue del volumen de publicaciones académicas sobre Inteligencia Artificial (AI) aplicada en marketing digital que analizaremos en este este estudio, por primera vez en veintiséis ediciones del Estudio InfoAadex de la Inversión Publicitaria en España, la publicidad digital superaba el liderazgo histórico de la televisión en inversión publicitaria [1]. Un movimiento en el ranking medios por inversión que se mantuvo en 2020 siendo, además, el medio controlado que menos acusó la caída de la inversión con un descenso del -5,3%, frente al -18,1% del total de la inversión en medios controlados [2].

En este contexto, la presente investigación tiene por objeto identificar las disciplinas de AI más aplicadas en marketing digital y realizar una revisión de literatura existente sobre la aplicación específica de Machine Learning (ML), identificando las fuentes en las que han sido publicadas las investigaciones y la evolución anual de la producción científica al respecto.

2. Metodología

Como método de revisión de literatura, ha sido empleado un Systematic Mapping Study (SMS) [3,4,5] para llevar a cabo una exploración en dos etapas.

En la primera, se busca contextualizar el empleo de ML entre las diferentes disciplinas de AI aplicadas hasta la fecha al marketing digital. La segunda supone una exploración en detalle de la literatura existente en el ámbito académico sobre ML en su aplicación al mismo área de estudio.

3. Resultados

Los resultados de la investigación se exponen como respuesta a cada una de las preguntas de investigación definidas en la metodología de este estudio. De ellos se extrae que que el ML, como una de las disciplinas de AI, es una de las más aplicadas al área de estudio, junto con Deep Learning (DL) y Neural Network (NN), como tendencias contextuales dentro de los métodos y disciplinas de AI.

Sobre la proporción de aplicación de ML al marketing digital, hasta el año 2020, incluido, se han publicado 264 títulos a este respecto, lo suponen un 1,76% del total de publicaciones sobre el campo del marketing digital. Además, se identifica una consistente dispersión de las publicaciones en las fuentes, habiendo sido “ACM International Conference Proceeding Series”, con 9 publicaciones, la que más títulos ha publicado hasta 2020 sobre la materia.

Por último, este estudio plantea cómo ha evolucionado el número anual de publicaciones sobre ML aplicado sobre marketing digital, comparado con el número anual de publicaciones sobre AI aplicadas al mismo área. En este sentido, fechándose la primera publicación relativa a la aplicación de métodos de previsión en 2001, la primera relativa a la aplicación de métodos de AI en 2004 y las primeras relativas a ML en 2008 – aunque en 2005 haya habido una publicación precursora-, coincide para todas ellas 2019 como el año del despegue de las publicaciones académicas, manteniéndose en la misma línea, también en 2020.

4. Conclusiones y Futuro de la Investigación

Será de interés para futuras investigaciones estudiar la producción de otras disciplinas de AI sobre la materia, especialmente las identificadas como tendencia en este estudio.  Igualmente, resultará de interés a futuro el establecimiento de una clasificación específica de publicaciones orientada no tanto al método o técnica de previsión utilizada, como a identificar cada publicación según el momento del ciclo del usuario al que hace referencia.

Referencias

  1. Resumen estudio InfoAdex de la inversión publicitaria en España 2019, http://www.infoadex.es, last accessed 2021/05/24.
  2. Resumen estudio InfoAdex de la inversión publicitaria en España 2020, http://www.infoadex.es, last accessed 2021/05/24.
  3. Rachad, T., Idri, A.: Intelligent Mobile Applications: A Systematic Mapping Study. Mobile Information Systems (2020).
  4. Noorbehbahani, F., Salehi, F., Jafar Zadeh, R.: A systematic mapping study on gamification applied to e-marketing. Journal of Research in Interactive Marketing. 13(3), 392-410 (2019).
  5. Petersen, K., Feldt, R., Mujtaba, S., Mattsson, M.: Systematic mapping studies in software engineering. 12th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering, EASE 2008 (2008).

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Proceedings of the 15th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management and XXV Congreso de Ingeniería de Organización Copyright © by (Eds.) José Manuel Galán; Silvia Díaz-de la Fuente; Carlos Alonso de Armiño Pérez; Roberto Alcalde Delgado; Juan José Lavios Villahoz; Álvaro Herrero Cosío; Miguel Ángel Manzanedo del Campo; and Ricardo del Olmo Martínez is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, except where otherwise noted.

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