El uso de “Machine Learning” en la estrategia de Marketing Digital

Viviendo Digital

Se trata de una disciplina de la Inteligencia Artificial que analiza la huella del comportamiento y búsquedas diarias de los clientes en internet

 

En las últimas vacaciones busqué opciones de hospedaje con Airbnb en Madrid y me sorprendió que en los siguientes días en que tardé en decidirme, recibí en mis diferentes redes sociales opciones de hospedaje a ese mismo destino o a otro; como si estuvieran pendientes de que me decidiera correctamente por el mejor lugar y con el mejor precio. ¿Por qué sucede esto? ¿Cómo es esto posible?

En esta época de saturación de información en los diferentes medios de comunicación a los que estamos expuestos como consumidores, las empresas tienen el gran reto de buscarnos, encontrarnos y acertar en satisfacer nuestras necesidades ofreciendo el producto, servicio o conjunto de estos de acuerdo a nuestras gustos y preferencias. La inversión en marketing digital en el mundo en 2018, fue aproximadamente de 273 mil 29 millones de dólares, siendo un 43.5 por ciento del total de inversión en medios, de acuerdo con proyecciones de eMarketer.

Además, las herramientas de marketing digital ofrecen a las empresas, a través de las campañas, la posibilidad de encontrar a los consumidores que navegan en diferentes sitios de internet, en la página misma de nuestra empresa o de la competencia y en las redes sociales.

Las campañas de marketing digital cuentan ahora con la ventaja de utilizar Machine Learning para automatizar los procesos y satisfacer las altas expectativas de sus consumidores. Se trata de una disciplina de la Inteligencia Artificial que analiza la huella del comportamiento y búsquedas diarias de los clientes en internet, con algoritmos que permiten aprender de sus gustos y predecir lo que será más relevante para ellos. De acuerdo con Forbes, durante 2018, 84 por ciento de las empresas de marketing comenzaron a implementar o expandir su uso de IA con Machine Learning y el 75 por ciento de éstas lograron incrementar un 10 por ciento la satisfacción de sus clientes.

Algunos consejos prácticos y casos de éxito en la implementación de estrategias de Machine Learning (automatizadas) eficientes:

1.- Optimizar el crecimiento y no solo la eficiencia: enfocarse en el crecimiento de ingresos al largo plazo, en vez del retorno de inversión al corto plazo; las empresas logran un mejor rendimiento al hacer estrategias con una visión holística para su marca. Por ejemplo: HomeAway (líder mundial en propiedades en renta para vacaciones, con sede en Austin, Tx) al probar este enfoque, alcanzó incrementar su retorno de inversión en 2017, en un 115% año contra año.

2.- Adquirir los mejores clientes: al identificar los segmentos de clientes potenciales con mayor (CLV), “Customer Lifetime Value”, es decir, invertir en quienes sabemos nos comprarán más a menudo y no en quienes lo harán pocas veces en el largo plazo y que ese monto de inversión sea eficiente (Relación-Costo Beneficio).

3.- Ganar más con los clientes actuales: entender hábitos de compra. Por ejemplo, Amazon, al analizar los patrones de compra de sus clientes, ofrece productos recomendados en su página y publicidad digital, incrementando ticket de compra a traves de la venta cruzada de productos; por ejemplo, vendernos el cobertor del juego de jardín, en la misma sesión en que estamos comprando la mesa y las sillas.

4.- Mejorar y personalizar la creatividad de los mensajes: diseños creativos con productos más atractivos buscados por el cliente y hechos por herramientas de manera automatizada. Machine Learning, ayuda a crear anuncios personalizados, basados en palabras y comportamientos de búsqueda, para mostrar al cliente correcto el mensaje correcto y en el mejor momento.

5.-Invertir en mejores experiencias móviles: 9 de cada 10 usuarios prefieren conectarse a través de su móvil (Asociación de Internet.mx, 2018). Para incrementar las compras en su sitio móvil diversas marcas adoptan tecnologías para acelerar y mejorar el tiempo de carga y la experiencia del usuario. Esta estrategia implica una inversión considerable en el diseño de la página web para que las funcionalidades, videos, imágenes, sean ágiles y con fácil acceso.

Sin duda en este momento, para lograr el crecimiento de las ventas en línea, los mejores profesionales de marketing analizan la información de sus clientes, entienden, anticipan y ejecutan estrategias para resolver de forma más rápida sus necesidades. Para la implementación de estas prácticas es conveniente contar con competencias de Data Analytics, las cuales en conjunto con una estrategia centrada en el cliente, permitan satisfacerlos.

 

Fuente Original | El Financiero.

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