Aprendizaje automático y automatización de marketing: ¿ML transformará su negocio?

La automatización de marketing es un ahorro de tiempo innegable.

Después de todo, si puede automatizar algo, ¿por qué hacerlo manualmente?

Pero, ¿y si te dijera que pronto es posible que ni siquiera tengas que automatizar las cosas... ya que tu computadora lo hará por ti?

Por supuesto, no estoy diciendo que no tengas que hacer ningún trabajo de marketing. Sin embargo, a medida que cosas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se vuelven más avanzadas, también lo hacen las capacidades de las computadoras para hacer que su vida laboral sea menos tediosa.

La verdad es que la unión del aprendizaje automático y la automatización del marketing puede ser la próxima revolución del marketing.

Pero, antes de pasar a los detalles, veamos qué son realmente la IA y el aprendizaje automático.

Qué es la IA y el aprendizaje automático: una descripción general rápida

Si ha visto al menos una película de ciencia ficción en su vida, estoy seguro de que está familiarizado con el término Inteligencia Artificial (IA).

En términos técnicos, es la ciencia de hacer máquinas inteligentes y programas de computadora. Y las máquinas inteligentes son precisamente lo que la mayoría de la gente imagina cuando piensa en IA.

Tiene que ver con la forma en que se representa la IA en los éxitos de taquilla de Hollywood.

Pero, mientras que la mayoría de las representaciones en pantalla grande de máquinas con inteligencia artificial van desde menos que optimistas hasta distópicas, en realidad, la IA tiene un lado mucho más positivo.

¿Los beneficios esenciales de la IA? Ayuda a hacer frente a trabajos repetitivos. Además, reduce el error humano y nos ayuda a tomar mejores (y más rápidas) decisiones.

Pero, ¿cómo sabe la IA cuál es la decisión correcta que debe tomar?

Ahí es donde entra el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático es una rama de la IA centrada en la creación de algoritmos para ayudar a las máquinas a aprender.

En resumen, su objetivo es ayudar a las computadoras a usar datos para mejorar su precisión, imitando la forma en que aprenden los humanos.

La belleza del aprendizaje automático (ML) es que permite que las computadoras aprendan sin estar programadas activamente para hacerlo. Esto significa que pueden usar datos anteriores para mejorar los procesos, recopilar nuevos (mejores) datos, mejorar aún más los procesos, recopilar más datos... ya sabes adónde va esto, ¿verdad?

Hay una razón por la que Bill Gates llamó al aprendizaje automático uno de los avances más importantes:

“Si inventa un gran avance en inteligencia artificial, para que las máquinas puedan aprender, vale 10 Microsofts”.

Tampoco sorprende que la IA ya esté revolucionando innumerables industrias, incluido el marketing.

Entonces, ¿cómo beneficia el aprendizaje automático a la automatización del marketing?

¡Vamos a saltar directamente a eso!

Cómo trabajan juntos el aprendizaje automático y la automatización del marketing

La automatización del marketing es una herramienta poderosa por sí sola.

Con la estrategia correcta, los correos electrónicos de comportamiento, la puntuación de clientes potenciales o la segmentación de usuarios, puede generar grandes ahorros, aumentar sus ventas y ayudar a mejorar la retención de clientes.

Su equipo puede automatizar incluso las tareas más complejas y dedicar el tiempo ahorrado a otras actividades comerciales gracias a las reglas y los flujos de trabajo automatizados.

Con la automatización de marketing tradicional, usted es el responsable de toda la configuración, el análisis y los retoques.

Ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático:

Los algoritmos de aprendizaje automático toman los datos que recopila al automatizar su comercialización y los utilizan para optimizar aún más sus procesos.

Aquí hay algunos ejemplos de en qué pueden ayudarlo algunos algoritmos de aprendizaje automático:

Aproveche la calificación predictiva de clientes potenciales

La puntuación de clientes potenciales es el proceso de "clasificar" a sus clientes potenciales para determinar cuáles de ellos tienen más probabilidades de convertirse en clientes.

Al asignarles puntajes por las acciones que realizan, puede separar lo "frío" de lo "caliente". De esa manera, puede ver la probabilidad de que ese cliente potencial se convierta, así como evaluar su valor.

Esto, a su vez, le permite segmentar mejor a sus clientes potenciales y enviarles diferentes campañas de correo electrónico, adecuadas para la etapa del viaje del comprador en la que se encuentran.

El problema es que, con la puntuación de clientes potenciales tradicional, usted mismo es responsable de desarrollar todo el marco de puntuación. Como resultado, existe el riesgo de perder algunos clientes potenciales debido a que se calificaron incorrectamente.

Además, todo el proceso puede llevar bastante tiempo, y no es una cosa de configurar y olvidar. Para calcular la puntuación de clientes potenciales, debe:

1. Desarrollar una personalidad de comprador
2. Segmenta tus leads
3. Examine el comportamiento en línea de sus clientes potenciales
4. Clasifique y priorice las acciones de sus clientes potenciales
5. Establecer valores de puntuación
6. Establezca las condiciones adecuadas en sus flujos de trabajo
7. Evaluar y ajustar periódicamente

La calificación predictiva de prospectos le permite usar algoritmos para calificar y calificar prospectos en función de datos anteriores. Si bien aún necesita crear un marco para su sistema de puntuación de clientes potenciales, no tiene que seguir ajustando el sistema usted mismo.

En cambio, la automatización utilizará modelos predictivos para analizar clientes potenciales anteriores y buscar patrones. Luego, usará esos datos para intentar predecir el comportamiento futuro. Luego, puede crear su propio perfil de cliente ideal, lo que lo ayudará a calificar a los clientes potenciales con mayor precisión.

La belleza de la calificación predictiva de prospectos es que hace la mayor parte del trabajo por usted.

El aprendizaje automático en su automatización de marketing también puede ayudarlo a identificar patrones que probablemente no haya visto, ayudándolo a puntuar y calificar clientes potenciales con mucha más precisión.

Obtenga mejores conocimientos de los clientes

Una de las claves para lograr excelentes resultados de automatización de marketing es comprender a su audiencia. Aún así, la mayoría de las empresas cometen el clásico error de separar a sus prospectos en no más de dos grupos:

• Clientes
• no clientes

Algunos van un paso más allá y entienden la diferencia entre clientes potenciales “tibios” y “fríos”. Pero, incluso entonces, su audiencia se parece a esto:

• Clientes
• Clientes potenciales
• Audiencia desconectada

Lo anterior es un primer paso decente. Después de todo, la segmentación de su audiencia es clave para mejorar el compromiso y disparar su ROI de marketing.

Pero eso todavía no es suficiente.

Claro, es difícil crear los segmentos correctos.

Ahí es donde la combinación de aprendizaje automático y automatización de marketing puede ayudarlo.

Mediante el uso de algoritmos para analizar el comportamiento de su audiencia, ML puede ver cosas que son fáciles de perder para el ojo humano.

Como resultado, lo ayuda a crear segmentos mucho más precisos, eliminando conjeturas innecesarias. Y una mejor segmentación equivale a mejores resultados de marketing. Esto se vuelve aún más importante a medida que su lista crece.

Después de todo, lo último que desea es enviar una transmisión no dirigida a miles de personas:

Mejora tu juego de personalización

La personalización es clave para un alto compromiso y lealtad del cliente.

Sin embargo, los esfuerzos de personalización deficientes pueden causar mucho más daño que la falta de personalización. De hecho, el 63 % de los consumidores deja de comprar en marcas que utilizan tácticas de personalización deficientes.

¿La clave para hacer la personalización de la manera correcta?

Comprender no solo quiénes son sus clientes, sino también cómo actúan.

Entonces, ¿cómo te ayuda el aprendizaje automático a ser más eficiente en la personalización?

Cumplir con las predicciones secuenciales .

Tradicionalmente, la mayor parte de la personalización de automatización de marketing se basa en los datos demográficos o de compras del usuario.

Para encontrar compradores probables, los especialistas en marketing tomarán en cuenta la edad, el género, la educación o el historial de compras y buscarán características comunes con clientes anteriores. Luego, usarán esos datos para recomendar productos que creen que esas personas probablemente comprarán.

El problema con este enfoque es que no todas las características comunes son igualmente efectivas para predecir futuras compras.

Después de todo, todos somos seres humanos únicos.

Entonces, incluso si venimos de un entorno similar, aún podemos actuar de manera diferente. Y son las acciones de sus clientes potenciales en las que se centra la predicción secuencial.

En resumen, una herramienta de automatización de marketing con predicción secuencial observará las secuencias de acciones que llevan a tu audiencia a comprar tu producto.

Una secuencia de muestra podría verse así:

1. Visite su sitio web
2. Desplácese hacia abajo en la página de inicio mirando los productos anunciados
3. Ir a una categoría de producto X
4. Navegar a través de las últimas incorporaciones
5. Abre tres pestañas con selecciones favoritas
6. Revise cada uno de ellos cuidadosamente
7. Seleccione un producto
8. Desplácese hacia atrás a la categoría del producto
9. Ordenar la categoría por precio
10. Comparar el producto seleccionado con otros similares
11. Elige un ganador
12. Realizar una compra

Por supuesto, esto es solo una secuencia de muestra. Si recibe miles de visitantes en su sitio web, tendrá miles de secuencias para analizar.

Esto sería imposible de hacer manualmente.

El aprendizaje automático puede analizar esas secuencias por usted e intentar descubrir patrones que conduzcan a una compra. A continuación, busca suscriptores que tengan más probabilidades de seguir la misma secuencia, mostrando de forma eficaz a los clientes potenciales.

Aumente las ventas con mejores recomendaciones de productos

Continuando con la personalización, una de las áreas donde el aprendizaje automático es especialmente efectivo es la recomendación de productos.

Y, si está en el comercio electrónico, a menudo son lo primero en lo que debe enfocar sus esfuerzos de personalización. ¿Por qué?

Piensa en un gigante como Amazon. Se cree que su sistema de recomendación es uno de los más avanzados y efectivos.

Una investigación de McKinsey & Company muestra que hasta el 35 % de las ventas de Amazon se pueden atribuir a las recomendaciones. ¡Eso es más de 1 de cada 3 ventas en un negocio multimillonario!

Según otro informe de Accenture, es más probable que hasta el 91 % de los consumidores compren marcas que reconozcan, recuerden y brinden recomendaciones relevantes.

Sin mencionar que ofrecer a los compradores la oportunidad de comprar otro producto que les interese es una forma segura de aumentar su tasa de conversión.

Por supuesto, no necesita los últimos algoritmos de aprendizaje automático para comenzar a recomendar productos. Pero cuanto más precisas sean las recomendaciones, mayores serán las posibilidades de una venta.

Esto significa que el aprendizaje automático no solo puede ayudarlo a automatizar sus recomendaciones de productos, sino que también puede hacerlas más efectivas, aumentando su tasa de conversión.

Y, como está a punto de ver en el ejemplo de Netflix, las empresas minoristas no son las únicas que pueden beneficiarse de las recomendaciones automatizadas basadas en ML.

Crear sitios web dinámicos y embudos de ventas

La mayoría de las herramientas de automatización de marketing le permiten realizar un seguimiento del comportamiento de su audiencia en su sitio web.

Algunas herramientas le permiten crear reglas que cambian ciertos elementos del sitio web en función del comportamiento del suscriptor o la puntuación del cliente potencial.

Aún debe hacer todo el trabajo creando las reglas y editando el sitio web. Además, los cambios que puede automatizar de esta manera suelen ser relativamente menores.

Pero, ¿qué pasaría si pudiera usar el aprendizaje automático y la automatización de marketing para personalizar todo el contenido de un sitio web que ven sus usuarios... en tiempo real?

Pronto, el aprendizaje automático nos permitirá crear páginas de sitio dinámicas específicamente para un visitante en particular.

Piense en diferentes contenidos, mensajes, tonos de voz, incluso los colores, todo ajustado para crear la mejor experiencia de usuario posible. Y, por supuesto, para disparar tu tasa de conversión.

Por ejemplo, como empresa de SaaS, puede ajustar cada paso del embudo de ventas en función de la segmentación o el comportamiento del usuario.

¿La belleza de esta solución?

Cuantas más personas visiten su sitio web, más datos obtendrán sus algoritmos de aprendizaje automático.

Esto, a su vez, permitiría que esos algoritmos creen contenido aún mejor, haciendo que su sitio web sea aún más efectivo para convertir a sus visitantes.

Prueba A/B más rápido (y obtén mejores resultados)

Tus competidores nunca duermen.

Para hacer crecer su negocio, necesita seguir mejorando su marketing.

Debe encontrar formas de sobresalir, captar la atención de su audiencia y convertir a más de ellos en clientes.

¿La clave para hacer eso?

Prueba A/B de tus campañas de marketing.

Las pruebas A/B son la forma más popular de optimizar sus esfuerzos de marketing. También es el más simple que existe. Simplemente tome dos creatividades diferentes y pruébelas entre sí, comparando los resultados durante un período determinado.

Por supuesto, si una variación es ganadora, la otra tiene que ser perdedora (duh...) Esto significa que, durante algún tiempo, estás enviando una parte de tu tráfico a una variación que te está haciendo perder dinero. O, al menos, eso está funcionando peor que el ganador.

Como resultado, el pago total es igual al pago promedio de todas las variantes en la prueba, asumiendo que las ejecuta por la misma cantidad de tiempo. Y, considerando que una prueba A/B típica necesita miles de impresiones, las pérdidas en las variantes de peor rendimiento se suman rápidamente.

Este problema en las pruebas A/B se llama arrepentimiento.

Pero ahí es donde los algoritmos multi-armed bandit (MAB) impulsados ​​por el aprendizaje automático pueden ayudarlo.

¿Qué es un MAB?

Imagínese caminar a un casino en Las Vegas con el objetivo de maximizar sus pagos de las máquinas tragamonedas.

Hay dos formas en las que podrías hacerlo.

Primero, puede probar todas las máquinas tragamonedas en un casino, recopilar los datos y encontrar la que maximiza su pago. Esto le daría los datos más precisos a largo plazo, pero también le costaría más dinero. Así es como funciona una prueba A/B estándar.

La alternativa es centrarse en unas pocas máquinas tragamonedas que comienzan a mostrar potencial desde el principio. Luego, evalúe sus ganancias y maximice su inversión donde el ROI sea mejor. Esto es lo que sucede durante las pruebas de bandidos con múltiples brazos (MAB).

A diferencia de una prueba A/B típica, el aprendizaje automático en MAB puede detectar y evaluar pruebas fallidas por sí solo. Además, lo hace mucho más rápido que usted o los miembros de su equipo.

Luego comenzará a reducir la cantidad de tráfico que reciben esas pruebas, minimizando el arrepentimiento (y sus pérdidas).

Esto, a su vez, conduce a pagos promedio más altos de la prueba. También le permite encontrar a los ganadores más rápido a corto plazo.

El único inconveniente es que una prueba MAB puede perder oportunidades que podrían ofrecer mejores pagos a largo plazo.

Pero, a medida que los algoritmos de aprendizaje automático se vuelven más inteligentes, pueden predecir mejor el resultado de la prueba.

Algunas agencias informan que las pruebas MAB impulsadas por aprendizaje automático generaron un aumento mínimo de la tasa de conversión en un 30%.

Establezca precios más efectivos para sus productos

Por último, el aprendizaje automático puede ayudar a su empresa a crear e implementar una estrategia de precios más flexible.

La implementación de precios dinámicos le permite reaccionar mejor a la demanda del mercado, a la oferta cambiante o simplemente a sus objetivos de ventas.

Además, debido a que el precio sigue siendo el factor dominante en el proceso de toma de decisiones del cliente para dos tercios de sus clientes, establecer precios de forma dinámica le brinda una ventaja competitiva.

Naturalmente, no todos los tipos de empresas se beneficiarán de los precios dinámicos. En primer lugar, para aprovechar el aprendizaje automático y los precios dinámicos, necesita puntos de referencia y una gran cantidad de datos.

También necesita tener una base de clientes que esté feliz de pagar precios fluctuantes.

Si los precios de su producto o servicio son estáticos, cambiarlos dinámicamente podría alejar a sus clientes. Se sentirían engañados. Esto, a su vez, podría dañar su marca y hacer que sus clientes confíen menos en usted.

Por supuesto, los precios dinámicos no son un concepto nuevo. Ya existe desde hace algún tiempo, principalmente en las industrias de viajes (hoteles, boletos de avión) y publicidad (Google o Facebook Ads).

Pero, a medida que aumenta la competencia del comercio electrónico, encontrar formas de automatizar la gestión de precios, al menos en algunas industrias, se convertirá en un elemento clave de su estrategia de marketing general.

Ahorre tiempo automatizando la creación de contenido

En 2021 vimos el surgimiento de herramientas de creación de contenido impulsadas por IA basadas en API como OpenAI. OpenAI utiliza la popular tecnología GPT-3 y se puede aplicar a cualquier tarea o proceso que implique comprender o generar código o lenguaje natural.

GPT-3 en sí mismo significa Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), y es un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje automático para producir texto similar al humano. Recorre toda la web mundial, extrae texto y otro contenido, y aprende a escribir y hablar el lenguaje humano natural por sí solo, gracias a ML.

Las plataformas de automatización de marketing como Encharge han implementado la tecnología GPT-3 para permitir a los especialistas en marketing crear automáticamente líneas de asunto impactantes y contenido de correo electrónico utilizando IA. El generador de líneas de asunto de IA gratuito puede derramar docenas de líneas de asunto únicas basadas en un tema y tono.

Casos de estudio: Aprendizaje automático y automatización de marketing en la práctica

Ahora, echemos un vistazo rápido a dos grandes empresas que se han beneficiado enormemente al combinar la automatización de marketing con el aprendizaje automático.

Lyft

El equipo de la aplicación de viajes compartidos creó una plataforma de automatización de marketing con el objetivo de mejorar la eficiencia de costos y volumen de sus campañas de adquisición de usuarios.

Su idea era utilizar la automatización y el aprendizaje automático para automatizar las decisiones de rutina, escalar de manera eficiente y construir un sistema de aprendizaje basado en datos.

De esa manera, los miembros de su equipo podrían deshacerse de las tareas mundanas y enfocarse en experimentos e innovación de alto impacto.

Si bien la plataforma que construyeron tenía muchas partes móviles, las más importantes fueron:

Pronosticador de valor de por vida (LTV)

Este componente utilizó el aprendizaje automático para medir la eficiencia de diferentes canales de adquisición.

Pronosticó su LTV y usó esos datos para determinar el presupuesto correcto que debe asignarse al canal en particular del que provienen.

Curiosamente, antes de que pudieran determinar el LTV para un nuevo canal, pudieron obtener algoritmos de aprendizaje automático para predecirlo a partir de datos históricos.

Asignador de presupuesto

El segundo componente se encargó de recopilar datos de rendimiento de marketing junto con las previsiones de LTV.

Luego utilizó Thompson Sampling para determinar el costo óptimo para cada canal. Una vez que los datos estaban listos, enviaba la asignación de cada campaña al postor del canal respectivo.

Por supuesto, había algunas partes más en la plataforma que eso. El éxito a largo plazo de la automatización de marketing de Lyft todavía depende de la retroalimentación humana.

Pero, como admite el equipo, sin tener que actualizar las ofertas o asignar presupuestos manualmente, sus especialistas en marketing tuvieron más tiempo para trabajar en nuevos formatos de anuncios, mensajes o formular hipótesis para objetivos a largo plazo.

Y estas son todas las cosas que, a partir de ahora, ni la automatización de marketing ni el aprendizaje automático pueden hacer por nosotros.

netflix

¿Cuánto vale para usted su estrategia de automatización de marketing?

¿Y cuánto cree que se beneficiaría de incorporar el aprendizaje automático en él?

Resulta que Netflix estima que su motor de automatización de marketing de aprendizaje automático los está salvando...

Mil millones de dólares. ¡Cada maldito año!

Y lo mejor es que es solo un elemento de su estrategia de automatización de marketing, el motor de recomendación de Netflix, que les está ahorrando todo ese dinero.

¿Qué lo hace tan poderoso?

Resulta que el 80% del contenido transmitido en Netflix se selecciona siguiendo su sistema de recomendación.

¿Qué hace que su sistema de recomendación sea tan efectivo?

Si bien no queremos aburrirlo con los detalles técnicos, la idea principal detrás del sistema es ofrecer a su audiencia los títulos más adecuados que podrían estar interesados ​​en ver.

Eso suena como una buena idea, ¿verdad?

Si lo piensas, ¡es lo que se supone que debe hacer todo sistema de recomendación!

Entonces, ¿dónde está el componente de mil millones de dólares aquí?

Resulta que, para Netflix, todo se reduce a la obra de arte. Verá, la compañía no se detiene simplemente en encontrar el mejor título que el usuario podría querer ver. Sus algoritmos analizan su historial de programas y obtienen la mejor imagen que podría interesar al usuario en el programa.

Piensa en una película como Good Will Hunting. Clásico, ¿verdad? Por ejemplo, si al usuario le gustan las películas románticas, verá una imagen destacada que contiene a Matt Damon y Minnie Driver.

Por otro lado, un aficionado a las comedias verá a Robin Williams.

Lo mismo funciona para los fanáticos de actores específicos también. Veamos Pulp Fiction. Los fans de Uma Thurman verán el arte de Pulp Fiction centrado en la estrella femenina principal de la película.

Al mismo tiempo, si el algoritmo descubre que el usuario es fanático de John Travolta, verá la obra de arte que lo muestra.

Curiosamente, para evitar arrepentimientos en sus pruebas A/B, la empresa admite utilizar el enfoque MAB, en el que el algoritmo funciona para determinar la obra de arte óptima mientras se ejecuta la prueba.

Después de todo, tienen que realizar pruebas similares para más de 180 millones de usuarios. Y, teniendo en cuenta que todos tienen diferentes preferencias, ¡esto significa ejecutar millones de pruebas diferentes!

Por supuesto, se podría decir que todo está automatizado. Aún así, alguien tiene que idear y seguir puliendo el algoritmo. Esto nos lleva al siguiente punto de nuestro artículo.

¿Qué parte de la automatización de marketing está automatizada?

A pesar de que la automatización de marketing le quita una gran parte del trabajo a su equipo (y ofrece enormes beneficios), no es tan sencillo como puede parecer. Los tres problemas principales son:

1. Todavía necesita configurar todo.
2. Usted (o alguien de su equipo) sigue siendo responsable de revisar y ajustar la configuración para obtener los mejores resultados.
3. Incluso si su automatización de marketing utiliza algoritmos de aprendizaje automático, aún necesita supervisar el proceso de aprendizaje.

El primer problema significa que, en realidad, la automatización de marketing puede automatizar solo lo que usted o alguien de su equipo le indique.

Esto significa que su eficiencia solo será tan buena como su configuración. Si no logra crear la estrategia de automatización de marketing adecuada, incluso las mejores herramientas no lo ayudarán a hacer avanzar su negocio.

Entonces, a menos que su configuración sea súper simple, es poco probable que lo haga todo bien la primera vez. E, incluso si lo hace, casi siempre hay margen de mejora.

Por ejemplo, piense en su automatización de marketing por correo electrónico. Para que funcione, debe preparar:

• Suscripciones de correo electrónico
• Un imán de plomo
• Secuencias de correo electrónico
• Un flujo de trabajo de automatización

Lo anterior solo es mucho trabajo.

Además, cuanto más automatice, más podrá probar. Esto agrega aún más tareas a su carga de trabajo.

En el ejemplo anterior, podría probar cada elemento varias veces, con múltiples variaciones. Piense en diferentes opt-ins, CTA, botones, imanes de prospectos, correos electrónicos... Y, a medida que prueba todo eso, necesita revisar todos los datos de prueba. Cambie las creatividades, edite los flujos de trabajo o ajuste los puntos de referencia de puntuación de clientes potenciales. Pero ahí es donde llegamos al #3.

Con el algoritmo correcto, la automatización puede aprender de los datos anteriores. Ya mencionamos algoritmos predictivos o pruebas MAB autoajustables, que podrían automatizar parte del trabajo que debe realizar en el n.° 2.

Por supuesto, no podría cambiar las creatividades por usted. Pero, como se mencionó anteriormente, ciertas soluciones de automatización de marketing pueden autoajustar los flujos de trabajo. Cuando se trata de automatización simple, ¡el aprendizaje automático ya puede automatizar casi todo!

Un gran ejemplo de esto es un chatbot. Si bien aún necesita crear la configuración inicial, algunos chatbots ya pueden aprender y crear secuencias completas en función de su conversación anterior con humanos. Esto les permite autoajustarse y mejorar la experiencia que ofrecen a su audiencia. Si lo piensa, no sorprende que se estime que el mercado de esta herramienta (relativamente nueva) alcanzará los 1.300 millones de dólares para 2025.

Por supuesto, incluso los algoritmos de aprendizaje automático necesitan supervisión, especialmente cuando va más allá de una conversación 1-1 simple y predecible.

Por ejemplo, mientras que tanto Lyft como Netflix lograron un gran éxito con su automatización de marketing impulsada por IA, ninguna automatización estaba completamente automatizada.

En el caso de Lyft, además de construir y administrar la plataforma, su configuración aún requería comentarios humanos. Sin él, la empresa se arriesgaba al llamado problema de basura que entra, basura que sale. Si los datos utilizados para entrenar el modelo fueran de mala calidad, los resultados proporcionados por la automatización no beneficiarían al negocio.

Esto significa que a pesar de que las computadoras pueden automatizar más de su comercialización que nunca, aún no puede tratar la automatización de marketing como una cosa de no intervención. Al menos no si desea lograr resultados de marketing sorprendentes.

Pero, si hay una cosa de la que estamos seguros sobre el aprendizaje automático y la automatización del marketing es que el trabajo que realiza puede rendir 10 veces o más. Y, como está a punto de ver, cada vez más empresas son conscientes de lo poderoso que puede ser ese matrimonio.

¿Es Machine Learning el futuro de la automatización de marketing?

Si piensa en todo lo que el aprendizaje automático es capaz de hacer, parece claro que la única respuesta razonable a la pregunta anterior es un firme "¡sí, lo es!".

Pero, tengo que estar en desacuerdo. Sin embargo, eso no se debe a que crea que el aprendizaje automático no es el futuro de la automatización del marketing.

Más bien, creo que ML ya es una parte inseparable de la automatización de marketing. La “carrera armamentista” ya está en marcha.

Las empresas saben cuán valiosos son los datos que recopilan, y que podrían usar algoritmos para que su software de automatización de marketing aprenda de esos datos.

Según una encuesta realizada por Martech.org, las herramientas de automatización de marketing y distribución de correo electrónico lideraban la lista de herramientas de marketing que las empresas reemplazaron en 2020.

¿La razón principal? Más de la mitad de las empresas mencionaron mejores características como la razón principal por la que decidieron abandonar el barco y buscar otro proveedor. ¡Eso es 19 puntos porcentuales más que solo dos años antes!

El mercado ve la oportunidad y responde rápidamente. Según un informe de MarTech 5000, los datos son la categoría de soluciones SaaS de más rápido crecimiento, con un asombroso 25,5 %

Por supuesto, el aprendizaje automático en la automatización de marketing aún está en pañales. Es difícil predecir completamente cómo se verá el paisaje en unos pocos años. Y, al igual que cualquier tecnología, viene con ciertos riesgos y limitaciones que debe tener en cuenta.

Riesgos y desafíos del aprendizaje de datos de automatización de marketing

El aprendizaje automático tiene que ver con los datos. Cuantos más datos recopile, más eficiente será su automatización de marketing basada en ML.

Como resultado, muchos riesgos están, de alguna manera, relacionados con los datos que recopila. Los más comunes incluyen:

• Recopilación de datos de mala calidad. Ya hemos tocado este tema antes. Si los datos que recopila no son una buena representación de su audiencia, realmente no puede usarlos para entrenar sus algoritmos de aprendizaje automático.
• Cambios regulatorios. Dependiendo de los mercados en los que opere, diferentes leyes rigen lo que puede y no puede hacer con sus datos. Asegúrate de entender lo que está permitido (y lo que no).
• Confiar el manejo de sus datos a terceros proveedores que no cumplan con los requisitos. Los datos son invaluables, tanto para ti como para las personas que los comparten contigo (tu audiencia). Al elegir herramientas para manejar los datos de sus clientes, seleccione siempre proveedores de automatización de marketing de alta calidad que cumplan con las normas de privacidad y manejo de datos.

Otros riesgos se relacionan con la forma en que piensa incorporar el aprendizaje automático y la automatización de máquinas en su negocio:

• La falta de estrategia. Si no sabe por qué (y cómo) quiere aprovechar el aprendizaje automático y la automatización en su organización, es poco probable que lo consiga.
• Esperar que el aprendizaje automático haga todo el trabajo por usted. Como se discutió anteriormente, el aprendizaje automático puede hacer la mayor parte del trabajo por usted. Pero, aún necesita a alguien que supervise el algoritmo.
• Tratar a los algoritmos como infalibles. Los algoritmos de autoaprendizaje son una gran cosa. Le ahorran tiempo y le brindan información que quizás nunca haya descubierto. Sin embargo, eso no significa que no puedan fallar o proporcionarle resultados erróneos.

El último, pero, en algunos casos, el riesgo más importante, se trata de caer en la trampa de tratar a su audiencia como meros datos.

Claro, desea lograr un gran ROI en sus esfuerzos de marketing. Pero no deshumanices a tu audiencia.

Recuerda siempre que detrás de cada dato, hay un ser humano. Es ese ser humano en el que desea centrarse al ejecutar su estrategia de marketing.

Entonces, si bien lo alentamos de todo corazón a que comience a investigar cómo el dúo de aprendizaje automático y automatización de marketing puede beneficiar a su negocio, no olvide brindarle a su audiencia el respeto que se merece.

Si puede equilibrar la necesidad de datos en el aprendizaje automático con el respeto por la privacidad de su audiencia, está en camino de lograr resultados comerciales fantásticos.

Conclusión. El momento de actuar es ahora

A pesar de su "presencia generalizada", todavía existen muchos mitos en torno a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Algunos creen que la IA y la automatización del marketing reemplazarán a los humanos. Otros incluso tienen miedo de que la tecnología pronto nos mate a todos.

Eso puede ser cierto si los científicos que trabajan en ello no tienen cuidado. Pero, a partir de ahora, lo único que están matando la IA y el aprendizaje automático son las empresas que no se adaptan.

Sin embargo, la IA y el aprendizaje automático no los eliminan. Más bien, por aquellos que implementan soluciones avanzadas de automatización de marketing en sus negocios. Esto incluye la automatización de marketing impulsada por el aprendizaje automático.

Por supuesto, incluso la mejor automatización de marketing está lejos de sustituirnos por completo en nuestro trabajo diario. Sin embargo, no hay duda de que el aprendizaje automático puede mejorar en gran medida la forma en que manejamos y obtenemos información de nuestros datos.

Eso es siempre y cuando tenga todos los elementos básicos en su lugar.

¿El primer paso?

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