12 formas en que el aprendizaje automático puede mejorar el marketing
Publicado: 2022-05-06El aprendizaje automático puede ayudar a los especialistas en marketing a extraer información de los datos y encontrar tácticas prácticas para mejorar sus campañas de marketing. Dos de las preguntas de marketing más comunes que hacen los especialistas en marketing son "¿Dónde puedo encontrar clientes potenciales de calidad?" y "¿Cómo puedo mejorar mis campañas?"
El marketing basado en IA ayuda a los especialistas en marketing a lograr mejores tasas de conversión y ventas porque se basa en información específica sobre los clientes , incluido su comportamiento, patrones de compra y mucho más.
Los modelos impulsados por diferentes algoritmos ayudan con todo tipo de aspectos diferentes del marketing. Ayudan a mejorar el contacto con el cliente , crear contenido personalizado, desencadenar una respuesta y crear una excelente experiencia de usuario.
Estas son algunas de las muchas formas en que el aprendizaje automático puede ayudar a mejorar el marketing.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) cuyo núcleo es el reconocimiento de patrones. Brinda a las computadoras la capacidad de analizar e interpretar datos y ofrecer predicciones precisas sin ninguna programación explícita.
Cuantos más puntos de datos se utilicen para entrenar algoritmos, mejor, ya que esto permite desbloquear conocimientos más profundos y descubrir patrones cada vez más sutiles.
Una encuesta de QuanticMind encontró que casi el 100 % de los expertos de la industria creen que el futuro del marketing digital estará influenciado por las técnicas de aprendizaje automático y la automatización del marketing basada en IA.
Muchos de ellos creen que mejorar la experiencia del cliente será el área en la que el aprendizaje automático sea más beneficioso.
1. Incorpora chatbots para mejorar la atención al cliente
Una vista común en los sitios web modernos son los chatbots que aparecen en la esquina inferior de la pantalla y ofrecen asistencia poco después de que un visitante llega al sitio. El uso de chatbots permite a las marcas brindar a los clientes soporte las 24 horas.
Estos chatbots pueden responder consultas simples de los clientes y remitirlos a las personas adecuadas si no pueden ayudar. Siguen aprendiendo de su interacción con los visitantes y recopilan e interpretan datos para ofrecer respuestas más precisas.
El chatbot de eBay creado para el Asistente de Google es un chatbot de comercio electrónico que ayuda a los clientes a utilizar la búsqueda por voz para encontrar la mejor oferta en los productos preferidos.
Designer Shoe Warehouse ( DSW ) utiliza un bot de Facebook Messenger como asistente de compras. Después de que los clientes compran zapatos, DSW les facilita el seguimiento de sus paquetes y reciben información de envío personalizada.
Los bots también se pueden usar para muchos otros fines, como compartir información sobre descuentos o cupones y anunciar lanzamientos de nuevos productos.
2. Optimiza el contenido
La optimización del contenido es uno de los aspectos más importantes del SEO que ayuda a aumentar la visibilidad en la búsqueda orgánica. El contenido que recibe muchos clics ayuda a contribuir a una mejor posición en los motores de búsqueda y a atraer más tráfico a un sitio web.
El aprendizaje automático ayuda a revelar qué contenido funciona mejor, ya sean líneas de asunto de correo electrónico, títulos de artículos o imágenes. Por ejemplo, puede encontrar que las imágenes de una persona funcionan mejor que las imágenes grupales y priorizar esos resultados.
Los conocimientos extraídos de grandes cantidades de datos de clientes sobre intereses, compras anteriores y comportamiento en línea pueden ayudar a los especialistas en marketing a crear el tipo de contenido que atraerá más a los lectores en todos los puntos de contacto de su viaje, desde los correos electrónicos que escriben hasta los productos que ofrecen.
Según los expertos del servicio de redacción de ensayos del Reino Unido , en el pasado, los especialistas en marketing lanzaban sus campañas publicitarias sin conocer realmente a su audiencia y desperdiciaban dinero en anuncios o esfuerzos promocionales que no resonaban con ellos.
El aprendizaje automático ayuda a eliminar este desperdicio. Elimina las conjeturas y permite a los especialistas en marketing llegar a la audiencia correcta con el tipo de contenido que ofrece la mejor oportunidad de participación.
3. Desarrollar nuevos productos y servicios
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a adaptar nuevos productos y servicios con mayor precisión de acuerdo con las necesidades del consumidor. Por ejemplo, es posible realizar encuestas en todo el mundo con clientes potenciales y analizar los datos para entregar un producto.
Esto puede ayudar a las empresas a identificar nuevas oportunidades y nuevos productos que pueden desarrollar para atender a un nuevo grupo de clientes.
La misma solución puede ayudar a las empresas a entregar diferentes productos o versiones del mismo producto a diferentes mercados. Por ejemplo, las encuestas pueden indicar que los conductores en los EE. UU. prefieren los vehículos con tracción en las cuatro ruedas, mientras que en Europa hay demanda de vehículos híbridos.
Con este tipo de información , un fabricante de automóviles podría diseñar un vehículo adecuado para los mercados estadounidense y europeo.
4. Descubre tendencias
El aprendizaje automático extrae datos no estructurados y permite conocer de qué hablan los clientes en la esfera pública. Puede descifrar conversaciones sociales para inspirar nuevos productos o ideas de contenido que se relacionen directamente con las preferencias de los clientes.
Un ejemplo de esto es cuando Ben & Jerry's descubrió que la gente hablaba de helados para el desayuno en el dominio público y decidió lanzar una gama de helados con sabor a desayuno.
5. Personaliza las recomendaciones de productos
Hay muchas formas en que el aprendizaje automático puede mejorar la experiencia de compra de los clientes. Puede guiar el viaje de los compradores y hacer recomendaciones personalizadas de productos.
Amazon genera un buen porcentaje de sus ingresos anuales a través de recomendaciones personalizadas de productos.
Netflix también aumenta sus ingresos mediante el uso de un algoritmo para ofrecer recomendaciones de películas personalizadas a los clientes. El aprendizaje automático ayuda a sugerir contenido que es más probable que disfruten los espectadores en función de lo que vieron anteriormente, calificaron o ignoraron.
Las ventas ascendentes y cruzadas pueden tener un compromiso mucho mayor cuando el aprendizaje automático ayuda a acelerar y optimizar la recomendación de productos.
Al analizar el comportamiento anterior de los clientes y predecir la demanda, los especialistas en marketing pueden realizar ofertas específicas con mejores posibilidades de conversión.
6. Mejorar la generación de leads y la puntuación
Los prospectos son el alma de un negocio y el aprendizaje automático puede ayudarlos a generar prospectos más calificados . Los bots que usan IA pueden aprender de las conversaciones que tienen lugar en un sitio entre representantes y consumidores.
Esa información les permite responder preguntas, comprender más acerca de lo que constituye un buen prospecto y generar prospectos a partir de visitas a escala.
Conocer la probabilidad de que un cliente potencial realice una compra puede ayudar a los especialistas en marketing que tienen que lidiar con muchos clientes potenciales. El aprendizaje automático utiliza datos para calificar clientes potenciales , lo que puede aumentar la eficiencia y ahorrar tiempo.
Se vuelve mucho más fácil concentrar energías en tratar de convertir tales clientes potenciales. Al observar los perfiles de los clientes que más compran, los especialistas en marketing pueden identificar rasgos comunes que pueden tener en cuenta durante la comercialización.
7. Optimiza la publicidad
Tradicionalmente, la publicidad requería tomar decisiones sobre qué canal publicitario elegir, cuánto espacio publicitario comprar, cuándo colocar un anuncio y cuánto debería durar una campaña.
La publicidad es un costo importante para las empresas y el uso del aprendizaje automático puede ayudar a optimizar su rendimiento .
Las decisiones anteriores que tenían que tomar los especialistas en marketing ahora se basan en el aprendizaje automático. Por ejemplo, el uso de una audiencia similar de Facebook ayudará a los especialistas en marketing a encontrar y dirigirse a clientes potenciales con atributos similares a sus clientes existentes.
Smart Bidding es una estrategia que utiliza el aprendizaje automático para hacer que las campañas de PPC sean más efectivas. Combina aprendizaje automático y señales contextuales para optimizar las ofertas. Se utilizan miles de millones de puntos de datos para estimar la probabilidad de que un prospecto se convierta.
8. Automatiza la comercialización
La automatización lleva el marketing al siguiente nivel. El aprendizaje automático analiza los números, aprende de los resultados anteriores y ofrece información procesable.
Ayuda con todos los aspectos del marketing, como la segmentación de clientes, hacer recomendaciones, personalizar el contenido y el servicio al cliente.
Esto ayuda a simplificar la toma de decisiones para los especialistas en marketing y, a medida que sigue aprendiendo, sigue mejorando. Las marcas que administran la experiencia del usuario mediante la automatización de marketing logran una tasa mucho más alta de clientes potenciales calificados y experimentan un aumento en los ingresos.
El marketing por correo electrónico basado en el aprendizaje automático ayuda a los especialistas en marketing a segmentar a los clientes y personalizar en gran medida sus campañas de correo electrónico. Pueden escribir líneas de asunto de correo electrónico personalizadas y mensajes diseñados para fomentar la participación del cliente.
Pueden usar respuestas anteriores para determinar el momento y la forma óptimos de enviar mensajes. Incorporar pruebas divididas en su marketing por correo electrónico puede ayudar a seguir aumentando el ROI.
9. Optimiza precios
Los precios dinámicos ya existen desde hace algún tiempo y se usan a menudo en las industrias de la hospitalidad y los viajes. Estas industrias ofrecen precios flexibles basados en las condiciones del mercado y la demanda de los clientes.
Cada vez más, las empresas minoristas también emplean precios flexibles gracias a que tienen los datos que necesitan y el aprendizaje automático para analizarlos.
La elasticidad de precios se determina para cada producto teniendo en cuenta elementos como el período de ventas, el segmento de clientes, el posicionamiento del producto y más. Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden ayudar a identificar qué clientes es probable que respondan a la oferta de un descuento.
10. Predecir la rotación de clientes
Ser capaz de predecir la rotación de clientes permite a las empresas comunicarse con ellos antes de que se vayan. Es posible entrenar un modelo de aprendizaje automático con ejemplos de clientes que abandonaron o no para descubrir patrones e identificar a aquellos que probablemente no abandonarán.
Urban Airship, una empresa de crecimiento digital, utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para analizar el comportamiento de los clientes móviles para ayudar a los editores de aplicaciones a identificar a los usuarios leales y predecir los que tienen más probabilidades de abandonar.
Luego, los especialistas en marketing pueden tomar medidas para profundizar el compromiso del cliente o invertir más en retener ciertos segmentos de clientes.
11. Dirígete a los influencers correctos
Cada vez son más las marcas que utilizan influencers en la actualidad. Saben que no deben usarlos a ciegas y quieren aquellos que se alinean con los valores de su marca. Esto puede ayudarlos a llegar e interactuar con un público más amplio y promover la credibilidad de la marca.
Una herramienta de aprendizaje automático puede ayudar a buscar publicaciones en las redes sociales para varios indicadores y recomendar personas influyentes que se conectarían mejor con una audiencia.
El aprendizaje automático ayuda a combatir uno de los mayores problemas cuando se utilizan influencers, que es el de los influencers con seguidores falsos y aquellos que inflan su rendimiento.
Las herramientas basadas en el aprendizaje automático de procesamiento de lenguaje natural (NLP) pueden dar sentido al contenido de video publicado por personas influyentes y ayudar a las marcas a elegir a los defensores de la marca adecuados. También les ayuda a comprender cómo el influencer realiza los mensajes de marca.
Mazda usó IBM Watson para elegir personas influyentes para el lanzamiento de uno de sus nuevos vehículos en un festival en Austin, Texas. Recorrieron la ciudad en el vehículo y luego publicaron sus experiencias usando el hashtag #MazdaSXSW .
12. Administrar las redes sociales
El aprendizaje automático ayuda a los especialistas en marketing a utilizar el poder de los datos para optimizar su presencia en las redes sociales . Por ejemplo, puede ayudarlos a identificar las reseñas o quejas que necesitan una respuesta inmediata para administrar la reputación de la marca.
Las herramientas de escucha social impulsadas por el aprendizaje automático pueden rastrear hashtags, palabras clave y menciones de marca en todas las plataformas de redes sociales.
Los conocimientos obtenidos del análisis de estos datos pueden ayudar a las marcas a crear el tipo correcto de contenido para cada plataforma que atraiga a una audiencia a un nivel profundo.
El aprendizaje automático no reemplaza el papel del vendedor
Los buenos especialistas en marketing siguen siendo tan importantes como siempre, y el aprendizaje automático no reemplaza su función. Es irónico que el aprendizaje automático ayude a humanizar sus esfuerzos de marketing. = No tienen que perder el tiempo con contenido sin valor o ignorar la relevancia.
Tienen la capacidad de llegar a los clientes de manera efectiva en cada punto de contacto de su viaje.
Es posible predecir qué clientes son más leales y dedicar tiempo a centrarse en ellos. También pueden predecir qué clientes están a punto de abandonar e intervenir antes de que sea demasiado tarde. Entienden qué contenido es más efectivo y brinda los mejores resultados.
Tener que llegar a una audiencia genérica y esperar lo mejor es cosa del pasado. Ahora tienen suficientes conocimientos de los datos de los clientes para poder planificar campañas de manera efectiva y lograr los mejores resultados porque no están disparando en la oscuridad.
una última palabra
El aprendizaje automático en marketing se está convirtiendo en un cambio de juego a medida que una ola de nuevas tecnologías que lo aprovechan ponen el poder en manos de los especialistas en marketing. Esto está permitiendo una nueva era de poder comprender mejor a los consumidores y mejorar la experiencia del cliente.
En los próximos años, es probable que se vuelva aún más evidente cómo el aprendizaje automático cambia la forma en que las marcas interactúan con los clientes y ofrecen una experiencia más auténtica para atraerlos, venderles y atenderlos.
Es probable que esto tenga un gran impacto en el resultado final del negocio.
Biografía del autor
Charlie Svensson trabaja como escritor académico sénior para un servicio de redacción de ensayos universitarios líder en el Reino Unido. Tiene una gran experiencia en la redacción de tesis, ensayos, informes de laboratorio y trabajos de curso. Actualmente está desarrollando un curso en línea para facilitar el aprendizaje de los estudiantes que no hablan inglés y que estudian en los EE. UU. y el Reino Unido.