¿Cómo saben los algoritmos digitales tus gustos y necesidades?

MetricaPLUS - Nuevo - Machine Learning
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No es coincidencia que aparezcan anuncios de productos o servicios de tu interés cada vez que navegas por internet. Lo que sucede es que los algoritmos digitales te conocen bien gracias al Machine Learning.

 

¿Te ha pasado que estás navegando por internet, y por todos lados te aparece publicidad de algo que quieres o necesitas? Ya sea que estés en un sitio web con espacio para publicidad, e incluso en las redes sociales. Algunas personas incluso se asombran al ver que les aparece un anuncio en Facebook acerca de algo que acaban de buscar. Muchas de ellas piensan que Google los espía, pero no. Lo único que hace este buscador (y cualquier otro), es aprender de ti mediante una actividad llamada Machine Learning.

 

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Es decir, estos sistemas fueron creados para identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos, y gracias a esto es capaz de predecir comportamientos futuros.

Todo esto permite que estos sistemas mejoren de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Dentro de una empresa, la IA aplicada al Machine Learning puede aplicarse en diferentes ámbitos. Por ejemplo:

    • Detectar fraude en transacciones.
    • Predecir fallos en equipos tecnológicos.
    • Prever qué empleados serán más rentables el año que viene (el sector de los Recursos Humanos está apostando seriamente por el Machine Learning).
    • Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web.
    • Saber cuál es el mejor momento para posteos en redes sociales o enviar un newsletter.
    • Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.
    • Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.
    • Tomar decisiones para una mejor estrategia digital.

 

El Machine Learning en el marketing digital

Como lo mencionamos arriba, esta estrategia aplicada al marketing digital aprende del usuario mediante su actividad en buscadores. 

Esto quiere decir que los algoritmos de Google aprenden de tus comportamientos y búsquedas históricas para determinar qué anuncio es más efectivo en cada momento, según el canal en que te encuentres y cómo hayas respondido en campañas anteriores. 

De esta forma, el algoritmo consigue optimizar el mix de medios, conocer qué combinaciones de creatividades y canales están funcionando mejor y obtener un ROI más elevado para la empresa que está anunciando.

Adicionalmente, con la combinación de información de búsquedas y del histórico de rendimiento de los anuncios, AdWords aplica un algoritmo que te facilita maximizar el impacto de tu inversión publicitaria.

Por otro lado, el Machine Learning también puede utilizarse en la segmentación de audiencias con el objetivo de extraer grupos de potenciales clientes con comportamientos y preferencias similares.

En pocas palabras, el algoritmo de Google te pone más atención que algunas personas. Por eso sabe muy bien qué ofrecer y cuándo hacerlo. Gracias al poder de la Inteligencia Artificial y el Marketing de Datos, el Machine Learning está siendo un apoyo crucial en el marketing digital actual.

 

Ventajas de una estrategia de marketing digital basada en el Machine Learning

 

1. Optimizar el crecimiento de la empresa mediante la eficiencia de a campaña:

Parte de ello es que los datos que te brinda esta inteligencia artificial, pueden ayudarte a ver la tendencia de tu negocio y hacer predicciones. Gracias a ello, puedes tomar decisiones asertivas enfocadas en el crecimiento a largo plazo, y no en los beneficios a corto plazo.

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 mejores clientes

También conocidos como leads calificados. Son aquellas personas que llegan a tu negocio gracias a la atracción de tu anuncio. Lo que hace esta tecnología es que identifica a los segmentos de clientes potenciales con mayor (CLV), “Customer Lifetime Value”. Es decir, invierte en quienes sabe que comprarán más a menudo y no en quienes lo harán pocas veces. 

 

3. Ganar más con los clientes actuales

Un gran ejemplo de esto es Amazon. Al analizar los patrones de compra de sus clientes, ofrece productos recomendados en su página y publicidad digital. Esta sencilla acción incrementa su ticket de compra a través de la venta cruzada de productos. Por ejemplo, nos sugiere que nos puede interesar comprar el juego de video de moda, en la misma sesión en que estamos comprando una nueva consola.

 

4. Mejorar y personalizar la creatividad de los mensajes

Las mismas herramientas de Google y de redes sociales te permiten conocer mejor los gustos y las intenciones de búsqueda de tus consumidores. Saberlos interpretar te permitirá generar diseños creativos con productos más atractivos buscados por el cliente.

En este sentido, el 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 embargo, esa inversión la recuperan en poco tiempo.

 

Otras ventajas 

 

Análisis de opiniones

Los nuevos modelos de machine learning están diseñados y perfeccionando para entender todo lo que escribimos en las diferentes plataformas digitales y saber si reflejan una opinión positiva, neutral o negativa.Esto ayuda a las empresas para:

  • Analizar las opiniones de los clientes sobre un producto o servicio.
  • Valorar el estado de ánimo de un cliente que se dirige a un servicio de ayuda (por ejemplo, a través de un chatbot) y adecuar la respuesta en función de él.
  • Identificar las quejas más frecuentes de los usuarios sobre un producto o servicio a partir de sus comentarios en las redes sociales.
  • Detectar y prevenir rápidamente posibles problemas de reputación online de una marca.

 

Predecir y prevenir los abandonos

Debido a que es mucho más fácil retener a un cliente que conseguir a un cliente nuevo, las estrategias de marketing digital deben incluir soluciones para mejorar las tasas de abandono de clientes.

Para ello, el machine learning analiza los datos de los clientes para crear algoritmos que pueden predecir su comportamiento e identificar a los usuarios que tienen un riesgo alto de pasarse a la competencia en un futuro próximo.

 

Mejorar la seguridad y la privacidad de los usuarios

Para ello, la inteligencia artificial y el Machine Learning plantean una posible solución a través de la identificación biométrica, que es uno de los mecanismos más seguros para captar y compartir datos.

El resultado es que se puede intercambiar una cantidad de datos mayor de manera más segura, lo cual facilita disponer de más insights y tomar mejores decisiones. Y a su vez, la identificación biométrica permite que los datos de los consumidores permanezcan más seguros y protegidos.

 

Si quieres aplicar estas estrategias de Machine Learning para hacer crecer tu negocio, ¡contáctanos! Te ayudamos a crecer.