24 junio, 2021

12 formas en que el aprendizaje automático puede mejorar el marketing – mktoolboxsuite.com

El aprendizaje automático puede ayudar a los especialistas en marketing a extraer información de los datos y encontrar tácticas viables 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 alcance de los clientes r, crean contenido personalizado, generan una respuesta y crean una excelente experiencia de usuario.

Estos son algunos de las muchas formas en que el aprendizaje automático puede ayudar a mejorar el marketing.

Qué ¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que tiene el reconocimiento de patrones en su núcleo. 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 de patrones cada vez más sutiles.

A QuanticMind La encuesta encontró que casi el 100% de los expertos de la industria creen que el futuro del marketing digital se verá 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 resultará más beneficioso.

1. Incorporar chatbots para mejorar el servicio al cliente

Una visión común en los sitios web modernos son 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 sencillas de los clientes y derivarlos 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 búsqueda por voz para encontrar la mejor oferta en productos preferidos.

Almacén de zapatos de diseñador ( 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 la recepción de información de envío personalizada.

Los bots también se pueden usar para muchos otros propósitos, como compartir información sobre descuentos o cupones y anunciar lanzamientos de nuevos productos.

2. Optimizar contenido

La optimización de contenido es una de las aspectos más importantes de SEO que ayudan 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 generar 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 de grupo y priorizar esos resultados.

Las estadísticas extraídas de grandes cantidades de datos de clientes sobre intereses, compras pasadas y comportamiento en línea pueden ayudar a los especialistas en marketing a crear el tipo de contenido que atraerá a la mayoría 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 tenían eco en ellos.

El aprendizaje automático ayuda a eliminar este desperdicio. Elimina las conjeturas y permite a los especialistas en marketing llegar a la audiencia adecuada con el tipo de contenido que ofrece las mejores posibilidades 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 pueden desarrollarse 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 las cuatro ruedas, mientras que en Europa, los vehículos híbridos tienen demanda.

Con este tipo de información , un fabricante de automóviles estaría capaz de diseñar un vehículo adecuado para los mercados estadounidense y europeo.

4. Descubrir tendencias

El aprendizaje automático extrae datos no estructurados y permite conocer de qué están hablando los clientes en la esfera pública. Puede descifrar la charla social para inspirar nuevos productos o ideas de contenido que se relacionen directamente con las preferencias del cliente.

Un ejemplo de esto es cuando Ben & Jerry's descubrió que la gente hablaba de helado para el desayuno en el dominio público y decidió lanzar una gama de helados con sabor a desayuno.

5. Personalice las recomendaciones de productos

Hay muchas formas en las que el aprendizaje automático puede mejorar la experiencia de compra de los clientes. Puede guiar el viaje de los compradores y hacer recomendaciones de productos personalizadas.

Amazon genera un porcentaje justo 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 consumidores. El aprendizaje automático ayuda a sugerir que es más probable que los espectadores disfruten del contenido en función de lo que vieron anteriormente, calificaron o ignoraron.

La venta ascendente y la venta cruzada pueden generar una participación mucho mejor 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 clientes potenciales y la puntuación

Los clientes potenciales son el elemento vital de una empresa y el aprendizaje automático puede ayudarlos a generar clientes potenciales más altamente calificados . Los bots que utilizan IA pueden aprender de las conversaciones que tienen lugar en un sitio entre representantes y consumidores.

Esa información les permite responder preguntas, comprender más sobre lo que hace un buen cliente potencial y generar clientes potenciales a partir de visitas a gran 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 puntuar 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. Optimizar la publicidad

Tradicionalmente, la publicidad requería tomar decisiones sobre qué canal publicitario elija, cuánto espacio publicitario comprar, cuándo colocar un anuncio y cuánto tiempo debe 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 debían 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 los de sus clientes existentes.

Smart Bidding es una estrategia que utiliza el aprendizaje automático para hacer que las campañas de PPC sean más efectivas. Combina el aprendizaje automático y las señales contextuales para optimizar las ofertas. Se utilizan miles de millones de puntos de datos para estimar la probabilidad de que un cliente potencial se convierta.

8. Automatizar el marketing

La automatización lleva el marketing al siguiente nivel. El aprendizaje automático procesa los números, aprende de los resultados pasados ​​ y ofrece información útil.

Ayuda con todos los aspectos del marketing, como la segmentación de clientes, la elaboración de recomendaciones, la personalización de contenidos 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 del marketing logran una tasa mucho más alta de clientes potenciales calificados y experimentan un aumento en los ingresos.

El marketing por correo electrónico impulsado por 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 y mensajes de correo electrónico personalizados diseñados para fomentar la participación del cliente.

Pueden usar respuestas anteriores para determinar el tiempo óptimo y forma de enviar mensajes. La integración de pruebas divididas en su marketing por correo electrónico puede ayudar a seguir aumentando el ROI.

9. Optimizar precios

Los precios dinámicos ya existen desde hace algún tiempo y se utiliza a menudo en las industrias de la hostelería y los viajes. Estas industrias ofrecen precios flexibles según las condiciones del mercado y la demanda de los clientes.

Cada vez más, las empresas minoristas también emplean precios flexibles gracias a tener los datos que necesitan y el aprendizaje automático para analizarlos.

La elasticidad de precios se determina para cada producto considerando 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 probablemente responderán a la oferta de un descuento.

10. Predecir la pérdida de clientes

Ser capaz de predecir la pérdida de clientes permite a las empresas comuníquese 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 aquellos que no es probable que abandonen.

Urban Airship, una empresa de crecimiento digital, utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para analizar el comportamiento de los clientes móviles y ayudar a los editores de aplicaciones identificar usuarios leales y predecir aquellos con mayor probabilidad de abandono.

Los especialistas en marketing pueden entonces tomar medidas para profundizar la participación del cliente o invertir más para retener ciertos segmentos de clientes.

11. Diríjase a los influencers adecuados

Cada vez más marcas utilizan influencers en la actualidad . Saben que no deben usarlos a ciegas y quieren aquellos que se alineen con los valores de su marca. Esto puede ayudarlos a llegar e interactuar con una audiencia más amplia 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 utilizando influencers que es el de influencers con seguidores falsos y aquellos que inflan su rendimiento.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP) basado en aprendizaje automático Las herramientas pueden dar sentido al contenido de video publicado por personas influyentes y ayudar a las marcas a elegir los defensores de marca adecuados. También les ayuda a comprender cómo el influencer realiza los mensajes de marca.

Mazda usó IBM Watson para elegir influencers para el lanzamiento de uno de sus nuevos vehículos en un festival en Austin, Texas. recorrió la ciudad en el vehículo y luego publicó sobre 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 datos para optimizar su presencia en las redes sociales . Por ejemplo, puede ayudarles a identificar las reseñas o quejas que necesitan una respuesta inmediata para gestionar 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.

La información obtenida a partir del análisis de estos datos puede ayudar a las marcas a crear el tipo de contenido adecuado para cada plataforma que atraiga a una audiencia en profundidad. nivel.

El aprendizaje automático no reemplaza el papel del comercializador

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 en contenido sin valor o ignorar la relevancia.

Tienen la capacidad de llegar a los clientes de forma eficaz en cada punto de contacto de su recorrido.

Es posible predecir qué clientes son más leales y dedicar tiempo a concentrarse 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 eficaz y ofrece mejores resultados.

Tener que llegar a una audiencia genérica y esperar lo mejor es cosa del pasado. Ahora tienen suficiente información de los datos de los clientes para poder planificar campañas de manera efectiva y lograr los mejores resultados porque no están filmando en la oscuridad.

Una última palabra

El aprendizaje automático en marketing se está convirtiendo en un cambio de juego como una ola de nuevas tecnologías que la aprovechan, puso el poder en manos de los especialistas en marketing. Esto está permitiendo una nueva era para 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 ofrecer una experiencia más auténtica al atraerlos, venderles y atenderlos.

Es probable que esto tenga un gran impacto en los resultados del negocio.

Biografía del autor

Charlie Svensson trabaja como escritor académico senior para un destacado servicio de redacción de ensayos universitarios en el Reino Unido. Tiene una gran experiencia en la redacción de tesis, ensayos, informes de laboratorio y cursos. 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.