¿Qué pasaría si pudiera automatizar las partes tediosas y que consumen mucho tiempo de su proceso de marketing? Eso ahora es posible gracias a la inteligencia artificial. Si bien el aprendizaje automático se ha utilizado para diversos fines, desde la banca hasta la atención médica, ahora lo utilizan organizaciones de todos los tamaños para mejorar sus medidas de marketing.
Los datos dominan ahora el mundo digital. El aprendizaje automático puede ayudarnos a mejorar nuestras predicciones y decisiones en las iniciativas de marketing, desde la calificación de clientes potenciales hasta la reducción de la pérdida de clientes y más allá.
Al mismo tiempo, muchos especialistas en marketing aún necesitan una aclaración sobre cómo funciona la IA y para qué se puede utilizar. Este blog le enseñará más sobre el aprendizaje automático para el marketing.
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¿Qué es el aprendizaje automático de marketing?
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que emplea algoritmos para generar predicciones y juicios a partir de datos. Se utiliza en diversos sectores modernos, como la publicidad, las finanzas y la atención sanitaria, y puede integrarse inmediatamente en actividades de marketing, como la calificación de clientes potenciales y el marketing por correo electrónico.
Es útil en marketing, ya que puede revelar información sobre el comportamiento de los clientes que, de otro modo, se pasaría por alto. Por ejemplo, una empresa puede tener una gran cantidad de datos sobre los visitantes del sitio web que completaron formularios de contacto, pero es posible que deba aclarar si debe optimizar o no esos datos para aumentar el flujo de clientes potenciales o si esos visitantes se convertirán en clientes.
Pueden utilizar el aprendizaje automático para crear modelos que predigan quién tiene más probabilidades de realizar una compra. El aprendizaje automático es la capacidad de un ordenador de comprender sin necesidad de ser programado explícitamente. En términos de marketing, esto significa que un ordenador puede detectar patrones en los datos y utilizar esos patrones para predecir resultados futuros de manera eficaz.
Un modelo de aprendizaje automático, por ejemplo, puede predecir qué clientes potenciales se convertirán y luego realizar actividades específicas para mejorar su experiencia de usuario en función de su comportamiento anterior.
El desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático cada vez más avanzados ha permitido que las computadoras adquieran nuevos datos continuamente, utilicen esos datos para mejorar juicios futuros y, por lo tanto, mejoren automáticamente su desempeño con el tiempo sin necesidad de intervención humana.
El marketing tradicional hace un uso extensivo de las estadísticas para orientar las decisiones empresariales. El aprendizaje automático avanza empleando estos datos para tomar decisiones de forma autónoma en lugar de simplemente proporcionar información sobre lo que está ocurriendo a nivel macro. En otras palabras, sin la ayuda del trabajo humano, los robots ya están aprendiendo a maximizar los resultados.
¿Por qué debería utilizar el aprendizaje automático para promocionar su empresa?
Aunque cuantificar los beneficios de las campañas de marketing puede ser difícil, la planificación empresarial fundamental nos recuerda que la adquisición de clientes es fundamental para el éxito a largo plazo.
Los equipos de marketing suelen ser responsables de numerosas partes del proceso de su empresa, desde el desarrollo de productos hasta las decisiones de precios. Como resultado, predecir qué acciones tendrán la mayor influencia a largo plazo en la creación de ingresos puede requerir tiempo y esfuerzo. El aprendizaje automático ayuda a las empresas a comprender mejor a sus consumidores y responder a ellos.
Por ejemplo, si consideramos una plataforma de comercio electrónico como Shopify o BigCommerce, donde una empresa vende productos, es posible que construyan un modelo de aprendizaje automático que prediga qué grupos de clientes tienen más probabilidades de convertirse en clientes en función de las tasas de conversión anteriores y luego utilicen ese modelo para enviar correos electrónicos específicos o colocar anuncios en determinados canales a esos clientes.
Las empresas pueden mejorar el valor medio de los pedidos, un indicador clave del desarrollo de los ingresos a largo plazo. Además, los equipos de marketing son responsables de crear perfiles de clientes, determinar su grupo demográfico objetivo y producir mensajes basados en ese conocimiento.
Sin embargo, determinar si estas actividades se están realizando correctamente o comprender cómo los distintos grupos demográficos responden de manera diferente al mismo mensaje de marketing puede llevar tiempo. La ciencia de datos puede brindar varios conocimientos sobre las características de los clientes que se pueden aprovechar para mejorar el marketing y la segmentación.
Por ejemplo, puede utilizar el aprendizaje automático para determinar el idioma de correo electrónico preferido de un usuario en función de su ubicación o si las ventanas emergentes o los banners son más eficaces en función de su dispositivo. Esto contribuye a un marketing más lucrativo, lo que conduce a un mayor crecimiento empresarial.
Mejore su marketing mediante el aprendizaje automático
Somos conscientes de que los equipos de marketing siempre tienen más datos. Los profesionales del marketing necesitan ayuda para comprender y utilizar cantidades masivas de datos. En esta investigación, entra en juego el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático debería ser una parte importante de su conjunto de estrategias de marketing, ya que puede analizar volúmenes masivos de datos de forma más rápida y eficaz que las personas.
Esta estrategia puede utilizar datos para identificar patrones y realizar pronósticos rápidamente. Los especialistas en marketing pueden utilizar estos conocimientos para mejorar gran parte de su flujo de trabajo, desde realizar más pruebas y mejorar la experiencia del usuario en su sitio web hasta personalizar la experiencia del usuario para cada cliente y automatizar la interacción con el consumidor.
El mensaje principal es que el aprendizaje automático se puede utilizar para mejorar casi todas las áreas de sus iniciativas de marketing digital. A continuación, analizaremos cinco de las estrategias más importantes para integrar el aprendizaje automático en el marketing.
Examinar conjuntos de datos
El análisis de conjuntos de datos es probablemente el primer paso de cualquier método de aprendizaje automático que utilice en sus iniciativas de marketing. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede utilizarse para analizar y encontrar patrones en la actividad de los usuarios en su sitio web.
En lugar de pasar horas mirando datos en su perfil de Google Analytics, un algoritmo podría realizar el proceso en segundos, proyectando el comportamiento futuro de los visitantes e identificando patrones que se pueden utilizar para mejorar su sitio web.
Las personas pueden realizar sus propios análisis de datos, pero necesitan ayuda para hacerlo con la misma rapidez o precisión que las soluciones basadas en IA. Los especialistas en marketing también pueden utilizar el aprendizaje automático para comprender mejor a sus clientes.
Considere el enfoque para la segmentación de consumidores. Segmentar su audiencia en varios grupos puede mejorar considerablemente sus esfuerzos de marketing, pero hacerlo manualmente lleva tiempo.
Por otro lado, un programa de aprendizaje automático puede clasificar automáticamente a sus clientes en función de comportamientos y actividades que usted nunca podría esperar prever.
Creación y optimización de contenidos
No se puede exagerar la importancia del contenido en sus iniciativas de marketing digital. Sin embargo, es posible que desee una explicación adicional sobre cómo el aprendizaje automático puede mejorar el contenido que crea y distribuye y por qué es fundamental incluirlo en su estrategia de marketing de contenido.
Para empezar, el aprendizaje automático puede ayudar a que su contenido tenga una mejor clasificación en los resultados de los motores de búsqueda. Una cosa es ser un escritor brillante y otra muy distinta escribir con un estilo que agrade a Google y le permita obtener resultados en los SERP. Debe utilizar un lenguaje adecuado, cubrir todos los temas relevantes y cubrir todas las bases.
Es más fácil hacer esto con herramientas de creación de contenido inteligente como Frase.io, que compara su material con los principales resultados de Google utilizando aprendizaje automático para garantizar que cubra todos los aspectos importantes.
Puedes usar algoritmos para crear contenido para ti mismo. Phrasee, una herramienta de redacción de textos basada en inteligencia artificial, utiliza el aprendizaje automático para crear líneas de asunto de correo electrónico y notificaciones push que maximizan el retorno de la inversión.
También es posible utilizar la IA para seleccionar contenido para los consumidores. Curata ofrece herramientas de selección de contenido con aprendizaje automático para ayudar a los especialistas en marketing a localizar y distribuir la información más relevante y entretenida para sus clientes.
Mejorar la personalización
Los clientes valoran la personalización. Según un estudio de Accenture, el 91 por ciento de los consumidores prefieren empresas que recuerdan sus preferencias y responden con ofertas e ideas relevantes. Más de la mitad de los clientes también están dispuestos a irse a la competencia si aún necesitan obtener una experiencia personalizada.
La buena noticia es que el aprendizaje automático permite a los clientes ofrecer el servicio más personalizado posible. Se puede aplicar un algoritmo que analiza la actividad del usuario, identifica los productos que desea y crea una página de inicio personalizada y una lista de sugerencias.
Amazon, por ejemplo, utiliza algoritmos de IA que examinan el historial de compras de los clientes, los productos en su carrito y los hábitos de visualización para hacer sugerencias de productos que tienen más probabilidades de ser comprados.
El mismo algoritmo podría generar ofertas personalizadas para cada cliente y enviarlas cuando haya mayor probabilidad de que compren.
Mejorar la automatización del marketing
Una mejor personalización es un método unidireccional que puede influir en la forma en que su organización se comunica con los clientes, pero existen otros. Además, una mejor automatización de sus operaciones de marketing puede mejorar significativamente la participación de los clientes.
Supongamos que envía automáticamente correos electrónicos a los clientes que se registran en su boletín informativo o dejan sus carritos de compra sin supervisión. Si bien la mayoría de las empresas enviarían correos electrónicos genéricos a sus clientes, las organizaciones que emplean el aprendizaje automático pueden adaptar el contenido y las ofertas en función de los hábitos de navegación del consumidor.
Si previamente habían mirado el surtido de juguetes para perros de su empresa antes de suscribirse a su correo electrónico, una oferta relevante en juguetes para masticar aumentaría su probabilidad de conectarse nuevamente con su empresa.
Las herramientas de automatización de marketing basadas en inteligencia artificial pueden analizar conjuntos de datos más grandes y diversificados para clasificar mejor a los clientes potenciales para las empresas de SaaS. Esto permite que el personal de ventas priorice a los clientes potenciales con una probabilidad considerablemente mayor de conversión.
La automatización del marketing es una herramienta poderosa. Según Invesp, la automatización del marketing mejora la productividad de las ventas en más de un 14 % y reduce los gastos de marketing en más de un 12 %.
Esto se puede hacer sin aprendizaje automático, pero la IA aumenta significativamente la fuerza y la personalización de sus esfuerzos de automatización.
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Utilice chatbots
El chatbot es una herramienta eficaz de atención al cliente. Es prácticamente imprescindible si tienes una empresa en Internet. Ocho de cada diez clientes que han interactuado con ellos han tenido una experiencia positiva.
Al utilizar chatbots, no es necesario que haya un humano en el personal para atender a los clientes. Por otro lado, los chatbots que funcionan con aprendizaje automático pueden ofrecer respuestas sorprendentemente precisas a las consultas de los consumidores de forma automática. Esto se debe a que el chatbot modificará constantemente las respuestas que proporciona en función del contenido de su sitio web y de las conversaciones que tenga con las personas.
Con más conversaciones, el chatbot ofrecerá una experiencia de cliente aún mejor, ya que siempre está aprendiendo y creciendo. Puede optar por que su chatbot dirija una consulta particularmente complicada a una persona al principio, pero pronto el bot se volverá tan eficiente que no será necesario que intervenga un humano.
En última instancia, tendrá un chatbot que puede ofrecerle más productos al consumidor en lugar de simplemente responder a sus consultas. Además, es poco probable que los compradores se den cuenta de que están conversando con un robot. Algunos chatbots, como IntelliTicks, emplean el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para las interacciones con los clientes, que es otro campo de la inteligencia artificial.
Además, los datos recopilados por los chatbots impulsados por IA pueden ser analizados por un algoritmo de aprendizaje automático independiente para proporcionar información que los especialistas en marketing pueden utilizar para mejorar sus esfuerzos futuros.
Las empresas pueden mejorar su toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida del cliente mediante el uso del aprendizaje automático en el marketing digital, desde la calificación de clientes potenciales y la optimización del embudo de ventas hasta la reducción de la pérdida de clientes. Al conocer los problemas de los consumidores, puede mejorar la experiencia del cliente, aumentar la participación del cliente y minimizar la rotación de clientes.
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