Cómo el Machine Learning va a optimizar las estrategias de marketing en los próximos años

MACHINE LEARNING

 

Explotar el inmenso potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para impulsar tu marca ya no es una estrategia inverosímil. Muchas empresas han descubierto esto, y a medida que la tecnología avanza a un ritmo rápido, queda claro que el Machine Learning y el Marketing van de la mano.

El aprendizaje automático que realizan las herramientas digitales es más valioso que nunca, lo que permite un mejor resultado en el mercado. No es de extrañar que haya una mayor dependencia de los datos. 

La investigación de la consultora Gartner proyecta que más del 75% de las empresas invertirán en Big Data en los próximos años. Pero, ¿por qué?

Para las empresas de hoy, poder anticipar el comportamiento del cliente es clave para optimizar las campañas de marketing. En este artículo exploraremos cómo el aprendizaje automático puede ayudar a las marcas a optimizar sus esfuerzos de marketing.

EL Machine Learning mejora la experiencia del cliente

  • El Machine Learning puede mejorar la experiencia de compra en línea del cliente de muchas maneras, como:
  • Guía el viaje de compra, haciendo recomendaciones automatizadas y personalizadas de productos, para ayudar al cliente a encontrar lo que busca.
  • Asegura que tu tienda en línea nunca se quede sin existencias y proporciona alternativas si las existencias son bajas. 
  • Brinda a los clientes un servicio de soporte las 24 horas, analizando las consultas y necesidades de los consumidores para ofrecer soluciones y respuestas. 

La creciente popularidad del envío directo en la última década ha allanado el camino para que muchos eCommerce y empresarios individuales den un buen uso al Machine Learning para mejorar la experiencia del cliente.

El Machine Learning creará nuevas fuentes de ingresos

El marketing digital en la era moderna se enfoca en los datos. Debido a la gran cantidad de datos disponibles, es cada vez más común que el marketing digital se convierta en la prioridad para muchas empresas, ya que tiene un vínculo directo con el aumento de los ingresos.

Amazon ha aprovechado el poder del Machine Learning como ningún otro, con el 35% de sus ingresos anuales generados a través de recomendaciones de productos personalizadas.

Además, su servicio de computación en la nube, Amazon Web Services (AWS), brinda oportunidades para que otras empresas se beneficien de la IA mediante el uso de conocimientos de datos para adaptar sus servicios a las necesidades de los clientes.

Desarrollar más productos y servicios

En la era digital, las personas se han acostumbrado rápidamente a comprar de formas innovadoras y optimizadas. Como resultado, sus expectativas son mayores.

Esto brinda más oportunidades para que las empresas adapten su marketing específicamente para los grupos de nicho en su industria, o incluso con su propia base de clientes.

Muchas empresas ya están bien encaminadas en este sentido, desarrollando nuevos productos y servicios basados en los hallazgos del software de Machine Learning.

Baidu está desarrollando un servicio conocido como Deep Voice, que al parecer puede generar voces humanas completamente sintéticas. Este software aprende de los hablantes humanos, modificando el tono y la pronunciación para crear imitaciones precisas y misteriosas.

En términos de marketing, este proyecto puede cambiar el panorama de las aplicaciones de búsqueda por voz, que se espera que crezca considerablemente en un futuro próximo.

El Machine Learning facilitará la optimización de contenido

La IA y el Machine Learning a menudo se mencionan al mismo tiempo, pero hay una diferencia significativa. El Machine Learning no intenta ser más astuto y usurpar el intelecto humano. En cambio, se enfoca en analizar problemas y procesos y encontrar una manera de optimizarlos.

Una forma popular que muchos especialistas en Inbound Marketing practican es el A / B Testing.

Ya sea en textos de asuntos de correo electrónico, gráficos de Facebook Ads o Google Ads o el título de un artículo, el test A / B permite a los encargados de marketing probar varias opciones y obtener los resultados para determinar cuál se conecta mejor con la audiencia.

Este mismo método, pero automatizado por una máquina resulta valioso con campañas de marketing segmentadas. Las empresas pueden utilizar los comentarios para proporcionar contenido más específico y, en última instancia, colaborar con las máquinas para optimizar el contenido y los servicios.

Posiblemente el mejor ejemplo de esto sea Google Rank Brain. Su capacidad para aprender ha convertido al gigante de los motores de búsqueda en un servicio increíblemente eficiente, mejorando constantemente la precisión de sus resultados según el contexto de cada consulta.

El incremento de los chatbots

Una vista cada vez más común en muchos sitios web modernos es el amigable chatbot que aparece en la esquina inferior de la pantalla, ofreciendo asistencia o consejo poco después de que un visitante llega al sitio.

El Machine Learning es fundamental para el éxito de los chatbots, ya que les permite aprender continuamente de la interacción con los visitantes, recopilando datos e interpretándolos para proporcionar respuestas más precisas a lo largo del tiempo. 

El Machine Learning y la IA facilitarán optimizar la inversión de marketing

Esta capacidad de «aprender» sobre la marcha es lo que hace que el Machine Learning sea tan importante en el marketing de hoy y en los años venideros.

En el pasado, muchos especialistas en marketing lanzaron campañas publicitarias con poco más que conjeturas. Sin conocer realmente a su audiencia, se desperdició una gran cantidad de dinero en anuncios o esfuerzos promocionales que no tuvieron eco en sus clientes objetivo.

Adoptar un enfoque disperso del marketing en la era digital no solo es innecesario, sino una mera locura. Allí es donde el Machine Learning elimina las conjeturas del proceso, lo que permite a los especialistas en marketing llegar a tu audiencia con contenido y ofertas de productos que tienen las mejores posibilidades de alcance, y en última instancia, conversiones.

Con el conocimiento de los datos a la mano, los líderes de cada marca y decisores tienen mucho más conocimiento y capacidad para predecir lo que quieren los clientes, incluso antes de que los mismos consumidores se den cuenta.

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