Machine Learning: Potenciando El Marketing

Un análisis detallado de los beneficios y las oportunidades clave

Existen infinidad de maneras en que el machine learning puede ayudar a tu empresa. Explora las aplicaciones de marketing a continuación para ver qué productos pueden optimizar tus campañas y cómo algunas marcas ya están usando machine learning para potenciar sus acciones de marketing.

Descubrimiento de la audiencia

Identifica a los clientes más valiosos.

Supongamos que deseas comercializar tu aplicación y que tu principal objetivo es que llegue a usuarios que paguen por ella y la utilicen a largo plazo. Pero descubres que los usuarios no abren la aplicación después de la descarga inicial. No serías la primera persona en enfrentar ese problema. De hecho, solo el 37% de las aplicaciones que se instalan siguen en uso después de 7 días. Entonces, ¿cómo puedes encontrar los usuarios adecuados?

Recurrir a fuentes aisladas para identificar a tu audiencia puede no ser el camino correcto. El machine learning puede ordenar y analizar las fuentes de información para ayudarte a identificar qué usuarios son los más valiosos para tu aplicación. También te permitirá aprovechar al máximo tu presupuesto, ya que solo mostrará los anuncios a los usuarios que tengan más posibilidades de descargar y utilizar tu aplicación. Así funcionan las Campañas de aplicaciones de los productos de Google: ayudan a que los especialistas en marketing extiendan su alcance de manera eficiente.

Creatividad

Publica rápidamente el mensaje adecuado para cada momento.

Los usuarios de hoy esperan que las marcas los asistan y les brinden experiencias sumamente relevantes. Eso también es válido para los anuncios. De hecho, que un anuncio sea relevante o no tiene un impacto enorme sobre la decisión de compra del usuario. Nuestra investigación nos demostró que el 91% de los propietarios de smartphones compró o planeó comprar un producto o servicio después de haber visto un anuncio que ellos describieron como relevante.

Si piensas que crear un anuncio para cada uno de tus clientes parece un desafío enorme, no desesperes. El machine learning ayuda a los especialistas en marketing a desarrollar creatividades únicas y adaptadas a los clientes. Los anuncios de búsqueda responsivos mezclan y combinan diferentes títulos y descripciones para encontrar la mejor combinación posible para un usuario, lo que simplifica el proceso de creación de los anuncios y permite obtener mejores resultados.

Optimización

Encuentra a los usuarios adecuados en los momentos clave.

Las personas están buscando con mayor frecuencia y de manera más específica. Para los especialistas en marketing, esto significa que conseguir la oferta adecuada en las subastas de búsqueda es más importante que nunca. También, implica que lograrla sea más difícil, ya que deben lidiar con una creciente cantidad de datos que complejizan la posibilidad de establecer ofertas en función del contenido de cada usuario.

Afortunadamente, hay productos para ayudarte a automatizar este proceso. La estrategia de Ofertas inteligentes utiliza el machine learning para analizar millones de indicadores y hacer ajustes en tiempo real. Solo hace falta elegir una estrategia diseñada para lograr el objetivo específico de tu empresa. Luego, las Ofertas inteligentes consideran una amplia variedad de factores e indicadores sobre la intención y el contexto de cada búsqueda.

Medición

Descubre el verdadero valor de cada paso en la ruta de compra.

Digamos que, antes de hacer una compra en tu sitio, el usuario investigó, comparó precios e hizo clic en algunos anuncios en diferentes plataformas o dispositivos. Por lo general, el crédito de una conversión se otorga al último anuncio en el que un usuario hizo clic. Pero, ¿cómo puedes estar seguro de que el último clic es el más valioso? Los consumidores de hoy interactúan con las marcas a través de un número cada vez mayor de pantallas y canales, por lo que resulta difícil identificar qué partes de tu estrategia de marketing están funcionando.

La atribución basada en datos emplea los algoritmos de machine learning para analizar los clics en los diferentes anuncios de búsqueda. Mediante la comparación de las rutas de clics de los consumidores que compraron tu producto con las de quienes no lo hicieron, el modelo de atribución basada en datos identifica patrones entre los clics que generan conversiones, así como los puntos de contacto más valiosos en el recorrido del consumidor.

Fuentes (3)

1. 1 The Boston Consulting Group, "Is Your Business Ready for Artificial Intelligence" (¿Su empresa está lista para la inteligencia artificial?), septiembre de 2017.

2. 2 Google/MIT, datos globales, Technology Review Insights, líderes y rezagados en la adopción del AA: líderes (n = 186), que se definen como aquellos que obtuvieron un aumento mayor al 15% en los ingresos o un incremento de más de 15 puntos en la participación de mercado, y rezagados (n = 176), que se definen como aquellos que obtuvieron un crecimiento inferior al 0% en los ingresos o un incremento inferior a 0 puntos en la participación de mercado durante 2018.

3. 3 Comprado por Google, abril de 2017.