3 potentes usos de Machine Learning en Marketing

 

Machine Learning está demostrando ser poderoso tanto para las marcas como para los vendedores. Descubre cómo:

Hemos entrado en una era en la que los vendedores están siendo bombardeados por volúmenes de datos sobre las preferencias de los consumidores. En teoría, toda esta información debería facilitar la agrupación de usuarios y la creación de contenido relevante, pero no siempre es así. En general, cuantos más datos se agreguen al flujo de trabajo de un vendedor, más tiempo se requiere para dar sentido a la información y tomar medidas.

Machine Learning es un subconjunto de la inteligencia artificial. La tecnología equipa a las computadoras con la capacidad de analizar e interpretar datos y así ofrecer predicciones precisas sin la necesidad de una programación explícita. A medida que se introducen más datos en el algoritmo, más aprende (en teoría) a ser más preciso y funcionar mejor. Si los especialistas en marketing esperan crear campañas más significativas con audiencias objetivo e impulsar el compromiso, la integración del aprendizaje automático puede ser la herramienta para revelar patrones ocultos y tácticas accionables escondidas en esas cantidades de grandes cantidades de datos.

Aquí hay algunas formas en que las marcas están utilizando el aprendizaje automático para impulsar sus campañas:

Descubriendo tendencias:

En 2017, el gigante de helados Ben & Jerry’s lanzó una gama de helados con sabor a desayuno: Fruit Loot, Frozen Flakes y Cocoa Loco, todos utilizando “leche de cereal”. La nueva línea fue el resultado del uso del aprendizaje automático para extraer datos no estructurados. La compañía descubrió que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático permitieron a la división de conocimiento escuchar lo que se hablaba en la esfera pública. Por ejemplo, al menos 50 canciones dentro del dominio público habían mencionado “helado para el desayuno” en un punto, y al descubrir la relativa popularidad de esta frase en varias plataformas reveló cómo el aprendizaje automático podía descubrir tendencias emergentes. El aprendizaje automático es capaz de descifrar las redes sociales y charla cultural para inspirar nuevas ideas de productos y contenidos que respondan directamente a las preferencias de los consumidores.

Apuntando a los influencers correctos:

Ben & Jerry’s está lejos de ser la única marca que aprovecha el poder del aprendizaje automático. La marca de automóviles japonesa Mazda empleó a IBM Watson para elegir personas influyentes con las que trabajar para el lanzamiento del nuevo CX-5 en el festival SXSW 2017 en Austin, Texas. Al buscar en varias publicaciones de redes sociales hizo que los indicadores se alinearan con los valores de la marca, como intereses artísticos, extraversión y entusiasmo, la herramienta de aprendizaje automático recomendó a los influyentes que mejor se conectarían con los fanáticos del festival. Esos embajadores de la marca luego viajaron por la ciudad en el vehículo y publicaron sobre sus experiencias en Instagram, Twitter y Facebook. Una campaña dirigida, Mazda SXSW, fusionó la inteligencia artificial con el marketing influyente para llegar a un público especializado y atraerlo, así como para promover la credibilidad de la marca.

Analizando campañas:

Por supuesto, si bien los ejemplos anteriores muestran cómo el aprendizaje automático aprovecha las bases de clientes de las marcas de manera más efectiva, es importante no pasar por alto la rentabilidad real de tales campañas de marketing inteligente. Durante los últimos años, el gigante minorista de cosméticos Sephora ha presumido de una formidable estrategia de marketing por correo electrónico, adoptando un modelo predictivo para “enviar flujos personalizados de correo electrónico con recomendaciones de productos basadas en patrones de compra de este ‘círculo interno [de consumidores leales]'”. Es el proceso de crear, probar y validar un modelo para predecir mejor la probabilidad de un resultado. La táctica centrada en los datos condujo a un aumento de la productividad del 70 por ciento para Sephora, así como a una reducción de cinco veces en el tiempo de análisis de la campaña, junto con un aumento no medible en el gasto.

El creciente papel del Machine Learning en Marketing

A medida que la afluencia de datos continúa creciendo de manera incontrolable, la implementación del Machine Learning en las campañas de marketing será aún más relevante cuando se trata de entablar conversaciones interesantes con los consumidores. De hecho, podría ser tan integral que él gasto en su conjunto en sistemas de inteligencia cognitiva y artificial, podría alcanzar la grandísima cantidad de $77.600 millones de dólares para 2022, según la International Data Corporation (Corporación Internacional de Data). Empresas como Ben & Jerry’s, Mazda y Sephora ya han reconocido el impacto positivo que Machine Learning puede tener en sus marcas, incluidas las tasas de participación más altas y el mayor ROI. Es probable que otros vendedores pronto sigan su ejemplo.

Fuente: https://www.entrepreneur.com/article/338447?utm_content=99678496&utm_medium=social&utm_source=twitter&hss_channel=tw-214839193 

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