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¬ŅQu√© es el marketing personalizado y por qu√© el aprendizaje autom√°tico es una herramienta eficaz para ello?

A medida que el mundo del marketing digital se vuelve cada vez m√°s competitivo, las empresas deben ir m√°s all√° de satisfacer las expectativas b√°sicas de los clientes para ofrecer una experiencia destacada. Y el marketing personalizado puede ayudarle a conseguir precisamente eso. Pero ¬Ņqu√© es el marketing personalizado? Sigue leyendo para saber m√°s.

El marketing verdaderamente personalizado se ha convertido en una necesidad m√°s que en algo agradable de tener. Esto se debe a que los clientes ya esperan cierta personalizaci√≥n, como que su nombre aparezca en la parte superior de un correo electr√≥nico de marketing. Ahora, est√°n buscando el siguiente nivel, como p√°ginas web que muestren autom√°ticamente contenido seg√ļn sus preferencias o anuncios basados ‚Äč‚Äčen la ubicaci√≥n para ofertas especiales en tiendas cercanas.

Afortunadamente, la tecnología está de nuestro lado: la automatización y el aprendizaje automático facilitan la entrega de contenido de marketing verdaderamente personalizado. Exploremos lo que eso significa para su negocio.

¬ŅQu√© es el marketing personalizado?

El marketing personalizado es la pr√°ctica de dirigir contenido a clientes espec√≠ficos en funci√≥n de los datos que ha recopilado. Esto incluye sus intereses, preferencias y comportamientos. Las empresas utilizan estos datos para crear contenido altamente personalizado, que se entrega a los clientes por correo electr√≥nico, anuncios u otras plataformas. Por ejemplo, VWO Personalize le permite ofrecer miles de viajes √ļnicos personalizados para una audiencia espec√≠fica y activados en el momento adecuado. Puede realizar una prueba gratuita si desea explorarla.

Los datos de los clientes se recopilan mediante herramientas automatizadas y algoritmos inteligentes, que es donde entra en juego el aprendizaje autom√°tico. Normalmente, se agrega un c√≥digo al sitio web, lo que permite a la m√°quina capturar datos valiosos como clics, tiempo pasado en el sitio e historial de compras. Con la tecnolog√≠a adecuada, tambi√©n puede recopilar datos de las interacciones con los clientes a trav√©s de m√ļltiples canales.

La recopilación de datos también incluye la recopilación de información sobre los datos demográficos de los clientes, como edad, sexo, ubicación y estado financiero. Una vez que haya recopilado todos los datos relevantes, los algoritmos los analizarán e identificarán qué clientes deben recibir qué contenido.

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El objetivo es crear una gran experiencia que se sienta √ļnica para cada cliente. Esto significa llegar a la persona adecuada en el momento adecuado con el mensaje adecuado. Pensar:

  • Correos electr√≥nicos personalizados (y no nos referimos solo a insertar su nombre en lugar de Estimado cliente)
  • Descuentos espec√≠ficos
  • Recomendaciones de productos
  • ofertas de cumplea√Īos
  • Recompensas para clientes leales

Beneficios del marketing personalizado

La personalización aporta un toque humano importante a su estrategia de marketing (incluso si todo el mundo sabe que la lleva a cabo una máquina). Hace que su cliente potencial se sienta valorado, ya que la marca se ha esforzado por descubrir lo que quiere.

La felicidad del cliente conduce a una mayor lealtad. Esto tiene un impacto positivo en sus costos de adquisición (normalmente es más barato conservar a los clientes que tiene). Los clientes leales también te recomendarán a otros. Esto, a su vez, mejora su reputación y atrae más negocios.

Adem√°s, el marketing personalizado puede mejorar su retorno de la inversi√≥n, ya que las recomendaciones personalizadas alientan a los clientes a gastar m√°s de lo que gastar√≠an con la publicidad tradicional. Seg√ļn una encuesta, es m√°s probable que el 91% de los consumidores compren marcas que los recuerdan y ofrecen ofertas y recomendaciones relevantes.

Mientras tanto, el 63% de los especialistas en marketing de EE. UU. consideran que el aumento de las tasas de conversi√≥n es el principal beneficio de la personalizaci√≥n. Por lo tanto, si le preocupan las conversiones y los ingresos y se pregunta: ¬ŅCu√°nto tiempo lleva ver los resultados de SEO?, vale la pena dedicar sus esfuerzos de marketing a la personalizaci√≥n.

Retos del marketing personalizado

El marketing personalizado no es un paseo por el parque. Por un lado, debe asegurarse de que sus clientes no se desanimen al realizar un seguimiento y análisis de sus preferencias y comportamientos. También existen leyes de privacidad de datos para navegar.

Retos de personalización 2019Fuente de la imagen: DigitalMarketingCommunity

Otro desafío es que es necesario recopilar una gran cantidad de datos para predecir con precisión lo que quieren los clientes. Esto se suma a la segmentación de los clientes en función de factores como la edad, el sexo y la ubicación. Y querrás realizar experimentos para ver qué funciona y qué no. Lleva mucho tiempo hacer todo esto a escala.

Incluso si utiliza una herramienta como Apache Hadoop para procesar y almacenar grandes vol√ļmenes de big data (lea este art√≠culo de Databricks sobre el software Hadoop), no es posible crear manualmente correos electr√≥nicos o anuncios personalizados para cada cliente. Ah√≠ es donde entra en juego el aprendizaje autom√°tico.

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¬ŅQu√© es el aprendizaje autom√°tico?

El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas aprender continuamente a partir de los datos. Los algoritmos analizan grandes conjuntos de datos para identificar tendencias y relaciones entre los datos, utilizando sus hallazgos para predecir qué acciones o experiencias tienen más probabilidades de dar un resultado determinado.

Las máquinas se vuelven más inteligentes cuanto más datos absorben. Después de un tiempo, se vuelven capaces de tomar sus propias decisiones y ajustar sus acciones sin intervención humana.

Puede parecer tremendamente futurista, pero todos experimentamos el aprendizaje autom√°tico en nuestra vida cotidiana. Si busca un art√≠culo en un sitio web minorista, espere verlo anunciado en sus redes sociales. Cuando escribes un mensaje en WhatsApp, aparecen palabras sugeridas seg√ļn el contenido del mensaje anterior. Y cuando inicies sesi√≥n en Amazon o Netflix, ver√°s recomendaciones adaptadas a tus preferencias.

¬ŅC√≥mo se utiliza en marketing?

En marketing personalizado, el ML se utiliza para analizar el tipo de contenido, palabras clave y frases que captan la atención de sus consumidores objetivo. Una vez que haya descubierto lo que les importa, puede crear contenido o infografías relevantes. Y, con el tiempo, la máquina aprenderá qué contenido es más eficaz para alcanzar objetivos concretos.

Estas son algunas de las t√©cnicas com√ļnmente utilizadas en el aprendizaje autom√°tico:

Análisis de regresión

Este es un método estadístico que le permite examinar la relación entre dos o más variables. Puede utilizar la regresión lineal para determinar qué páginas tienen más probabilidades de generar conversiones, ya que una ecuación de regresión puede revelar una relación definida entre la cantidad de clics en una determinada página y la cantidad de conversiones. La regresión logística se utiliza para analizar datos históricos de comportamiento de compra, lo que le ayuda a determinar acciones de seguimiento personalizadas para afrontar el abandono del carrito.

Algoritmos de agrupamiento

Estos algoritmos le ayudan a usted, a agrupar clientes, en segmentos analizando datos sin etiquetar, separ√°ndolos en grupos seg√ļn caracter√≠sticas y cualidades compartidas y asign√°ndolos en grupos.

Se pueden aplicar para el desarrollo de motores de recomendaci√≥n y el an√°lisis de redes sociales. La idea es que si existe una conexi√≥n entre personas, a menudo tienen un conjunto com√ļn de preferencias, por lo que se puede estar seguro de que los seguidores de una p√°gina de Facebook en particular reaccionar√°n positivamente a un anuncio de algo similar.

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reglas de asociación

Las reglas de asociación revelan relaciones interesantes entre diferentes variables en bases de datos enormes y también se pueden utilizar para crear motores de recomendación. Por ejemplo, si compra un teléfono nuevo en Amazon, es posible que vea una recomendación para una funda de teléfono adecuada. Esto se basa en el hecho de que otros clientes compraron ambos artículos juntos y la computadora se enteró de que se trata de una acción popular.

cadenas de markov

Este m√©todo se utiliza para modelar probabilidades, como analizar el comportamiento del sitio web de un usuario en tiempo real y realizar predicciones de navegaci√≥n basadas en √©l. Una m√°quina podr√≠a detectar que la mayor√≠a de los visitantes hacen clic en los botones CTA cuando est√°n ubicados en el medio de la p√°gina, por lo que el dise√Īador web sabe c√≥mo configurar todas las p√°ginas de esa manera en el futuro.

¬ŅPor qu√© el aprendizaje autom√°tico es tan eficaz para el marketing personalizado?

Personalización a escala

Las herramientas de aprendizaje automático aprenden sobre las preferencias de los clientes mucho más rápido que los humanos. Son capaces de procesar enormes cantidades de datos casi instantáneamente y tomar decisiones inteligentes en función de ellos.

Por ejemplo, la máquina sabe cuando alguien ha abandonado su carrito de compras y genera automáticamente un correo electrónico de seguimiento personalizado. Mire el siguiente ejemplo, donde el mensaje incluye el nombre del comprador y le ofrece un incentivo para regresar:

Perspectivas m√°s profundas

El aprendizaje autom√°tico es √ļtil para obtener una comprensi√≥n m√°s profunda de su audiencia. Las m√°quinas pueden aprender de los filtros que permiten a los visitantes del sitio web ordenar elementos por categor√≠a y un seguimiento profundo del comportamiento que monitorea el movimiento del mouse, el desplazamiento y el tiempo invertido por p√°gina. La tecnolog√≠a de aprendizaje profundo de Google le permite generar b√ļsquedas sugeridas para usuarios individuales.

También pueden analizar interacciones utilizando el procesamiento del lenguaje natural (PNL), donde las computadoras aprenden a comprender palabras y textos hablados de manera similar a los humanos, y análisis de sentimientos, donde la máquina puede decir si las actitudes de los participantes son positivas o negativas. Ambas técnicas ayudan a los especialistas en marketing a darse cuenta de cuándo un cliente no está satisfecho o a encontrar la oportunidad ideal para aumentar las ventas.

Acciones ajustables

Dado que el aprendizaje automático permite a las computadoras desarrollar conocimientos y analizar datos constantemente, significa que se pueden tener en cuenta las características y comportamientos cambiantes de los clientes.

Si un cliente lleva mucho tiempo contigo, sus gustos y circunstancias pueden cambiar. El aprendizaje autom√°tico le ayuda a estar preparado para ello, ya que las herramientas pueden ajustar y perfeccionar el contenido seg√ļn las preferencias m√°s actualizadas.

Por ejemplo, Salesforce tiene una IA llamada Einstein, que es capaz de ajustar su modelado con cada interacción del cliente y cada dato adicional que recibe.

Mejores pr√°cticas para utilizar el aprendizaje autom√°tico en marketing personalizado

Un enorme 93% de los profesionales B2B globales cree que los esfuerzos de personalizaci√≥n en sus sitios web han dado sus frutos en el crecimiento de los ingresos. Pero, ¬Ņc√≥mo se puede garantizar que el aprendizaje autom√°tico aumente esos esfuerzos de manera m√°s eficaz? A continuaci√≥n se ofrecen algunos consejos sobre c√≥mo hacerlo bien.

Pon al cliente primero

Suena obvio, pero siempre debes tener en mente la experiencia del cliente. No se deje llevar por la nueva tecnología hasta el punto de olvidar por qué la está usando. Si hay una situación en la que una llamada telefónica en vivo funcionaría mejor que un correo electrónico personalizado (como compensar a un cliente por un problema o error), hágalo.

Tambi√©n puede utilizar ML para fortalecer la experiencia de atenci√≥n al cliente con opciones como chatbots y b√ļsqueda activada por voz.

El tiempo es clave

El marketing personalizado no se trata s√≥lo de adaptar el contenido de sus mensajes. El momento adecuado es crucial si desea que el destinatario participe plenamente. Cada cliente es √ļnico y no todos revisan sus correos electr√≥nicos o navegan por las redes sociales a la misma hora del d√≠a. El aprendizaje autom√°tico le permite personalizar los tiempos de env√≠o/visualizaci√≥n en funci√≥n de comportamientos anteriores, lo que se denomina entrega inteligente.

Utilice pruebas A/B

Las pruebas A/B comparan la versión original de su propiedad digital con una o más variaciones y miden la diferencia con respecto a objetivos definidos. Divide uniformemente su tráfico entre versiones para determinar a qué versión le va mejor. Esto significa que una proporción significativa de su tráfico se envía a una variación de bajo rendimiento.

Para maximizar las conversiones en el per√≠odo de experimentaci√≥n, VWO ofrece pruebas de bandidos armados m√ļltiples (MAB). El algoritmo MAB asigna el tr√°fico de forma din√°mica, lo que significa que identifica continuamente la variaci√≥n con mejor rendimiento en funci√≥n de los datos obtenidos durante la prueba y dirige la mayor parte del tr√°fico de forma din√°mica y en tiempo real a esta variante ganadora.

Entonces, si tiene una ventana corta para la optimización y no tiene tiempo suficiente para esperar la significancia estadística, puede optar por esta prueba basada en aprendizaje automático para maximizar sus conversiones. Para saber más sobre esto, realice una prueba gratuita con VWO o solicite una demostración con nuestros expertos en MAB.

Personaliza tu sitio web

Además de personalizar anuncios emergentes o correos electrónicos, puede adaptar páginas web y aplicaciones para adaptarlas a clientes específicos. Cuando alguien navega por el sitio o la aplicación, el contenido que ve se puede personalizar en función de aspectos como el género, la ubicación y si es un cliente nuevo. Una vez más, Amazon y Netflix son particularmente buenos en esto. Realice una prueba gratuita para ver cómo VWO Personalize puede ayudarle con esto.

Adopte un enfoque omnicanal

A los clientes les gusta utilizar el canal que les resulte m√°s conveniente en ese momento, as√≠ que aseg√ļrese de que la personalizaci√≥n se extienda a todos ellos. Puede utilizar herramientas de prueba funcionales para comprobar que sus sitios web y aplicaciones funcionan seg√ļn lo previsto y que los mensajes correctos llegan a los usuarios adecuados.

¡Cuantos más canales tengas, más datos habrá! También puede utilizar pandas DataFrames para cargar datos de diferentes bases de datos y formatos de datos para obtener una vista completa y segmentar registros dentro de un marco de datos. (Lea este artículo de Databricks sobre la estructura de Pandas DataFrame).

Llevar

A medida que las personas son bombardeadas con mensajes de marketing de una gama cada vez mayor de canales, es necesario eliminar el ruido con contenido verdaderamente relevante. El aprendizaje autom√°tico le permite:

  • Personalice sus mensajes de marketing a escala
  • Hacer que el proceso de recopilaci√≥n de datos sea m√°s eficiente
  • Experimente con sus mensajes para generar conversiones

Sin embargo, los equipos de marketing no deben temer por sus puestos de trabajo. Las m√°quinas a√ļn no son capaces de mostrar inteligencia o conciencia creativa. Por lo tanto, los profesionales del marketing inteligentes pueden combinar la IA con la aportaci√≥n humana para ofrecer una experiencia personalizada al cliente.

Con suerte, esta gu√≠a ha brindado una respuesta clara a la pregunta: ¬ŅQu√© es el marketing personalizado? y ahora se siente seguro de utilizar el marketing personalizado para potenciar su negocio.

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