Machine Learning para Marketing

La Inteligencia Artificial se ha convertido en uno de los campos más importantes y con gran influencia en la forma en la que vivimos. Está cambiando nuestras vidas y por ello hay que conocer cómo sacar el máximo beneficio y aprovechar las oportunidades que ofrece el Machine Learning.

Alvaro Gomez; Country Manager Spain en Elogia, en la conferencia que realizó en Digital Weeks sobre “Marketing de Resultados en la era de los algoritmos”, detalla cómo nos va a afectar la Inteligencia Artificial, las claves para activar tu data como ventaja competitiva y el secreto de una estrategia de creatividad de éxito.

En la Inteligencia Artificial se destacan 3 características que hacen que su desarrollo sea esencial:

• No descansa y tiene escalabilidad. Al ser una máquina siempre que está conectada, va procesando y es capaz de aumentar su capacidad de procesamiento en la escala que nosotros queramos; una escala mayor que la de cualquier ser humano.
• Es capaz de procesar gran cantidad de datos en paralelo y a gran velocidad.
• Es eficiente y no comete errores, ya que sigue las instrucciones de un algoritmo.

Por lo cual, podemos observar que gracias a sus grandes beneficios muchas empresas la utilizan y es por ello que la encontramos en nuestro día a día como por ejemplo en la plataforma de Netflix o en el navegador de Google Maps. Pero hay un hecho a tener presente al usar el Machine Learning: hay que vigilar para no caer en la trampa de “mediocridad” de Google y Facebook. Ambos, al utilizar la misma data en todos los clientes por igual para optimizar se pierde el elemento de la diferenciación entre todas las empresas por ello, la solución está en diseñar estrategias de marketing diferenciales con data que no tengan ni Google ni Facebook.

Machine Learning para Marketing Digital

Hay 4 palancas fundamentales que se utiliza en Marketing Digital para crear campañas:

• • Segmentación: definir a qué público diriges el mensaje
  • Pujas: elegir cuánto vas a pagar por llegar a tu público
  • Presupuesto: elegir qué canales usarás y cuánto quieres invertir en cada uno de ellos

<liCreatividades: qué mensaje quieres aportar para llegar al público

Hoy día se analizan miles de factores para definir las palancas comentadas anteriormente como la edad y género, el Search Queries, el contenido visto, la browsing history, etc. del usuario; y para que la campaña de marketing sea exitosa, las grandes compañías como Google y Facebook recomiendan definir estas decisiones de manera programática, automatizada.

Proceso de automatización:

El primer paso es obtener toda la data posible de los usuarios para proporcionar dicha información al algoritmo. El algoritmo, responde a cuál debería ser la composición de audiencia, puja, presupuesto y creatividad para cada usuario concreto y de un momento determinado. Este proceso lo realiza de manera simultánea y automática gracias al Machine Learning, ya que este funciona para automatizar tareas muy similares que requieren encontrar patrones de comportamiento en tu data. De aquí, remarcamos que el Machine Learning está hecho para tomar la gran mayoría de decisiones tácticas de Marketing.

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¿Cómo ser diferencial usando Machine Learning?

Actualmente cualquier empresa puede acceder a las herramientas que proporciona Google, Facebook, Amazon, etc. independientemente del presupuesto. Esto conlleva a corto plazo una mejora; una gran empresa puede competir con una Startup pequeña, pero sin embargo el problema se crea a medio plazo, que es cuando se cae en “la trampa de la mediocridad”. Las empresas al ponerse en manos de las plataformas, como estas usan los mismo algoritmos y la misma data para automatizar, acaban creando el mismo tipo de campaña para todas las empresas y nos acabamos encontrando en que las acciones de marketing son similares a las de nuestra competencia y esto, incapacita el valor del marketing diferencial.

La clave para no caer en la trampa de la mediocridad está en ser diferenciales con:

• La segmentación: conocer qué podemos aportar nosotros de diferente que no pueda aportar cualquier otro proveedor de marketing.
• Las creatividades: el Machine Learning puede de copiar pero no es capaz de crear un mensaje desde 0.
• La data: proporcionar al algoritmo data que el no tiene y nosotros sí, ya que la conocemos por tener la relación con nuestros clientes ya sea porque se han registrado, por formar parte de una comunidad, por tener interacción por email, por las transacciones realizados, entre otras. Asimismo, hay que entrenarlo de la manera más rápida con la data que nosotros le proporcionamos.

Una vez obtenemos toda esta información, se categoriza por datos Sociodemográficos, Transaccionales y Psicográficos. De ahí se analiza para extraer insights y crear segmentos. Hay muchos tipos de segmentación como puede ser la de ABC; se clasifica a los clientes por el valor que aportan en facturación o el valor de marca, y si le proporcionas está información a Google ya tienes algo diferencial.

Cuando tenemos creados los diferentes segmentos, hay que diseñar acciones específicas por cada segmento y sacar valor a través de campañas personalizadas con el objetivo de incentivar la compra, incrementar el ticket medio, reactivar el interés, fidelizar, etc.