La industria del marketing continúa enfrentándose a grandes desafíos, en lo que al uso de la Inteligencia Artificial (IA) se refiere, y para el 2024 el reto está en cómo las agencias de marketing echamos mano al uso del Machine Learning para mantener fidelizados los clientes.
Pero, ¿a qué nos referimos? Cuando hablamos de IA, lo hacemos pensando que las máquinas pueden, de una forma u otra, «pensar». Pero en este caso estamos yendo un poco más allá, refiriéndonos al aprendizaje automático como un recurso adicional para obtener mejores resultados.
Lo maravilloso de esto radica en que no hay que programar explícitamente una aplicación para que haga algo, sino que la IA desarrolla de forma automática algoritmos que le permiten analizar conjuntos de datos masivos, aprender de esos datos y tomar decisiones basadas en ellos.
La última encuesta Global McKinsey confirma el uso explosivo de las herramientas de inteligencia artificial, que ha dejado de ser un tema relegado a profesionales del área de tecnología para pasar a ser parte de las estrategias más usadas por los líderes de las empresas.
Algunas ventajas que obtenemos al hacer uso del machine learning
- Mejorar la automatización de procesos, en base al análisis de big data en tiempo real, que permite establecer patrones y predecir comportamientos que nos permite ajustar estrategias y hasta el diseño de la oferta, en función de los deseos y necesidades cambiantes de los clientes
- Lead scoring más preciso:Podemos jerarquizar los Leads en función de las acciones realizadas (desde dejar los datos en un landing page hasta hacer una compra en un e-commerce) y perfilarlo en función de rasgos demográficos (edad, sexo, ubicación) y psicográficos (intereses) que nos permitan ajustar, tanto las estrategias de segmentacion avanzada en las plataformas digitales como los mensajes claves.
- Predecir posibles problemas con clientes actuales y potenciales,En función del análisis de sus comentarios/interacciones, entender e interpretar de forma objetiva un mensaje, pudiendo determinar si un cliente está por abandonarnos o si un prospecto puede nutrirse hasta convertir, y a partir de esa data realizar acciones precisas para retenerlos y motivarlos a concretar
- Personalizar respuestas e incluso anuncios de campañas.Haciendo uso de los insights que arroja la data
- Nutrir instrumentos de acompañamiento a los clientes (por ejemplo chatbots), capaces de dar respuestas más precisas y acotadas a sus verdaderas inquietudes y necesidades.
Algunas empresas que ya echaron mano al machine learning:
NETFLIX: Utiliza machine learning para sugerir películas a sus usuarios
Google: podemos evidenciar como la implementación del machine learning ha mejorado nuestra experiencia de usuario con esta plataforma. En gmail, hoy en día podemos optar a hasta 3 opciones de respuesta inteligentes de correo si así lo queremos; en google maps hace estimaciones de lo que podríamos estar buscando en base a nuestros patrones y nos muestra las ubicaciones más rápido; y en search ahora incluso podemos usar la opción de lenguaje natural integrado, reconociendo nuestra voz y permitiéndonos hacer cosas como programar nuestro despertador, o preguntarle sobre el tiempo.
En resumen, el uso del Machine Learning e su incorporación en las estrategias de marketing, permite una mayor automatización y eficacia en los resultados, al personalizar la experiencia, responder a través de chatbots en tiempo real y a cualquier hora, lo que conduce a mejores resultados y una mayor satisfacción del cliente.
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