Machine Learning en Marketing Digital

Machine Learning

El marketing no se queda atrás con el uso de la tecnología como herramienta para su crecimiento, es por ello que se actualizan con más regularidad las estrategias para conseguir mejores resultados en los negocios.  

Como parte de estas estrategias, dentro del campo del marketing digital se ha estado utilizando una herramienta en tendencia para optimizar resultados en los proyectos de eCommerce la cual recibe el nombre de Machine Learning.

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning es un tipo de inteligencia artificial que se encarga, como dice su nombre, de aprender de manera autónoma a realizar tareas con la recopilación de una gran cantidad de datos. 

El aprendizaje automático o Machine Learning funciona para identificar patrones específicos basados en los datos que va obteniendo y con dicha información realiza las tareas que se le asignan, toma decisiones específicas, e incluso predice comportamientos.

¿Alguna vez te ocurrió que buscaste algún producto o hiciste click en una página web que ofrecía un servicio y, posterior a ello, comenzaron a aparecer más ofertas relacionadas en tus redes sociales? Pues este es un claro ejemplo del Machine Learning aplicado.

Las páginas utilizan algoritmos que recuperan los datos de tu interacción ya sea en un sitio en específico o en varios de ellos. Con esta información la computadora aprende por sí misma cuáles son los patrones en tu comportamiento y decide con ello qué recomendaciones puede darte según tus gustos o búsquedas recientes.

El Machine Learning, por lo tanto, es una herramienta de gran utilidad para el marketing digital puesto que optimiza el análisis de datos para posteriormente conocer cuál es el comportamiento de sus clientes y con base en ello mejorar el negocio y sus resultados.

¿Cómo impulsa el Marketing Digital?

Como ya mencionamos, la técnica de procesamiento de información por medio del Machine Learning puede ser la clave para el éxito en el marketing digital, pero, ¿cuáles son las maneras específicas en las que puede ayudar a tu negocio? 

1.- Mejora la experiencia del usuario

El Machine Learning ayuda a clasificar los posibles clientes según la información que recaba de su comportamiento dentro del sitio web, ya sea por las búsquedas o los clicks que realice, de esta manera el algoritmo aprende los gustos y necesidades del usuario por el análisis en los patrones. Posterior al procesamiento de estos datos decide cuáles recomendaciones de contenido son las ideales para cada tipo de cliente.

Esta estrategia ayuda en la experiencia que el usuario tiene en la página web que visita, debido a que siempre es mejor que se le presenten temas de su interés; de otra forma no le parecerá relevante lo que observa y terminará saliendo del sitio probablemente sin encontrar lo que buscaba.

2.- Publicidad personalizada

Con la información que se recopila se forman perfiles específicos de los usuarios. Una vez que se sabe qué le interesa a cada perfil se puede personalizar la publicidad en la página web para que los posibles clientes vean anuncios que verdaderamente les interese y, posteriormente, completen una compra. 

Una vez que se utiliza el Machine Learning para rastrear el comportamiento de los usuarios y presentarles la publicidad que más se apegue a sus gustos y necesidades, puede aplicarse también para saber si verdaderamente están teniendo éxito los anuncios que se muestran a esos perfiles, y si hay necesidad de cambiar la publicidad que no está teniendo los resultados que debería.

Ya que se conocen los puntos débiles en publicidad entonces se pueden hacer los cambios e invertir en otros anuncios que funcionen mejor, lo que beneficia la economía de tu negocio, de otro modo sin el Machine Learning probablemente seguirías invirtiendo en publicidad que no potencia las ventas.

3.- Identifica el valor de los clientes

El rastreo en el comportamiento de los usuarios también genera datos que ayudan a saber cuáles perfiles son los que tienen mayor probabilidad de convertirse en clientes en un futuro y cuáles clientes tienen probabilidad de abandonar la relación con la empresa o negocio.

Con esta información se pueden desarrollar tácticas para atraer más usuarios que tienen mayor probabilidad de hacer conversiones y mejorar las estrategias para retener a los clientes con posibilidades de abandono.

El Machine Learning también permite calcular el valor de vida del cliente, también llamado Lifetime Value, que consiste en distinguir cuánto vale un cliente para la empresa durante el tiempo en el que ambos se relacionan. Así se reconocen a los clientes valiosos y se procura su cuidado para mantenerlos como tal.

4.- Analiza la reputación del negocio

Como el Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial, y ésta se conforma por la característica de querer simular los procesos cognitivos del ser humano, los algoritmos de aprendizaje también son una herramienta útil para analizar los comentarios de los clientes.

Se procesan los comentarios en la plataforma por medio del Machine Learning para saber si los usuarios están satisfechos con los servicios o productos. Éste se basa en la forma en la que se escriben dichos comentarios, ya que aprende a detectar el tipo de humor que se está utilizando en cada uno de ellos.

Los datos generados son de gran utilidad para conocer si la reputación de la empresa o la marca está mejorando o empeorando, para así hacer cambios en la manera en la que se hacen las cosas y evitar la pérdida de clientes, tanto actuales como futuros.

La utilidad del Machine Learning en las estrategias para mejorar el marketing digital y el desarrollo de tu eCommerce pueden ser bastantes; la clave está en la creatividad con la que se aplica y el provecho que se le dé a los datos que proporcionan los algoritmos. 

Si conoces o se te ocurren más formas en las que esta herramienta ayudaría a potenciar tu negocio escríbelas en los comentarios. Nos gusta escuchar de ti. 

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Especialista en la redacción con enfoque publicitario para artículos de blog de distintas compañías. Cuenta con experiencia en la optimización de textos y páginas web para su posicionamiento dentro de motores de búsqueda con estrategias de SEO.

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