El machine learning in marketing analytics o traducido como el aprendizaje automático en análisis de marketing, es un concepto que en la actualidad tiene mucha connotación positiva. Casi todo el mundo se encuentra con el machine learning in marketing analytics en la vida cotidiana. Por ejemplo, puede comunicarse con un chatbot en un sitio web, recibir ofertas promocionales o configurar un filtro de correo no deseado.
Índice de contenidos
¿Qué es el machine learning?
Antes de hablar sobre el machine learning in marketing analytics, vamos a comentar que es el machine learning o aprendizaje automático. Es una clase de métodos de inteligencia artificial que se caracterizan por no brindar soluciones directas a problemas, sino sistemas de entrenamiento para aplicar soluciones.
Existen muchos métodos de aprendizaje automático, pero se pueden dividir aproximadamente en dos grupos: aprender con un maestro y aprender sin un maestro.
En el caso de aprender con un profesor, una persona proporciona a la máquina datos iniciales en forma de pares de situación solución. Luego, el sistema de aprendizaje automático analiza estos pares y aprende a clasificar situaciones en función de soluciones conocidas. Por ejemplo, un sistema puede aprender cuándo marcar los mensajes entrantes como spam.
En el caso de aprender sin maestro, la máquina recibe información desordenada; situaciones sin soluciones y aprende a clasificar esas situaciones en base a signos similares o diferentes sin guía humana.
Machine learning en marketing online
En psicología, un patrón es un conjunto particular de reacciones conductuales o una secuencia común de acciones. Por lo tanto, podemos hablar de patrones con respecto a cualquier área donde la gente use plantillas (que es la mayoría de áreas de la vida).
Considere el ejemplo de un patrón utilizado en sitios web. Si el usuario no está interesado en la oferta en la ventana emergente que se muestra a continuación, puede cerrar esta ventana de la siguiente manera:
- Haciendo clic en el signo X
- Haciendo clic en No, gracias
- Haciendo clic en cualquier lugar del sitio que esté fuera de la ventana emergente.
Cuando se recopilan cientos de estos parámetros, los datos recopilados ganan valor porque contienen patrones de comportamiento y dependencias. Oculta el enorme potencial de los datos de comportamiento, lo que nos permite complementar los datos del usuario con los parámetros faltantes en función de los datos que ya tenemos para otros usuarios.
Por ejemplo, la forma más sencilla de definir una audiencia objetivo es por género y edad. Pero, ¿qué pasa si los usuarios completan estos datos solo en el 10% de los casos? ¿Cómo puede comprender cuántos de los usuarios de su sitio web pertenecen a su público objetivo? Los patrones de comportamiento pueden ayudar.
Puede usar datos de género y edad del 10% de los usuarios para determinar patrones específicos para un género y edad en particular. Luego, puede usar estos patrones para predecir el género y la edad del 90% restante de los usuarios.
Al tener datos completos sobre género y edad, ahora puede hacer ofertas personalizadas a todos los visitantes del sitio web.
Ejemplos de Machine learning in marketing analytics
Sistemas de recomendación
La esencia de un sistema de recomendación es ofrecer a los clientes los productos que les interesan en ese momento.
Lo que predice un sistema de recomendación: productos que es probable que compre un cliente.
Cómo se utilizan estos datos: para generar notificaciones push y por correo electrónico, así como bloques de «Productos recomendados» y «Productos similares» en un sitio web.
Resultado: los usuarios ven ofertas personalizadas, lo que aumenta la probabilidad de que realicen una compra.
Segmentación por previsión
En general, la esencia de todos los tipos de segmentación es gastar el presupuesto publicitario solo en los usuarios objetivo.
Tipos de segmentación más utilizados:
- Orientación por segmento: muestre anuncios a grupos de usuarios con el mismo conjunto de atributos.
- Activar la segmentación: muestre anuncios a los usuarios después de que realicen una determinada acción (por ejemplo, ver un producto o agregar un artículo al carrito de la compra).
También existe la segmentación predictiva, en la que muestra anuncios a los usuarios en función de la probabilidad de que realicen una compra.
La principal diferencia entre estos tipos de orientación es que la orientación predictiva utiliza todas las combinaciones posibles de decenas o cientos de parámetros de usuario con todos los valores posibles. Todos los demás tipos de orientación se basan en un número limitado de parámetros con ciertos rangos de valores.
Lo que predice la segmentación de previsión: la probabilidad de que un usuario realice una compra en n días.
Cómo se utilizan estos datos:
- Ejemplo 1: Lanzar campañas publicitarias. Para ello, cree segmentos basados en la probabilidad de una compra y cargue esos segmentos en Google Ads, Facebook Ads y otros sistemas publicitarios.
- Ejemplo 2: Analizar la efectividad de las campañas publicitarias. Para ello, cree segmentos basados en la probabilidad de una compra y cárguelos en Google Analytics y utilícelos para analizar la efectividad de las campañas publicitarias (qué campaña genera más conversiones).
Resultado: la publicidad se muestra a un público más específico, lo que aumenta la eficacia de las campañas.
Previsión de LTV
Los métodos más conocidos para calcular el valor de por vida, o LTV, se basan en el conocimiento del beneficio total de un cliente y el tiempo durante el cual el cliente ha estado interactuando con la empresa. Sin embargo, muchas tareas comerciales modernas requieren que calcule el LTV incluso antes de que el cliente se vaya. En este caso, la única solución es predecir el LTV en función de los datos disponibles.
Cómo se utilizan estos datos:
- Los segmentos se cargan en los servicios de notificación automática o correo electrónico y se utilizan para el envío de correos para reducir las salidas de clientes (la tasa de abandono).
- Los segmentos se cargan en Google Analytics y se utilizan para analizar la efectividad de las campañas publicitarias basadas en el LTV previsto.
Resultado: El presupuesto publicitario por usuario se determina en base a LTV, lo que mejora la efectividad de las campañas.
Previsión de la tasa de abandono
En marketing, el concepto de abandono o salida se refiere a los clientes que han dejado la empresa y la pérdida de ingresos asociada y, por lo general, se expresa en términos porcentuales o monetarios.
La previsión de la tasa de abandono le permite responder a la intención de un cliente de abandonar su producto o servicio antes de que realmente lo haga.
Lo que predice la previsión de la tasa de abandono: la probabilidad de que los usuarios se vayan por segmento de usuarios
Cómo se utilizan estos datos:
Los segmentos se pueden cargar en el correo electrónico o en los servicios de notificación automática, así como en Google Ads, Facebook Ads y otros sistemas publicitarios. También puede pasar esta información al departamento de retención para que puedan comunicarse personalmente con los clientes con una alta probabilidad de irse.
Resultado: retener clientes.
Ahora que hemos visto que es el machine learning in marketing analytics, veamos que agencias son las mejores en este sector.
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