Explotar el inmenso potencial de la inteligencia artificial para sobresalir en los negocios ya no es un sueño descabellado. Muchas empresas ya lo han descubierto y, a medida que la tecnología avanza a un ritmo rápido, ahora está claro que el machine learning y el marketing van de la mano.

En esta era, hacer uno sin el otro es un error que ninguna empresa puede permitirse, no si quieren seguir siendo competitivos.

El conocimiento de los datos es más valioso que nunca, lo que permite una mejor participación del cliente. No sorprende que haya una mayor dependencia de los datos. La investigación de Gartner proyecta que más del 75% de las empresas invertirán en big data en los próximos dos años.

Para las empresas de hoy, poder anticipar el comportamiento del cliente es clave para optimizar las campañas de marketing. En este artículo, exploraremos cómo el machine learning puede ayudar a las empresas a mejorar y mejorar sus esfuerzos de marketing.

1. Mejora la experiencia del cliente

Los estudios indican que el 57% de los principales ejecutivos creen que esta es el área donde el machine learning puede ser más beneficioso.

El machine learning puede mejorar la experiencia de compra en línea del cliente de muchas maneras, como:

  • Guíe el viaje de compra, haciendo recomendaciones personalizadas de productos para ayudar al cliente a encontrar lo que quiere;
  • Asegúrese de que su tienda en línea nunca se quede sin existencias, o proporcione alternativas si el stock es bajo; y
  • Brindar a los clientes un servicio de asistencia las 24 horas.

La creciente popularidad del envío directo en la última década ha allanado el camino para que muchas empresas de comercio electrónico y empresarios individuales utilicen el machine learning para mejorar la experiencia del cliente.

Un ejemplo es Kate Somerville, quien ha combinado una plataforma de comercio electrónico Magento con nChannel con gran efecto. Utilizaron el machine learning para crear una experiencia de compra más personalizada respondiendo a datos en tiempo real. Esto ha impulsado el tráfico, las conversiones y, por supuesto, los ingresos.

2. Crear nuevas fuentes de ingresos

 Crear nuevas fuentes de ingresos

El marketing digital en la era moderna tiene que ver con los datos. Debido a la gran cantidad de datos disponibles, es cada vez más común ver que el marketing se convierte en la prioridad para muchas empresas, ya que tiene un vínculo directo con el aumento de los ingresos.

El gigante minorista, Amazon, ha aprovechado el poder del aprendizaje automático como ningún otro, con un 35% de sus ingresos anuales generados a través de recomendaciones de productos personalizados.

Su servicio de computación en la nube, Amazon Web Services (AWS), brinda oportunidades para que otras compañías se beneficien de la inteligencia artificial mediante el uso de información de datos para adaptar sus servicios a las necesidades de los clientes. Esto, a su vez, permitirá a Amazon obtener flujos de ingresos adicionales en nuevas e innovadoras áreas de mercado.

Esta llamada profecía de marketing es algo en lo que muchos especialistas en marketing han estado trabajando durante años antes de que el machine learning apareciera. Con información sobre los datos en la mano, los encargados de tomar decisiones tienen mucha más información y capacidad para predecir lo que los clientes quieren, incluso antes de darse cuenta de que lo quieren.

3. Desarrollar más productos y servicios

En la era digital, las personas se han acostumbrado rápidamente a comprar de formas innovadoras y optimizadas. Como resultado, sus expectativas son más altas.

Esto ofrece más oportunidades para que las empresas personalicen su comercialización específicamente para los grupos de nicho en su industria, o incluso con su propia base de clientes.

Muchas empresas ya están en camino a este respecto, desarrollando nuevos productos y servicios basados ​​en los hallazgos del software de aprendizaje automático.

Baidu está desarrollando un servicio conocido como Deep Voice, que según los informes puede generar voces humanas completamente sintéticas. Este software aprende de los hablantes humanos, modificando el tono, el tono y la pronunciación para crear imitaciones precisas y misteriosas.

En términos de marketing, este proyecto puede cambiar el panorama de las aplicaciones de búsqueda por voz , que se espera que crezca considerablemente en el futuro cercano.

4. Optimización de contenido

Optimización de contenido

La inteligencia artificial y el machine learning a menudo se mencionan en el mismo aliento, pero hay una diferencia significativa. El machine learning no intenta burlar y usurpar el intelecto humano. En cambio, se enfoca en analizar problemas y procesos y en encontrar una manera de optimizarlos.

Una forma popular en que muchos especialistas en marketing practican esto es a través de pruebas A / B.

Ya sea que se trate de líneas de asunto de correo electrónico, gráficos de anuncios de Facebook o un título de artículo, las pruebas A / B permiten a los departamentos de marketing probar varias opciones y obtener los resultados para determinar cuál se conecta mejor con la audiencia.

Este método de utilizar el machine learning en marketing resulta valioso con las campañas de marketing segmentadas. Las empresas pueden usar los comentarios para proporcionar contenido más específico, en última instancia colaborando con máquinas para optimizar el contenido y los servicios.

Posiblemente el mejor ejemplo de esto es Google Rank Brain . Su capacidad de aprender de la intención del buscador ha convertido al gigante de los motores de búsqueda en un servicio increíblemente eficiente, mejorando constantemente la precisión de sus resultados según el contexto de cada consulta.

5. Mejora la personalización

La gente quiere que las marcas se preocupen por ellos. Tanto es así, que es probable que el 52% de los clientes cambien de marca si no sienten que una empresa está haciendo un esfuerzo suficiente para personalizar sus mensajes.

El éxito mencionado de Amazon con la personalización del comercio electrónico se basa en el machine learning. Recogen las enormes cantidades de datos sobre los comportamientos, intereses y compras pasadas en línea de sus clientes para adaptar la experiencia de compra en línea.

Todo, desde los correos electrónicos hasta las ofertas de productos, es personalizado, junto con cada punto de contacto en el viaje de compra.

Puede parecer algo irónico, pero el machine learning ayuda a crear una experiencia más humana .

La personalización del comercio electrónico hace que los clientes se sientan más importantes, con la experiencia cuidadosamente diseñada para satisfacer sus necesidades e intereses.

Esto ayuda a generar lealtad. Los clientes confiarán en una marca que los haga sentir como si estuvieran siendo escuchados. La investigación indica que el 44% de los clientes volverán para realizar futuras compras después de tener una experiencia de compra personalizada.

6. Reduzca el ‘desperdicio de comercialización’

Reducir el 'desperdicio de marketing'

Cuando se trata de marketing, es increíblemente útil tener un sistema que pueda identificar rápidamente tendencias y acciones en tiempo real, y luego responder en consecuencia sin ningún aporte humano. Esta capacidad de “aprender” sobre la marcha es lo que hace que el machine learning sea tan importante en el marketing actual y en los años venideros.

En el pasado, muchos especialistas en marketing lanzaron campañas publicitarias con poco más que conjeturas. Sin conocer realmente a su audiencia, se desperdició una gran cantidad de dinero en anuncios o esfuerzos de promoción que no resonaron con sus clientes objetivo.

El machine learning elimina este desperdicio de marketing.

Adoptar un enfoque disperso del marketing en la era digital no solo es innecesario, sino una mera locura. El machine learning elimina las conjeturas del proceso, lo que permite a los especialistas en marketing llegar a su audiencia con ofertas de contenido y productos que tienen la mejor oportunidad de participación y, en última instancia, conversiones.

7. Los clientes de Chatbots involucran

Una imagen cada vez más común en muchos sitios web modernos es el chatbot amigable que aparece en la esquina inferior de la pantalla, que ofrece asistencia o asesoramiento poco después de que un visitante llega al sitio.

El machine learning es fundamental para el éxito de los chatbots, ya que les permite aprender continuamente de la interacción con los visitantes, recopilar datos e interpretarlos para proporcionar respuestas más precisas a lo largo del tiempo.

Los chatbots no solo eliminarán inevitablemente a los asistentes virtuales humanos a tiempo, sino que también proporcionarán a las empresas los medios para revolucionar las actividades de marketing .

Ya podemos ver cómo se usa el machine learning en muchas industrias diferentes hoy en día, desde ayudar a calcular el riesgo en las compañías financieras hasta proporcionar atención médica personalizada a través de Internet de las cosas (IoT).

Con los conocimientos que proporciona el aprendizaje automático, las empresas pueden adaptar sus esfuerzos de marketing, brindar un mejor servicio a sus clientes y, en última instancia, ofrecer una experiencia más personalizada. Esto ayudará a construir una audiencia leal que confíe en su marca y volverá a comprar más productos y servicios.

Al final, esta es una gran noticia para el resultado final de cualquier negocio. Con un contenido más optimizado y un análisis astuto de los datos disponibles, las empresas que utilizan el aprendizaje automático en su estrategia de marketing pueden ganar mucho en el futuro.

Cuando se trata de la transformación digital, no hay duda de que el machine learning y la inteligencia artificial ya son muy importantes para el futuro de los negocios .