El aprendizaje automático enseña a los especialistas en marketing a cultivar una mentalidad de crecimiento

En asociación con Google

Si bien la digitalización ha puesto a prueba los métodos y medidas tradicionales del departamento de marketing en los últimos años, la función está recuperando su energía al conectarse a una fuente de energía rica y abundante: los datos.

Los datos empresariales existentes, así como la información recopilada al interactuar con los consumidores, se han convertido en un valioso activo comercial. Con la llegada del aprendizaje automático, un tipo de algoritmo que identifica patrones en los datos y mejora con la experiencia, las empresas pueden usar los datos para predecir y aprender a identificar a los consumidores que probablemente se convertirán en clientes de alto valor.

La reestructuración empresarial que tiene lugar hoy refleja la transformación que está en marcha en industrias enteras, desde los medios hasta la fabricación, a medida que las empresas se reconfiguran para competir en un entorno empapado digitalmente. Durante mucho tiempo, ninguno de nosotros habría pensado que vender alimentos y bebidas a través del comercio electrónico sería un negocio tan grande, dice Shyam Venugopal, vicepresidente de estrategia global de medios y datos del consumidor de PepsiCo. Estamos operando en un entorno que está en constante cambio.

Ninguno de nosotros habría pensado que vender alimentos y bebidas a través del comercio electrónico sería un negocio tan grande. Estamos operando en un entorno que está en constante cambio.

Dada la creciente complejidad de los viajes de compra de los clientes, que ahora abarcan múltiples dispositivos, plataformas y puntos de contacto, la tarea de mantenerse al día puede parecer abrumadora. Los especialistas en marketing han tenido que repensar radicalmente sus enfoques para llegar a clientes potenciales en una era con infinitas opciones para crear y distribuir contenido. Su objetivo es aún más ambicioso: anticipar con precisión los próximos movimientos de sus clientes potenciales, capturando e incluso dando forma a lo que quieren y necesitan.

La profusión de datos que las empresas pueden recopilar representa una oportunidad de cumplimiento de deseos para los ejecutivos de marketing de las grandes empresas que anhelan volver a construir relaciones uno a uno con los clientes. Al invertir y aprovechar las técnicas de aprendizaje automático para combinar los datos en busca de información, identificar patrones y crear modelos predictivos, los especialistas en marketing pueden mapear el recorrido del cliente. Pueden comprender cómo los diferentes segmentos toman decisiones de compra y presentarles mensajes más personalizados.

Romper el molde del marketing con el aprendizaje automático

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Aprovechando los datos

Una encuesta reciente realizada por MIT Technology Review Insights, en asociación con Google, confirmó la centralidad de los datos en la construcción de una estrategia de marketing hiperpersonalizada. La encuesta entrevistó a 1.419 ejecutivos de marketing de empresas con más de $100 millones en ingresos anuales, de diversas industrias, incluidos los servicios financieros, el comercio minorista, la tecnología y la educación.

Después de una cuidadosa consideración de las métricas comerciales, los encuestados podrían clasificarse como líderes o rezagados: Los líderes representan empresas que lograron un aumento de más del 15 por ciento en los ingresos durante dos años o un aumento de más del 15 por ciento en la participación de mercado durante el mismo tiempo. período. Por el contrario, las rezagadas fueron empresas que vieron una reducción de los ingresos o una pérdida de participación de mercado en el mismo período de tiempo. Entre los encuestados, dos tercios de los líderes dicen que la forma en que las empresas aplican sus datos jugará un papel clave en su capacidad para prosperar.

Además de los puentes técnicos que deben cruzarse para extraer información procesable de los datos, también es necesario reducir las barreras funcionales. La encuesta encontró que los líderes tienen un 60 por ciento más de probabilidades que los rezagados de creer que el equipo de marketing debe poseer una estrategia de clientes basada en datos que respalde a todas las partes interesadas de la organización. En el pasado, es posible que marketing haya supervisado la generación de demanda, pero pasó esos clientes potenciales a ventas. Ahora, el marketing debe hacerse cargo de toda la experiencia, difundiendo conocimientos y análisis en toda la empresa.

Diseñando el camino de la no resistencia

Con su capacidad para comprender y anticipar el enfoque de marketing más efectivo para cada cliente actual y potencial, el aprendizaje automático libera a los especialistas en marketing del trabajo pesado asociado con la descarga y manipulación de cantidades masivas de datos.

Considere, por ejemplo, una función de marketing que ha acumulado 2,5 millones de direcciones de correo electrónico y quiere contactar a las personas que tienen más probabilidades de ser receptivas a una nueva oferta de productos. Segmentar manualmente ese volumen de clientes lleva mucho tiempo, pero rociarlos con spam generará cancelaciones de suscripción y re -La adquisición es prohibitivamente costosa. El aprendizaje automático puede extraer de manera eficiente las direcciones de correo electrónico cuyos propietarios tienen, por ejemplo, un 25 por ciento de posibilidades de abrir el correo electrónico y un 1 por ciento de posibilidades de darse de baja. Guiados por la lógica del aprendizaje automático, los especialistas en marketing pueden identificar y mezclar la combinación óptima de elementos que probablemente conducirán a un objetivo comercial exitoso.

Seguimiento del impacto en todo el negocio

Sin embargo, la ejecución constante en ese nivel requiere más que capas de nueva tecnología. Maximizar los procesos centrados en el cliente significa unificarlos, unir sistemas dispares y ponerlos en el centro del negocio. Para las empresas típicamente organizadas por geografía o línea de productos, la agitación representa un cambio cultural a nivel de ADN: una nueva arquitectura corporativa que respalda la gestión de la experiencia del cliente.

¿Dónde podría comenzar tal esfuerzo? En cada parte de la organización, la definición de lo que es un cliente puede ser diferente, observa Allison Hartsoe, fundadora y directora ejecutiva de Ambition Data, una firma de consultoría de análisis de datos. La organización necesita crear una visión unificada del cliente, una definición más amplia de la que todos se beneficien.

El compromiso de centrarse en el cliente y en los datos requiere invariablemente una reestructuración organizativa. Se vuelve necesario porque los datos de los clientes se distribuyen entre muchos departamentos; así que para ser integral necesitas que la organización se alinee, dice Hartsoe. Se trata de cambiar la forma de pensar de toda la empresa. En algunas empresas, lograr ese objetivo significa agregar un director de análisis al C-suite.

En cualquier caso, transformarse en una organización sólida impulsada por métricas requiere funciones discretas para trabajar juntas mucho más de cerca. En una empresa de juegos, dice Hartsoe, los gerentes de producto no toman decisiones sobre qué características del producto agregar sin obtener información del grupo de investigación de clientes. Dada la decisión de la empresa de centrarse en los clientes de alto valor, antes de tomar cualquier decisión, los gerentes de producto quieren pasar por las métricas de los clientes de alto valor, para que puedan tomar decisiones centradas en el cliente, dice Hartsoe. El uso de métricas cambia el proceso de toma de decisiones. También permite a las empresas evaluar de forma preventiva el impacto de cualquier iteración del producto que se esté considerando.

Equipados con tecnología de aprendizaje automático, los especialistas en marketing no solo harán su trabajo de manera diferente, sino que también harán un trabajo diferente. En la encuesta, casi las tres cuartas partes (73 por ciento) de los líderes de marketing que invierten en aprendizaje automático dicen que han pasado más del 10 por ciento de su tiempo de la activación manual a la generación de información estratégica. Ahora pueden administrar con mayor diligencia sus decisiones de asignación de inversiones, dedicando sus recursos limitados a los clientes potenciales más prometedores. El aprendizaje automático puede comparar datos históricos sobre personas que se convirtieron en compradores con recién llegados que muestran un comportamiento previo a la compra similar. El resultado: un modelo predictivo basado en la intención futura de un cliente.

Como encontró la encuesta, los líderes tienen un 53 por ciento más de probabilidades que los rezagados de decir que el aprendizaje automático procesa señales de datos para ayudar a los especialistas en marketing a detectar mejor la intención del consumidor. La capacidad de recopilar, organizar y analizar datos de múltiples fuentes permite a los especialistas en marketing determinar qué tan cerca están los clientes de una decisión de compra, dando forma a mensajes que son relevantes en lugar de intrusivos. Los consumidores modernos, cuyas expectativas de lo que pueden comprar cuando, es decir, cualquier cosa y en este momento, prefieren hacer negocios con empresas que los entiendan y los ayuden.

Una acumulación de tales experiencias positivas para los clientes forma los componentes básicos de lo que podría ser la ventaja competitiva más duradera: la lealtad del cliente.

Conquistar clientes, capturar retornos

Los departamentos de marketing ahora pueden clasificar a los clientes en grupos con mayor precisión. Al definir segmentos de clientes basados ​​en el valor, las empresas pueden aumentar el retorno de la inversión en marketing programando la entrega de sus mensajes cuando los datos indican que los clientes potenciales están a punto de tomar una decisión.

El aprendizaje automático también puede medir la eficacia con la que el marketing invierte su presupuesto, calculando continuamente el rendimiento. La encuesta encontró que los líderes tienen el doble de probabilidades que los rezagados de estar de acuerdo en que el uso del aprendizaje automático en las campañas de medios ha mejorado los ROI de peor desempeño en un 10 por ciento o más. Los especialistas en marketing pueden medir el impacto del uso de diferentes tácticas de marketing y, al mismo tiempo, cuantificar el valor de elementos aislados dentro de cada una de esas actividades. Con eso en mente, pueden reasignar sus presupuestos, alejándose de los canales menos eficientes.

Al unir silos de datos inconexos y aplicar el aprendizaje automático a todos los datos de la organización, el marketing obtendrá y mantendrá una visión más clara de esos clientes que nunca antes e impulsará el crecimiento del negocio. A medida que los especialistas en marketing desarrollen confianza en el valor agregado que resulta de integrar el aprendizaje automático en su función, un número creciente se convertirá en estudiantes entusiastas de la tecnología, un bien invaluable en la era digital predictiva.

Obtenga más información sobre el impacto del aprendizaje automático en el marketing.

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