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Machine Learning: aplicaciones de uso

Por Jacobo Vidal Abeigón - El 17 August 2017 - 0 Comment(s)

Machine Learning: aplicaciones de uso

Por Jacobo Vidal Abeigón - El 17 August 2017 - 0 Comment(s)

En Elogia nos encanta estar al día de todas estas tecnologías, adaptarnos lo más rápido posible a ellas y buscar la forma de sacarles partido en el día a día, por eso, hoy os traemos 8 técnicas y aplicaciones de uso de Machine Learning en el ámbito del marketing digital, para que una empresas de cualquier tamaño puedan usarlas y su uso no quede solo relegado a gigantes de la tecnología. Como ya comentamos en otro post anterior, la inteligencia artificial (IA) es un tema que está a la orden del día, sin embargo, la IA es un término amplio que abarca diferentes tecnologías como el reconocimiento de voz e imagen, técnicas de aprendizaje automático y búsqueda semántica. 

Usos del Machine Learning:

1-Optimización de la conversión

La IA también se está utilizando para aumentar las tasas de conversión, las herramientas basadas en IA son más eficaces que herramientas de Test A/B más tradicionales, ya que nos permiten probar simultáneamente una variedad de elementos de página y variaciones con menos tráfico que lo que normalmente se requiere para que un Test A/B pueda ser estadísticamente significativo.

Este proceso también se conoce como Machine Learning e implica algoritmos evolutivos que tratan de encontrar las combinaciones más óptimas y quedarse con el conjunto de soluciones que aporte mejores tasas de conversión.

2-Contenido inteligente

El contenido inteligente permite generar mayor engagement a los usuarios mostrándoles contenido relevante. Esto es algo muy común encontrarlo en secciones de algunas páginas que nos muestran “Clientes que han comprado el producto X también han comprado el producto Y”, pero también se puede aplicar a contenido de blogs y personalización de mensajes. El uso de esta técnica es muy útil para negocios basados en la suscripción del usuario, que cuanto más usa el servicio, más datos genera para que los algoritmos de Machine Learning puedan ofrecer recomendaciones de contenido basado en datos históricos. Tan solo tenemos que pensar en Netflix y su sistema de recomendación que muestra continuamente series o películas que le podría interesar al usuario.

3-Compra programática

La compra programática de medios puede utilizar modelos de propensión generados por algoritmos de aprendizaje automático para orientar de manera más eficaz sus anuncios a usuarios más relevantes. Además, la IA puede ayudarnos a reconocer sitios en los que el anuncio pueda llegar a tener un menor impacto y directamente eliminarlos de la lista de anuncios de sitios que se pueden colocar.

 

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4-Análisis predictivo

Los modelos de propensión pueden aplicarse para predecir cuando un usuario es más probable que genere una conversión, predecir el precio al cual un cliente es más probable que convierta o incluso predecir los clientes que tengan más probabilidades a comprar de manera recurrente. Esta técnica se denomina análisis predictivo, ya que utiliza datos analíticos para hacer predicciones de cómo se comportan los clientes. La clave y lo más importante de este modelo es que depende de los datos que hayas utilizado para crearlo, por lo tanto, si tenemos un conjunto de datos con errores o con altos niveles de aleatoriedad, las predicciones carecerán de precisión.

5-Lead scoring

Siguiendo con los modelos de propensión generados por Machine Learning, también pueden ser entrenados para calificar leads basados en diferentes criterios, así el equipo de ventas puede llegar a establecer el potencial que tiene un lead y si vale la pena dedicar esfuerzos y recursos en él. Esta técnica puede ser interesante en negocios B2B con procesos de venta en los que actúa una fase previa de consultoría y en la que cada venta toma una cantidad considerable de tiempo por parte del equipo. Por lo tanto, si nos ponemos en contacto con los clientes más relevantes, el equipo de ventas puede ahorrar tiempo y concentrar sus esfuerzos donde potencialmente sean más eficaces.

6-Segmentación de anuncios

Los algoritmos de Machine Learning pueden utilizar grandes cantidades de datos históricos para establecer qué anuncios funcionan mejor, en qué personas y en qué etapa del proceso de compra. Usando estos datos podemos servir el contenido más efectivo y en el momento adecuado. Al utilizar Machine Learning para optimizar constantemente miles de variables, podemos llegar a lograr una colocación y un contenido de anuncios más eficaces que los métodos tradicionales, aun así, siempre necesitaremos personas para las partes más creativas.

7-Re-targeting

Al igual que en la segmentación de anuncios, podemos usar Machine Learning para establecer qué contenido es más probable que hagan que los usuarios vuelvan a visitar tu página web basándonos en datos históricos.

8-Marketing automation

Las técnicas de marketing automation implican una serie de flujos de reglas y flujos de trabajo que se desencadenan con la interacción de un usuario, pero ¿quién decide estas reglas? ¿Con qué criterios? La mayoría de las veces es el propio optimizador el que intenta adivinar lo que cree que es más eficaz, sin embargo, apoyándonos de nuevo en el Machine Learning, podemos establecer realmente cuales son esos momentos más eficaces para establecer un punto de contacto con el usuario, las palabras en el asunto más eficaces y mucho más. Estos conocimientos se podrían aplicar para aumentar la eficacia de los esfuerzos de automatización.


Y tú, ¿ya utilizas el Machine Learning en tus procesos de trabajo?

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Jacobo Vidal Abeigón
Publicado el 17 August 2017 por Jacobo Vidal Abeigón 0
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