3 fórmulas de Machine Learning centrado en mejorar la experiencia del usuario

Lanzar el mensaje adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado. Esta es la clave de toda estrategia de marketing digital y, en un sector en constante cambio, el Machine Learning se está imponiendo como una técnica para optimizar la estrategia de marketing centrada en la experiencia del usuario. Analizamos 3 formas de aplicarlo.

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El Machine Learning (ML) es la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente de la experiencia sin ser programados explícitamente.

Esta técnica se realiza creando algoritmos capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos (training data). Es decir, aplica técnicas de aprendizaje estadístico con el objetivo de identificar y predecir automáticamente patrones en los datos.

A través de este sistema, el reconocimiento de patrones permite extraer información que establece características comunes entre un gran número de datos.

Uno de sus objetivos es conocer al detalle el comportamiento de los usuarios y, así, detectar cómo mejorar la experiencia del usuario (UX o User Experience).

Actualmente, el 84% de las grandes empresas ya utilizan la IA y, según un estudio de Tata Consultancy Services (TCS), en 2020 el total de las compañías habrán adoptado esta tecnología en algún área de su negocio integrándose como parte de su estrategia empresarial.

Así, según este informe, las compañías que han invertido en Inteligencia Artificial en los últimos meses han aumentado sus beneficios en un 25% y han reducido sus costes en un 20%.

Por otro lado, los nuevos puestos de trabajo nacidos de la incorporación de la Inteligencia Artificial también tendrán un papel fundamental, triplicando su número en las compañías donde la transformación digital está asentándose como base de la estrategia empresarial.
 

                                                                        (Imagen: HubSpot)


A continuación, analizamos 3 formas en la que Machine Learning se centra para optimizar la experiencia del usuario:


1. Análisis predictivo de datos

Ser capaz de visualizar las relaciones en los datos impulsa la confianza. La confianza impulsa la toma de decisiones que, a su vez, impulsa la ejecución de mejores acciones de marketing para mejorar la experiencia del usuario.

Hay herramientas actuales en el mercado, como Tableau y Qlikview, que proporcionan una rica variedad de widgets de visualización de datos que se pueden aplicar a datos estructurados y no estructurados.

Un óptimo caso del uso predictivo de datos para mejorar la experiencia de los usuarios es lo que ya se está utilizando en la industria de viajes para poder ofrecer mejores recomendaciones.

Por ejemplo, pueden existir miles de combinaciones posibles de vuelos que conectan Madrid y Shanghái, y este número se puede multiplicar por ‘X’ si se consideran todos los servicios posibles.

Pero, ¿qué soluciones y servicios de viaje son relevantes para un pasajero determinado? ¿Qué hotel es el más adecuado para una pareja joven que acaba de reservar sus vuelos para las próximas vacaciones de verano?

Los sistemas de recomendación basado en algoritmos de Machine Learning ofrecen un valor beneficioso para los usuarios y los proveedores de viajes al proponer las opciones más valiosas y relevantes para los usuarios, al mismo tiempo que maximizan los ingresos de los proveedores de viajes.

Los análisis predictivos ayudan a comprender mejor las necesidades de los usuarios y combinan este conocimiento con los posibles productos y servicios.


2. Análisis de contenidos

Teniendo un análisis predictivo de datos, serás capaz de crear un contenido inteligente y relevante que te permita generar mayor engagement con los usuarios. Con ello, es posible enfocar nuestra técnica en la personalización del mensaje.

Esta técnica es buena, por ejemplo, en la suscripción del usuario: los datos generados a través de las suscripciones sirven para que los algoritmos de Machine Learning puedan ofrecer recomendaciones de contenido basado en datos históricos.

El email marketing -probablemente la más clásica de las disciplinas de marketing digital- se puede ver enormemente mejorada en sus performances gracias al uso del Machine Learning.

Aquí exponemos 4 ejemplos:

     1) Optimización de la hora de envío de las newsletter. A través de Machine Learning puedes analizar y programar con más facilidad la hora más adecuada para el envío (y reenvío) de tus newsletters, hasta poder llegar a una personalización pormenorizada de los envíos.

     2) Personalización de las recomendaciones vía newsletter. Este uso del Machine Learning es muy parecido a lo descrito anteriormente para las recomendaciones de vuelos.

     3) Machine Learning para hiper-segmentación de nuestra audiencia. Gracias a los algoritmos de ML puedes identificar cuáles son los segmentos de tu audiencia más valiosos a nivel de conversión y, así, crear campañas específicas para ellos.

     4) Machine Learning para tener mejores insights sobre nuestra audiencia durante todo su ciclo de vida. Aprovechando los datos transaccionales, de comportamiento y de intención de los usuarios, el análisis predictivo te permite enviar correos electrónicos altamente contextuales durante todo el ciclo de vida del cliente. Con métricas clave como CLTV (Customer LifeTime Value), tiempo para la primera compra, tiempo entre compras, etc., puedes crear campañas más potentes para involucrar a tus clientes de manera más efectiva y en tiempo real.


3. Aprender de los resultados

Las técnicas de Machine Learning hacen posible realizar cambios en tiempo real en la ejecución de acciones de marketing. Aprender de los resultados va a acelerar el crecimiento y las habilidades de los profesionales de Marketing.

Por ejemplo, gracias al Machine Learning puedes desarrollar un customer care predictivo. Saber cómo un cliente puede ponerse en contacto y por qué razón es obviamente una información muy valiosa.

No sólo permite la planificación de recursos (¿tenemos suficiente personal atendiendo al teléfono?), sino que también permite la personalización de las comunicaciones.

Otro proyecto que se está probando en Estados Unidos utiliza esta técnica. Se trata de una tecnología de IA construida por Saffron, ahora una división de Intel.

El análisis de miles de factores permite hacer coincidir los patrones generales de comportamiento del cliente con los de los miembros individuales.


En la nueva era del marketing digital, la tecnología será la que se encargue de optimizar los procesos. Por ello, es bueno contar con una agencia especializada que te ayude en este proceso.

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gfiorelli
gfiorelli
31/08/2017

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