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Mayor eficiencia, personalización a escala y predicción en el comportamiento de los consumidores: estas son las claves del Machine Learning para las marcas de acuerdo con el informe anual Future Focus 2018, realizado por iProspect. Este estudio está orientado a examinar cómo las máquinas y la tecnología están impactando el marketing y la publicidad.
La Inteligencia Artificial (AI) y el aprendizaje de las máquinas, conocido como Machine Learning, van de la mano. Estos buscan realizar las mismas labores que un humano a través de diferentes tecnologías. Las computadoras son programadas para resolver problemas por sí mismas, aprendiendo a través de ejemplos en lugar de ser programadas para resolver un problema específico.
Grandes marcas como IBM, Microsoft, Google y Apple están utilizando este tipo de tecnología porque entienden los beneficios que traerá para los clientes en cuanto a servicio personalizado y desarrollo de los productos.
Precisamente por este hecho es relevante entender en términos de negocio qué beneficios pueden obtener las empresas de aprender a utilizar y dirigir Machine Learning o ¿qué puede ofrecer el Machine Learning a las marcas y cómo lo está logrando?
iProspect en su estudio analiza las respuestas:
- Mayor eficiencia:
La automatización y las capacidades de auto entrenarse le permitirá a las organizaciones realizar ciertas tareas rápidamente y a mayor escala, desde acciones simples hasta soluciones orientadas al cliente. Por ejemplo, durante el 2017, el Washington Post publicó más de 850 artículos sobre deportes o resultados electorales, completamente escritos por un asistente de inteligencia artificial: Heliograf.
Así mismo, puede ayudar con la clasificación y el ordenamiento de datos a través de algoritmos de aprendizaje. El aprendizaje automático ahorrará tiempo y energía, dejando tiempo para enfocarse en tareas de alto valor que solo la inteligencia humana puede dirigir.
- Personalización a escala:
Las marcas deben mantener grandes volúmenes de conversaciones con sus clientes sin comprometer la calidad de cada una, lo que requiere una escucha eficiente y una respuesta relevante. El Machine Learning está diseñado para considerar variables, combinar fuentes de datos y proporcionar resultados más rápidos, haciendo que las marcas puedan determinar qué respuestas funcionarán mejor con sus consumidores.
A través de algoritmos se pueden definir las mejores combinaciones de imágenes, texto, y fuentes, entre otros, para entregar mensajes personalizados en páginas web, motores de recomendación y herramientas de CRM.
La Universidad de Chamberlain decidió, a través del Machine Learning, ofrecer experiencias personalizadas a sus consumidores. Trabajaron desde contenido hasta calls-to-action dependiendo del canal de comercialización por el que accedían las personas. Esto implicó un aumento del 10% en su rendimiento.
- Predecir el comportamiento:
El Machine Learning tiene capacidades de autocorrección, lo que ayuda a las empresas a anticipar mejor los comportamientos y necesidades de los consumidores a través de modelos predictivos. La medición que concentra la información y el CRM que vincula direcciones de correo electrónico a cookies, hacen que la visión del consumidor sea más completa para el anunciante.
Desde el punto de vista de CRM, la predicción hace posible la estimación del valor de vida del cliente antes de la conversión, o activa una alerta cuando se detecta un riesgo de abandono.
JCDecaux, una de las mayores compañías de servicios de publicidad exterior, o Out of Home, quiso mejorar sus ventas y eficiencia, por lo que por medio del Machine Learning dio a sus vendedores acceso al rendimiento de ventas actual y el que se predecía, así pudieron realizar un control más estricto en los procesos de ventas y sus precios.
Finalmente, siempre habrá desafíos que una máquina no podrá predecir, por lo que las empresas que tengan roles claros para el Machine Learning en relación con el marketing humano, estarán mejor posicionados para el éxito.
