¿Qué es el marketing personalizado y por qué el aprendizaje automático es una herramienta eficaz para ello?

A medida que el mundo del marketing digital se vuelve cada vez más competitivo, las empresas deben ir más allá de cumplir con las expectativas básicas de los clientes para brindar una experiencia sobresaliente. Y el marketing personalizado puede ayudarlo a hacer precisamente eso. Pero, ¿qué es el marketing personalizado? Sigue leyendo para saber más.

El marketing verdaderamente personalizado se ha convertido en una necesidad más que en algo agradable. Esto se debe a que los clientes ya esperan cierta cantidad de personalización, como que su nombre aparezca en la parte superior de un correo electrónico de marketing. Ahora, están buscando el siguiente nivel, como páginas web que muestren contenido automáticamente según sus preferencias o anuncios basados ​​en la ubicación para ofertas especiales en tiendas cercanas.

Afortunadamente, la tecnología está de nuestro lado, con la automatización y el aprendizaje automático que facilitan la provisión de contenido de marketing verdaderamente personalizado. Exploremos lo que eso significa para su negocio.

¿Qué es el marketing personalizado?

El marketing personalizado es la práctica de dirigir el contenido a clientes específicos en función de los datos que ha recopilado. Esto incluye sus intereses, preferencias y comportamientos. Las empresas utilizan estos datos para crear contenido altamente personalizado, que se envía a los clientes por correo electrónico, anuncios u otras plataformas. Por ejemplo, VWO Personalize le permite ofrecer miles de viajes únicos hechos a medida para una audiencia específica y activados en el momento adecuado. Puede realizar una prueba gratuita si desea explorarla.

Los datos de los clientes se recopilan mediante herramientas automatizadas y algoritmos inteligentes, que es donde entra en juego el aprendizaje automático. Por lo general, se agrega un código al sitio web, lo que permite que la máquina capture datos valiosos, como clics, tiempo invertido en el sitio e historial de compras. Con la tecnología adecuada, también puede recopilar datos de las interacciones con los clientes a través de múltiples canales.

La recopilación de datos también incluye la recopilación de información sobre la demografía del cliente, como la edad, el sexo, la ubicación y el estado financiero. Una vez que haya recopilado todos los datos relevantes, los algoritmos los analizarán e identificarán qué clientes deben recibir qué contenido.

El objetivo es crear una gran experiencia que se sienta única para cada cliente. Esto significa llegar a la persona adecuada en el momento adecuado con el mensaje adecuado. Pensar:

• Correos electrónicos personalizados (y no solo nos referimos a insertar su nombre en lugar de "Estimado cliente")
• Descuentos dirigidos
• Recomendaciones de productos
• Ofertas de cumpleaños
• Recompensas para clientes fieles

Beneficios del marketing personalizado

La personalización le da un toque humano importante a su estrategia de marketing (incluso si todos saben que la lleva a cabo una máquina). Hace que su cliente potencial se sienta valorado, ya que la marca se ha esforzado por descubrir lo que quiere.

La felicidad del cliente conduce a una mayor lealtad. Esto tiene un impacto positivo en sus costos de adquisición (normalmente es más barato mantener a los clientes que tiene). Los clientes leales también lo recomendarán a otros. Esto, a su vez, mejora su reputación y atrae más negocios.

Además, el marketing personalizado puede mejorar su ROI, ya que las recomendaciones personalizadas animan a los clientes a gastar más de lo que gastarían con la publicidad tradicional. Según una encuesta, es más probable que el 91% de los consumidores compre con marcas que los recuerdan y brindan ofertas y recomendaciones relevantes.

Mientras tanto, el 63 % de los especialistas en marketing de EE. UU. considera que el aumento de las tasas de conversión es el principal beneficio de la personalización. Por lo tanto, si le preocupan las conversiones y los ingresos y se pregunta "¿Cuánto tiempo lleva ver los resultados de SEO?", vale la pena dedicar sus esfuerzos de marketing a la personalización.

Retos del marketing personalizado

El marketing personalizado no es un paseo por el parque. Por un lado, debe asegurarse de que sus clientes no se desanimen al hacer un seguimiento y analizar sus preferencias y comportamientos. También hay leyes de privacidad de datos para navegar.

Otro desafío es que necesita recopilar una gran cantidad de datos para predecir con precisión lo que quieren los clientes. Esto se suma a la segmentación de los clientes según la edad, el género y la ubicación. Y querrá realizar experimentos para ver qué funciona y qué no. Lleva mucho tiempo hacer todo esto a escala.

Incluso si usa una herramienta como Apache Hadoop para procesar y almacenar grandes volúmenes de big data (lea este artículo de Databricks sobre el software Hadoop), no es posible crear manualmente correos electrónicos o anuncios personalizados para cada cliente. Ahí es donde entra el aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que permite que las máquinas aprendan continuamente de los datos. Los algoritmos analizan grandes conjuntos de datos para identificar tendencias y relaciones entre los datos, utilizando sus hallazgos para predecir qué acciones o experiencias tienen más probabilidades de dar un resultado determinado.

Las máquinas se vuelven más inteligentes cuanto más datos absorben. Después de un tiempo, se vuelven capaces de tomar sus propias decisiones y ajustar sus acciones sin intervención humana.

Puede sonar tremendamente futurista, pero todos experimentamos el aprendizaje automático en nuestra vida cotidiana. Si busca un artículo en un sitio web minorista, espere verlo anunciado en sus redes sociales. Cuando escribe un mensaje en WhatsApp, aparecen sugerencias de palabras basadas en el contenido del mensaje anterior. Y cuando inicie sesión en Amazon o Netflix, verá recomendaciones adaptadas a sus preferencias.

¿Cómo se utiliza en marketing?

En el marketing personalizado, ML se utiliza para analizar el tipo de contenido, palabras clave y frases que captan la atención de sus consumidores objetivo. Una vez que haya descubierto lo que les importa, puede crear contenido o infografías relevantes. Y, con el tiempo, la máquina aprenderá qué contenido es más efectivo para alcanzar objetivos particulares.

Estas son algunas de las técnicas comúnmente utilizadas en el aprendizaje automático:

Análisis de regresión

Este es un método estadístico que le permite examinar la relación entre dos o más variables. Puede usar la regresión lineal para determinar qué páginas tienen más probabilidades de generar conversiones, ya que una ecuación de regresión puede revelar una relación definitiva entre la cantidad de clics en una página determinada y la cantidad de conversiones. La regresión logística se utiliza para analizar los datos históricos de comportamiento de compra, lo que lo ayuda a determinar acciones de seguimiento personalizadas para lidiar con el abandono del carrito.

Algoritmos de agrupamiento

Estos algoritmos lo ayudan a agrupar clientes en segmentos mediante el análisis de datos no etiquetados, separándolos en grupos según las características y cualidades compartidas y asignándolos en grupos.

Se pueden aplicar para el desarrollo de motores de recomendación y análisis de redes sociales. La idea es que si existe una conexión entre las personas, a menudo tienen un conjunto común de preferencias, por lo que puede estar seguro de que los seguidores de una página de Facebook en particular reaccionarán positivamente a un anuncio de algo similar.

reglas de asociación

Las reglas de asociación revelan relaciones interesantes entre diferentes variables en bases de datos enormes y también se pueden usar para construir motores de recomendación. Por ejemplo, si compra un teléfono nuevo en Amazon, es posible que vea una recomendación para una funda de teléfono adecuada. Esto se basa en el hecho de que otros clientes compraron ambos artículos juntos y la computadora aprendió que es una acción popular.

Cadenas de Markov

Este método se utiliza para modelar probabilidades, como analizar el comportamiento del sitio web de un usuario en tiempo real y hacer predicciones de navegación basadas en él. Una máquina puede detectar que la mayoría de los visitantes hacen clic en los botones CTA cuando están ubicados en el medio de la página, por lo que el diseñador web sabe configurar todas las páginas de esa manera en el futuro.

¿Por qué el aprendizaje automático es tan efectivo para el marketing personalizado?

Personalización a escala

Las herramientas de aprendizaje automático aprenden sobre las preferencias de los clientes mucho más rápido que los humanos. Pueden procesar grandes cantidades de datos casi al instante y tomar decisiones inteligentes basadas en ellos.

Por ejemplo, la máquina sabe cuándo alguien ha abandonado su carrito de compras y genera automáticamente un correo electrónico de seguimiento personalizado. Mire el siguiente ejemplo, donde el mensaje incluye el nombre del comprador y le da un incentivo para regresar:

Conocimientos más profundos

ML es útil para obtener una comprensión más profunda de su audiencia. Las máquinas pueden aprender de los filtros que permiten a los visitantes del sitio web ordenar los elementos por categoría y el seguimiento profundo del comportamiento que monitorea el movimiento del mouse, el desplazamiento y el tiempo dedicado por página. La tecnología de aprendizaje profundo de Google le permite generar búsquedas sugeridas para usuarios individuales.

También pueden analizar las interacciones mediante el Procesamiento del lenguaje natural (NLP), donde las computadoras aprenden a comprender las palabras habladas y el texto de una manera similar a la humana, y el análisis de sentimientos, donde la máquina puede decir si las actitudes de los participantes son positivas o negativas. Ambas técnicas ayudan a los especialistas en marketing a darse cuenta cuando un cliente no está satisfecho o encontrar la oportunidad ideal para aumentar las ventas.

Acciones ajustables

Debido a que el aprendizaje automático permite que las computadoras desarrollen conocimiento y analicen datos constantemente, significa que se pueden tener en cuenta las características y comportamientos cambiantes de los clientes.

Si un cliente lleva mucho tiempo contigo, sus gustos y circunstancias pueden cambiar. El aprendizaje automático lo ayuda a estar preparado para eso, ya que las herramientas pueden ajustar y refinar el contenido para las preferencias más actualizadas.

Por ejemplo, Salesforce tiene una IA llamada Einstein, que es capaz de ajustar su modelado con cada interacción con el cliente y datos adicionales que recibe.

Las mejores prácticas para usar el aprendizaje automático en el marketing personalizado

Un masivo 93% de los profesionales B2B globales cree que los esfuerzos de personalización en sus sitios web han dado sus frutos en el crecimiento de los ingresos. Pero, ¿cómo puede asegurarse de que el aprendizaje automático aumente esos esfuerzos de la manera más efectiva? Aquí hay algunos consejos sobre cómo hacerlo bien.

Poner al cliente primero

Suena obvio, pero siempre debe tener en cuenta la experiencia del cliente. No se deje llevar tanto por la nueva tecnología que olvide por qué la está usando. Si hay una situación en la que una llamada telefónica en vivo funcionaría mejor que un correo electrónico personalizado (como compensar a un cliente por un problema o error), hágalo.

También puede usar ML para fortalecer la experiencia de atención al cliente con opciones como chatbots y búsqueda activada por voz.

El tiempo es clave

El marketing personalizado no se trata solo de adaptar el contenido de sus mensajes. El momento adecuado es crucial si desea que el destinatario se involucre por completo. Cada cliente es único y no todos revisan su correo electrónico o navegan por las redes sociales a la misma hora del día. El aprendizaje automático le permite personalizar los tiempos de envío/visualización en función de comportamientos anteriores, lo que se denomina "entrega inteligente".

Usa pruebas A/B

Las pruebas A/B comparan la versión original de su propiedad digital con una o más variaciones y miden la diferencia con los objetivos definidos. Divide uniformemente su tráfico entre versiones para determinar qué versión funciona mejor. Esto significa que una proporción significativa de su tráfico se envía a una variación de bajo rendimiento.

Para maximizar las conversiones en la ventana de tiempo de experimentación, VWO ofrece pruebas de bandidos de múltiples brazos (MAB). El algoritmo MAB asigna el tráfico de forma dinámica, lo que significa que identifica continuamente la variación de rendimiento superior en función de los datos obtenidos durante la prueba y enruta la mayoría del tráfico de forma dinámica y en tiempo real a esta variante ganadora.

Entonces, si tiene una ventana corta para la optimización y no tiene suficiente tiempo para esperar la importancia estadística, puede optar por esta prueba basada en el aprendizaje automático para maximizar sus conversiones. Para saber más sobre esto, haz una prueba gratuita con VWO o solicita una demostración con nuestros expertos del MAB.

Personaliza tu sitio web

Además de personalizar anuncios emergentes o correos electrónicos, puede personalizar páginas web y aplicaciones para satisfacer clientes específicos. Cuando alguien navega por el sitio o la aplicación, el contenido que ve se puede personalizar en función del género, la ubicación y si es un cliente nuevo. Nuevamente, Amazon y Netflix son particularmente buenos en esto. Realice una prueba gratuita para ver cómo VWO Personalize puede ayudarlo con esto.

Adopte un enfoque omnicanal

A los clientes les gusta usar el canal que les resulte más conveniente en ese momento, así que asegúrese de que la personalización se extienda a todos ellos. Puede utilizar herramientas de prueba funcional para verificar que sus sitios web y aplicaciones funcionen según lo previsto, con los mensajes correctos llegando a los usuarios correctos.

¡Cuantos más canales tengas, más datos habrá! También puede usar pandas DataFrames para cargar datos de diferentes bases de datos y formatos de datos para obtener una vista completa y segmentar registros dentro de un marco de datos. (Lea este artículo de Databricks sobre la estructura de pandas DataFrame).

Quitar

A medida que las personas son bombardeadas con mensajes de marketing de una variedad cada vez mayor de canales, debe reducir el ruido con contenido verdaderamente relevante. El aprendizaje automático le permite:

• Personalice sus mensajes de marketing a escala
• Haga que el proceso de recopilación de datos sea más eficiente
• Experimente con sus mensajes para generar conversiones

Sin embargo, los equipos de marketing no deben temer por su trabajo. Las máquinas aún no son capaces de mostrar inteligencia o conciencia creativa. Por lo tanto, los especialistas en marketing inteligentes pueden combinar IA con aportes humanos para brindar una experiencia de cliente personalizada.

Con suerte, esta guía ha proporcionado una respuesta clara a la pregunta: "¿Qué es el marketing personalizado?" y ahora se siente seguro para utilizar el marketing personalizado para potenciar su negocio.