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Por qué Machine Learning es crucial para las marcas

Por qué Machine Learning es crucial para las marcas

Por qué el Machine Learning es crucial para las marcas

Muchos marketeros todavía tienen problemas para definir Machine Learning y, aun más, para aprovechar esta tecnología en su estrategia de fidelización de clientes. Esto suena desalentador, pero es posible revertirlo.

El Machine Learning  puede constituir una herramienta esencial para las empresas. No sólo ayuda a liberar talento humano para dedicarlo a otros fines, sino que puede ofrecer a los clientes una experiencia más personalizada, gracias al análisis de su historial de compras y a la proyección de sus intereses futuros.

 

¿Qué es Machine Learning?

Es una tecnología que enseña al software a aprender, sin estar explícitamente programado para hacerlo. Un sistema que lo utiliza puede adaptarse cuando se expone a nuevos datos. El Machine Learning  requiere supervisión, experiencia humana que revise, valide y ajuste las acciones del programa. El aprendizaje avanzado de la máquina puede detectar patrones y ajustar las acciones en consecuencia, sin la ayuda de un desarrollador de software.

Un ejemplo de Machine Learning  avanzado es una red neuronal que toma decisiones o predice, tal como hace el cerebro humano, reconociendo una imagen o clasificando datos. El sistema puede aprender sin intervención humana.

Debido a que las empresas son transaccionales por naturaleza, el aprovechamiento del Machine Learning  y la automatización permite a las empresas realizar transacciones simples mientras libera el talento humano, esto significa que el área de ventas y otros representantes de la “primera línea” pueden concentrarse en trabajar los aspectos más críticos o complejos de las interacciones con los clientes.

Los algoritmos son capaces de aprender de los datos existentes, aportando datos más relevantes en el momento adecuado. Machine Learning permite interacciones de comercio electrónico más eficientes con un cliente, haciendo posibles más transacciones en un momento dado y aumentar las ventas en general.

 

Agregue todos los datos de clientes en un solo lugar

Muchas organizaciones están tratando con fuentes de datos dispares, con silos de datos repartidos entre los departamentos, por lo que a menudo no logran representar cabalmente las transacciones de la empresa o los comportamientos más recientes de sus clientes.

Las plataformas que pueden agregar e integrar datos para ofrecer un perfil de cliente con detalle de sus interacciones y necesidades, son clave para los marketeros de hoy, pues garantizan la actualización inmediata de los datos de los clientes y reflejan la evolución individual de los intereses y preferencias de cada uno.

 

Análisis más eficaz de los datos de los clientes

Una vez que los datos de los clientes han sido canalizados a un único repositorio, las organizaciones pueden usar Machine Learning para descubrir qué productos se está contratando, qué se está comprando y qué interacciones ha habido con la marca a través de múltiples puntos de contacto, concretos y digitales.

El Machine Learning puede ayudar a segmentar automáticamente los perfiles de los clientes, basados ​​en patrones de comportamiento y de viaje del cliente, para que coincida con mejores resultados de compra de productos o servicios.  Hoy se requiere trabajar en con un sistema de transacción instantáneo que arroje ideas para que las marcas reaccionen y ajusten su estrategia en forma inmediata.

 

 

El Machine Learning es amigo, no enemigo

La reputación en torno a la inteligencia artificial (IA) y al Machine Learning puede no ser la mejor, debido al temor a que la tecnología conduzca a una eventual eliminación de algunos puestos de trabajo.

Por el contrario, aplicar Machine Learning al marketing en realidad pone mayor énfasis en lo  humano. La automatización de ciertas de sus funciones permite a los marketeros ahorrar tiempo en tareas intensivas, como interrogar grandes conjuntos de datos, identificar e interpretar tendencias y segmentar manualmente los perfiles de los clientes, lo que se traduce en concentrar sus esfuerzos en el trabajo que construye un experiencia personal para sus clientes.

Además, a medida que la IA continúa evolucionando y entrega respuestas más inteligentes, los marketeros comenzarán a buscar formas de abordar otros aspectos de la toma de decisiones de los consumidores, en una esfera más bien emocional.

Los asistentes inteligentes y las tecnologías de chatbot ya están empleando el reconocimiento de voz y el lenguaje natural. Se trata de un procesamiento que identifica patrones de voz del cliente para detectar señales conductuales. Estos elementos, que parecen ahondar en el ámbito de lo humano, sólo trabajarán para crear sinergia entre el hombre y la máquina, facilitando una relación más fluida y una experiencia más personalizada con los clientes.

 

Un ejemplo de Machine Learning en acción

Laura tiene 29 años, vive en Madrid y hace regularmente compras online a Cosméticos Olé, una tienda minorista de productos de belleza. Como suscriptora de comunicaciones vía email, recibe recomendaciones de productos de acuerdo a su comportamiento de navegación y compra.

Durante casi un año, cada tres meses, Laura compra máscara para pestañas en la tienda virtual de Cosméticos Olé. Su historial de navegación muestra, además, que ha explorado los productos para el cuidado de la piel de esa marca.

Después de cuatro meses sin haber realizado una nueva compra, Laura recibe un mensaje automático que le ofrece un descuento en productos para el cuidado de la piel. Cuando abre el mensaje va en viaje de negocios a San Sebastián. Unos minutos más tarde, recibe de Cosméticos Olé un mensaje de texto que le informa sobre un taller referido al cuidado de la piel, a realizarse esa misma semana en una tienda cercana a su ubicación en San Sebastián.

 

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