Día a día las personas exigen experiencias de compra y de servicios mucho más personalizadas relevantes y rápidas, y para lograr esto el Machine Learning es fundamental. En este artículo daremos 5 consejos para automatizar procesos de mercadeo y aplicar Machine Learning para marketeros o profesionales de mercadeo.
Los profesionales de mercadeo o marketeros tienen la necesidad de ser cada vez más creativos y diseñar campañas mucho más eficaces, eficientes y valiosas. Sin dejar a un lado la importancia de segmentar de manera más inteligente y definir métricas o indicadores de rendimiento más objetivos y veraces. Para solucionar esto el Machine Learning juega un papel fundamental ya que permite analizar de manera rápida grandes volúmenes de datos.
Según Think With Google: “El 66% de los líderes de la industria del mercadeo consideran que la automatización de procesos de la mano del Machine Learning son fundamentales para que pueden enfocar su trabajo en actividades propias de mercadeo estratégico, creatividad e innovación[1]” Lo anterior debido a la gran variedad de herramientas que utilizan para “ahorrar costos” supuestamente.
Recuerden que la tecnología Machine Learning no hace milagros y si la empresa no tiene un base datos organizada y unos indicadores u objetivos el resultado hablara por si solo.
A continuación los 5 consejos:
- Definan el nivel de automatización: Recuerden que ya existen muchas herramientas que utilizan Machine Learning en sus procesos para funcionar y por lo tanto no es necesario que desarrollen o construyan su propio algoritmo. Simplemente definan que van a automatizar, hasta que punto y úsenlo.
- Herramientas como HubSpot automatizan procesos de mercadeo con flujos de trabajo dinámicos y aplican Machine Learning sobre el core de su plataforma para que tu blog o sitio web tenga súper poderes y los contenidos se construyan de manera optima para Google y el SEO.
- Si utilizan Google AdWords recuerden que existen herramientas como:
- Definan indicadores comunes que todos entiendan: Es importante que todos tengan claro lo que están midiendo y cuales son los objetivos.
Seguir midiendo “me gustas” entre otras métricas tradicionales ya esta en el pasado y hoy deben existir indicadores o KPIS claves que todos deben conocer.
Recomendamos centra estos indicadores en:
- Posicionamiento de marca:
- Rendimiento del activo digital o sitio web:
[1] Google/MIT Technology Review Insights, líderes y laggards en machine learning. Líderes (n = 186) definidos dentro de >15% incremento en ingresos o + 15 puntos de incremento en el market share; laggards (n = 176) definidos dentro de <0% crecimiento en ingresos o <0 puntos de market share, global, 2018.
