10 Formas en que el Machine Learning está cambiando los retos y oportunidades del mercado

La mayoría de nosotros ya estamos familiarizados con términos como la automatización, las campañas multicanal, el contenido personalizado, dinámico o contextual, la habilitación de ventas, los chatbots, etc. Miles de empresas usan estas tecnologías diariamente para llegar a más y mejores clientes y a veces pareciera que hemos alcanzado el pináculo de las posibilidades del marketing digital.

Pero justo cuando nos vamos habituando a estas nuevas estrategias, llega la tecnología del Machine Learning a demostrarnos que todas ellas pueden llevarse varios pasos más lejos, volverse infinitamente más sofisticadas y ser sustancialmente más eficientes en términos de ventas y retorno de inversión. 

Para muestra bastan un par de datos duros. Según el reporte de retail 2018 de del instituto de investigación Capgemini:

• En el 2018, el 84% de las empresas de marketing comenzaron a invertir en inteligencia artificial y machine learning.
• 75% de las compañías que usan tecnología de Inteligencia Artificial y Machine Learning están mejorando la satisfacción de los clientes y las ventas de nuevos productos y servicios en más del 10%. 

En el artículo de hoy vamos a explorar 10 formas particulares en las que el Machine Learning le está dando un giro a las estrategias de siempre del Marketing Digital.  

1.- El Machine Learning permite optimizar al máximo la experiencia de usuario (UX)

De acuerdo con datos de la empresa Forrester, 57% de los ejecutivos en marketing digital opina que la ventaja principal del Machine Learning y la Inteligencia Artificial radica en su capacidad de mejorar la experiencia del cliente, la atención y el soporte. De hecho, la industria del marketing ya está usando estas tecnologías para predecir las expectativas de cada usuario, adaptarse a lo que necesita y obtener una ventaja muy significativa frente a la competencia. 

2.- Soluciona muchos de los problemas de la personalización del contenido

Gracias al Machine Learning, es posible ofrecerle al usuario contenido cada vez más personalizado, no sólo porque pueden analizarse gran cantidad de datos, sino también porque la Inteligencia Artificial puede hacer predicciones muy acertadas sobre el tipo de recomendaciones que hay que ofrecerle al público para incrementar la tasa de respuesta y la percepción de valor. 

3.- Incrementa la precisión y alcance de la publicidad personalizada y contextual 

Según un reporte de IDC del 2017, para el 2020 la publicidad personalizada en tiempo real y multicanal será una realidad aplicada. A unos meses de que se cumpla la fecha de su pronóstico, podemos ver cómo en efecto cada vez más empresas de marketing se enfocan en crear y poner al alcance de sus clientes tecnologías que permitan desplegar anuncios automatizados al usuario adecuado, en el momento correcto y con el contenido y las imágenes precisas. 

4.- Predice el riesgo de abandono y disminuye las tasas de cancelación del cliente 

En lugar de seguir dependiendo de costosas aproximaciones y estrategias estadísticas para disminuir la tasa de abandono de los clientes, las compañías de telecomunicaciones y servicios están comenzando a recurrir a modelos de riesgo e intervención de Machine Learning e Inteligencia Artificial, que permiten detectar el punto exacto en el que hay que tomar medidas de retención y fidelización adicionales con cada cliente. 

5.- Permite la variación de precios en tiempo real de acuerdo con la demanda 

El Machine Learning es una de las tecnologías más importantes que están detrás de los precios dinámicos en internet en el sector turismo, como en el caso de hoteles, alojamientos y experiencias como conciertos y eventos. 

Sin embargo, esta tendencia está creciendo a otras industrias como la del retail, en la que ya es posible establecer el precio de los productos y las ofertas de acuerdo con el historial del cliente, la demanda local, los inventarios, etc. 

6.- Disminuye costos logísticos y optimiza la gestión de inventario 

Se estima que el uso de Machine Learning en los procesos logísticos del retail puede significar hasta un 20% de reducción de stock, junto con los costos asociados de almacenaje y manejo que ello implica. 

De hecho, según un reporte del Mckinsey Global Institute, el el Machine Learning y las IA´s tienen el potencial de incrementar hasta en un 30% las ventas por internet. Las inteligencias artificiales también pueden mejorar el rendimiento de toda la cadena de valor en las industrias de consumo, desde el surtido hasta las devoluciones. 

7.- Simplifica la creación de estrategias de venta cruzada y ascendente 

Crear modelos de propensión basados en datos, segmento de mercado y Buyer persona es algo que los especialistas del marketing hacen, de una u otra manera, mucho antes de la época digital. Hasta hace poco, era posible crear complejos modelos estadísticos de consumo que contaban con un rango de confiabilidad aceptable. 

Sin embargo, una de las particularidades más valiosas de la tecnología de Machine Learning y la Inteligencia Artificial es precisamente que pueden arrojar nuevos modelos de propensión más sofisticados, más confiables y que implican mucho menos esfuerzo.

8.- Permite conocer mucho mejor a nuestros leads

El lead scoring significa “calificar” a cada prospecto o lead de acuerdo con su cercanía en cuanto a características y etapa de compra con nuestro cliente ideal. Esto permite identificar en qué parte del embudo o funnel de ventas se encuentra cada uno y qué tantas probabilidades tiene de comprar el producto. 

Esta información es valiosa porque nos permite decidir qué tipo de información, publicidad o promociones hay que hacerle llegar. La Inteligencia Artificial hoy en día puede utilizar el aprendizaje automático para puntuar cada lead en tiempo real utilizando todos los datos relevantes que tiene a la mano.

9.- Optimiza la segmentación y la microsegmentación de clientes

La razón por la que segmentamos a los clientes es para conocerlos mejor, darles un trato más personalizado y ofrecerles productos y servicios que se adapten a su estilo de vida. Mientras más fina sea la segmentación, más posibilidades tenemos de hablarle al prospecto en su idioma y en el momento preciso. 

Gracias al Machine Learning, analizar una inmensa cantidad de datos sobre antigüedad, frecuencia y propensión a la compra y establecer microsegmentos cada vez más específicos ya no es una tarea titánica. Incluso, ahora es posible hablar de “personalización” en sus últimas consecuencias. 

10.- Creación de ofertas específicas para el usuario

La inteligencia Artificial puede crear anuncios o recomendaciones específicas y personalizadas para cada usuario, basándose en datos de búsqueda contextual, comportamiento en la web, segmento e historial de datos. Uno de los ejemplos más claros de esto son las recomendaciones de productos de Amazon, o de contenido en aplicaciones como Netflix.

En Xarvis, the customer behavior company, utilizamos tecnología de punta en Machine Learning para revelar el comportamiento presente y predecir el comportamiento futuro de los clientes de nuestros clientes. No necesitas gastar miles de dólares en software y un equipo de analistas, nosotros te ofrecemos todo lo que necesitas saber para tomar excelentes decisiones de negocio.