Cómo Utilizar el Aprendizaje Automático para Mejorar tu Marketing Digital

Neil Patel
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Author: Neil Patel | Co Founder of NP Digital & Owner of Ubersuggest
How to Use Machine Learning to Improve Your Digital Marketing

El aprendizaje automático (del inglés, machine learning) está a punto de transformar el sector del marketing. En muchos sentidos, ya ha comenzado a hacerlo. Según Gartner, el 30% de las empresas utilizarán el aprendizaje automático en una parte de su proceso de ventas en 2020. 

Además, estas empresas están utilizando el aprendizaje automático para adelantarse a los competidores al abordar algunos de los retos más difíciles del marketing, como la personalización, la atención instantánea al cliente y el big data. 

En otras palabras, el aprendizaje automático no es solo para los informáticos. Los profesionales del marketing deben observar y tomar nota. A continuación, hablaremos de cinco formas de emplear el aprendizaje automático para potenciar tus esfuerzos de marketing digital. 

¿Qué es el aprendizaje automático?

Antes de entrar en el ámbito del marketing, tomémonos un segundo para establecer qué son la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. 

La inteligencia artificial es simplemente cualquier forma de inteligencia demostrada por una máquina en lugar de la inteligencia natural que se observa en humanos y animales. Cuando la mayoría de la gente piensa en la inteligencia artificial, piensa específicamente en ordenadores que reproducen cierto nivel de inteligencia humana, como el ordenador que juega al ajedrez. 

El aprendizaje automático, o machine learning, es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas encontrar nuevas y mejores soluciones automáticamente al aprender de errores y experiencias. Cuantos más datos y experiencia tenga un algoritmo, mejor será en el futuro. 

Los sistemas de aprendizaje automático pueden dividirse básicamente en dos subconjuntos: guiados y no guiados. Los sistemas guiados se suministran con conjuntos de datos y soluciones por parte de los seres humanos en primera instancia. Se les enseña qué patrones buscar inicialmente y luego mejorarán en la identificación de esos patrones en el futuro. 

Los sistemas no guiados tienen acceso a conjuntos de datos dispares y sin clasificar y se les deja descifrar patrones de forma independiente sin la orientación de los humanos. Los sistemas no guiados crearán un algoritmo y luego buscarán formas de mejorarlo en el futuro. 

Cómo utilizar el aprendizaje automático para mejorar tu marketing

Sabemos que los equipos de marketing no tienen dificultades por falta de datos. Los profesionales del marketing tienen dificultades para dar sentido a todos los datos que tienen a su alcance y luego poner esos datos en uso. En este tipo de análisis es donde entra en juego el aprendizaje automático. 

La principal razón para añadir el aprendizaje automático a tus herramientas de marketing es que puede dar sentido a grandes cantidades de datos mucho más rápido y con mayor eficacia que los humanos. 

Este proceso puede utilizar datos para identificar patrones y hacer predicciones casi al instante. Los profesionales del marketing pueden utilizar esta información para optimizar una gran parte de su flujo de trabajo, desde la realización de más pruebas y la mejora de la experiencia del usuario en su sitio web hasta la personalización de la experiencia del cliente y la automatización de la interacción con el consumidor. 

En resumen, el aprendizaje automático puede utilizarse para mejorar casi todos los aspectos de tus esfuerzos de marketing digital. A continuación, hablaremos de cinco de las formas más importantes. 

Analizar conjuntos de datos

Independientemente de cómo utilices el aprendizaje automático en tus esfuerzos de marketing, el proceso probablemente comenzará con el análisis de conjuntos de datos. 

Por ejemplo, el aprendizaje automático se puede utilizar para analizar y encontrar patrones de actividad del usuario en tu sitio web. En lugar de revisar tú mismo los datos de tu perfil de Google Analytics, un algoritmo podría hacer el trabajo en segundos, prediciendo el comportamiento futuro de los usuarios e identificando patrones que puedes usar para optimizar tu sitio. 

Claro, los humanos son perfectamente capaces de analizar los datos por sí mismos, pero no se puede hacerlo tan rápido ni con la misma precisión que las soluciones impulsadas por IA. 

Los profesionales del marketing también pueden utilizar el aprendizaje automático para conocer mejor su base de clientes. 

Tomemos la segmentación de clientes, por ejemplo. Dividir a tu audiencia en diferentes grupos puede hacer que tus esfuerzos de marketing sean mucho más eficaces, pero tomaría mucho tiempo hacerlo tú mismo. Por otro lado, un algoritmo de aprendizaje automático podría segmentar automáticamente tu base de clientes en función de acciones y patrones de comportamiento que no podrías identificar por ti mismo. 

Crear y optimizar contenidos

No necesitas que te reitere la importancia del contenido en tus esfuerzos de marketing digital. Sin embargo, es posible que necesites una aclaración sobre cómo el aprendizaje automático puede mejorar lo que escribes y publicas y por qué es esencial utilizarlo en tu estrategia de marketing de contenidos. 

Para empezar, el aprendizaje automático puede ayudar a que tus artículos ocupen mejores posiciones en los resultados de los motores de búsqueda. Una cosa es ser un buen redactor, otra es escribir de una manera que agrada a Google, para que te recompense en las SERP. Tienes que asegurarte de que utilizas todas las palabras clave pertinentes, de que hablas de todos los temas relevantes y de que cubres todas las posibilidades en general. 

Eso es bastante difícil de hacer sin herramientas inteligentes de creación de contenido como Frase.io, que utiliza el aprendizaje automático para comparar tu contenido con los principales resultados de Google y asegurarse de que has abordado todos los puntos relevantes. 

Machine learning Frase

En segundo lugar, puedes usar algoritmos para escribir contenidos por ti. Phrasee es una herramienta de redacción impulsada por IA que utiliza el aprendizaje automático para crear líneas de asunto de correo electrónico y notificaciones push que su algoritmo cree que generarán un ROI más alto. 

Machine learning AI Copywriting

Incluso puedes usar IA para ayudarte a seleccionar contenidos para tus clientes. Curata ofrece un software de curación de contenidos con aprendizaje automático que ayuda a los profesionales del marketing a encontrar y publicar los contenidos más relevantes y atractivos para sus audiencias. 

Machine Learning Curata

Aumentar la personalización

La personalización es importante para los consumidores. Un estudio realizado por Accenture muestra que el 91% de los consumidores prefiere las marcas que recuerdan quiénes son y que, en consecuencia, les proporcionan ofertas y recomendaciones relevantes. Además, si no obtienen una experiencia personalizada, más de la mitad de los consumidores están dispuestos a cambiar a un competidor. 

La buena noticia es que el aprendizaje automático te permite ofrecer una experiencia lo más personalizada posible al cliente. Puedes emplear un algoritmo que hace un seguimiento detallado del comportamiento del usuario, aprende qué productos le gustan y crea una página de inicio personalizada y una lista de recomendaciones como resultado. 

Amazon, por ejemplo, utiliza algoritmos de IA que tienen en cuenta el historial de compras de los usuarios, los artículos en su carrito y sus hábitos de visualización para ofrecer las recomendaciones de productos con más probabilidades de generar una conversión. 

El mismo algoritmo también podría generar ofertas personalizadas para cada cliente y enviarlas por correo electrónico a los consumidores cuando sea más probable que compren. 

Mejorar la automatización del marketing

Una mejor personalización es una de las maneras en que el aprendizaje automático puede transformar la forma en que tu marca atrae a los clientes, pero no es la única. También puedes optimizar la automatización de tus esfuerzos de marketing y mejorar significativamente el engagement del cliente como resultado. 

Digamos que envías automáticamente un correo electrónico a los clientes cuando se suscriben a tu boletín de noticias o abandonan su carrito. Mientras que la mayoría de las marcas envían un correo electrónico genérico, las empresas que adoptan el aprendizaje automático pueden adaptar el contenido y las ofertas en función del historial de navegación de ese consumidor. 

Si miraran la gama de juguetes para perros de tu marca antes de suscribirse a tu boletín de noticias, una oferta relevante de juguetes para masticar los haría mucho más propensos a volver a comprarle a tu marca. 

Para las marcas de SaaS, las herramientas de automatización de marketing impulsadas por IA pueden analizar conjuntos de datos mucho más grandes y dispares para segmentar mejor los clientes potenciales. Esto permite a los representantes de ventas dar prioridad a los clientes potenciales que tienen más probabilidades de convertir. 

La automatización del marketing es increíblemente poderosa. Según Invesp, la automatización del marketing conduce a un aumento de más del 14% en la productividad de las ventas y a una reducción de más del 12% en los gastos generales de marketing. 

Es totalmente posible hacer esto sin el aprendizaje automático, pero la IA hace que tus esfuerzos de automatización sean mucho más personalizados y mucho más potentes. 

Utilizar Chatbots

Los chatbots son una poderosa herramienta de atención al cliente. Ocho de cada diez consumidores que han interactuado con uno de ellos afirman haber tenido una experiencia positiva. Si tienes un negocio en línea, son casi imprescindibles. 

Con los chatbots, no es necesario tener un humano a disposición para responder a los consumidores. En cambio, los chatbots impulsados por el aprendizaje automático pueden responder automáticamente a las consultas de los consumidores con una tasa de precisión asombrosamente alta. Esto se debe a que tu chatbot aprenderá del contenido de tu sitio web y de las conversaciones que tienes con los consumidores para mejorar constantemente las respuestas que proporciona. 

Debido a que el chatbot está aprendiendo y mejorando continuamente, ofrecerá una experiencia aún mejor al cliente con más conversaciones. Es posible que al principio quieras que tu chatbot pase una consulta demasiado complicada a un humano, pero pronto el bot será tan eficaz que no habrá necesidad de que un humano intervenga. Con el tiempo, tendrás un chatbot lo suficientemente inteligente como para vender a los consumidores, no solo para responder a sus preguntas. 

Los consumidores probablemente tampoco podrán darse cuenta de que están hablando con un robot. Algunos chatbots, como IntelliTicks, emplean otra rama de la IA, Natural Language Processing (NLP), para tener conversaciones a nivel humano con los clientes. 

Además, los datos recopilados por los chatbots impulsados por IA pueden analizarse mediante otro algoritmo de aprendizaje automático para generar información que los profesionales del marketing puedan utilizar para optimizar sus esfuerzos en el futuro. 

¿Cuál es el futuro del aprendizaje automático?

Las cosas se mueven rápido en el mundo del aprendizaje automático. Es de esperar que los avances en la IA de marketing se produzcan rápidamente. 

Ahora mismo se están desarrollando algoritmos mejorados, por ejemplo. Estos algoritmos no necesitan la intervención de seres humanos en el principio, lo que hace que su implementación por parte de los profesionales del marketing sea mucho más fácil y más rápida. 

La personalización también será aún más poderosa. Los algoritmos de aprendizaje automático serán cada vez mejores a la hora de discernir lo que quieren los consumidores, pero también mejorarán las formas de integración con las tiendas en línea. Pronto, los marketers podrán personalizar cada parte de sus sitios para usuarios individuales, al igual que las líneas de tiempo de las redes sociales están personalizadas para cada usuario. 

Por último, se esperan grandes avances en el aprendizaje automático en dispositivos móviles. Los asistentes digitales impulsados por IA se convertirán en una parte más prominente de nuestra vida, y los marketers tendrán que desarrollar estrategias para lidiar con esto. Las aplicaciones móviles también podrán integrar funciones de aprendizaje automático del mismo modo que los sitios web. 

Pero no te agobies. Antes de comenzar a preocuparte por lo que te depara el futuro, sigue las sugerencias que he hecho más arriba. Así estarás preparado para lo que ocurra en el futuro. 

Conclusión

Está claro: el aprendizaje automático puede transformar tus esfuerzos de marketing digital. 

Sin embargo, no te apresures. Adoptar soluciones sin entender primero cómo funciona la tecnología y su papel en tu empresa suele ser más perjudicial que beneficioso. 

El aprendizaje automático es poderoso, pero no es una bala de plata. Adopta una solución a la vez y estarás bien. 

Obtén más conocimiento leyendo mis artículos sobre el papel de la IA en el SEO y los asistentes digitales potenciados por IA

¿Qué estrategia de aprendizaje automático vas a implementar primero? 

Neil Patel

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Neil Patel

Co Founder of NP Digital & Owner of Ubersuggest

Es el cofundador de NP Digital. The Wall Street Journal lo llama el influenciador más importante en Internet, Forbes dice que es uno de los 10 especialistas en marketing más importantes, y Entrepreneur Magazine dice que creó una de las empresas más brillantes. Neil es autor best seller del New York Times y fue reconocido como uno de los 100 empresarios más importantes menores de 30 años por el presidente Obama, y como uno de los 100 más importantes menores de 35 años por las Naciones Unidas.

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