¿Qué es el aprendizaje automático y es el camino a seguir?

¿No está seguro de si el aprendizaje automático tiene un lugar en su negocio y en la forma en que informa y optimiza su marketing? El equipo de Distract comparte sus pensamientos.

A medida que avanza la tecnología, el aprendizaje automático se está arraigando cada vez más en nuestra vida cotidiana.

Después de todo, se encontró que el 40% de los especialistas en marketing creen que mejores datos mejorarían sus resultados de marketing.

Y entendemos por qué.

El acceso a mejores datos puede brindarle más confianza para tomar decisiones basadas en datos. Y con el aprendizaje automático implementado, incluso podría obtener recomendaciones intuitivas basadas en el rendimiento de la campaña.

Entonces, en este blog, exploraremos:

• ¿Qué es el aprendizaje automático?
• ¿Por qué el marketing puede beneficiarse del aprendizaje automático?
• Pasos a seguir para prepararse para las oportunidades de aprendizaje automático

Vamos a meternos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial que permite que las aplicaciones de software predigan mejor los resultados mediante el uso de análisis y datos históricos.

Si trabaja en el espacio del marketing digital, sabe que el aprendizaje automático es inevitable y, en muchos casos, puede conducir a un rendimiento comercial significativamente mayor.

Ejemplos de aprendizaje automático en marketing

Existen todo tipo de herramientas de inteligencia artificial que ayudan a las empresas con el aprendizaje automático.

Desde una perspectiva de marketing, existen cinco tipos clave de software de aprendizaje automático:

1. Sistemas de recomendación
2. Orientación de pronóstico
3. previsión LTV
4. Pronóstico de la tasa de abandono
5. Informes y análisis de big data

Veamos cada uno con un poco más de detalle.

Sistemas de recomendación

Esto es más o menos lo que dice en la lata. El aprendizaje automático de recomendaciones puede usar los datos del historial de compras para ofrecer productos a los compradores que otros compradores como ellos han comprado.

Al ofrecer ofertas y recomendaciones personalizadas, las empresas pueden aumentar las ventas y refinar su orientación.

Orientación de pronóstico

En términos generales, la publicidad paga se dirige a los usuarios según datos demográficos particulares o actividad histórica.

Sin embargo, también existe la orientación predictiva, que es donde puede dirigirse a los usuarios que tienen más probabilidades de realizar una compra.

previsión LTV

LTV se calcula como parte de un informe, lo que significa que es retrospectivo. Idealmente, el LTV debería calcularse antes de que el cliente se vaya. Y aún mejor sería poder predecir cuándo un tipo particular de cliente considerará abandonar y usar eso para iniciar una campaña para mantenerlos a bordo.

También se puede usar para medir el impacto de las campañas de marketing en LTV en lugar de solo clientes potenciales o ventas.

Pronóstico de la tasa de abandono

Similar a lo anterior, el pronóstico de la tasa de abandono brinda a las empresas oportunidades de marketing predictivo para mantener a los clientes a bordo durante más tiempo e identificar las causas clave del abandono temprano.

Informes y análisis de big data

Por último, pero no menos importante, los informes y el análisis de big data son una tendencia futura clave para el aprendizaje automático en marketing.

Si bien las herramientas como Google Analytics le brindan todos sus datos de marketing en un solo lugar, no ofrece mucho en cuanto a información o recomendaciones.

Predecimos una mejora del software que ofrece análisis más predictivos desde el punto de vista del marketing.

Pasos para prepararse para el aprendizaje automático en análisis de marketing

Históricamente, los especialistas en marketing han confiado en herramientas como Google Analytics y en los informes nativos dentro de herramientas como Google Ads y Facebook Business Manager para comprender la calidad de sus campañas de marketing, en particular, sus anuncios pagados.

Pero con la muerte de las cookies de terceros y las actualizaciones de privacidad, el análisis de las métricas de los usuarios para la optimización se está volviendo más difícil.

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Debido a esto, las plataformas de marketing se están inclinando hacia el aprendizaje automático, quitando datos confidenciales de las manos de los especialistas en marketing y obligándolos a confiar en las optimizaciones inteligentes que están realizando las plataformas.

Las plataformas de marketing como Google y Facebook le permiten elegir un objetivo para sus campañas publicitarias para maximizar ciertas conversiones, alcanzar un ROAS específico o simplemente dirigir el tráfico a su sitio web. Estas plataformas afirman que pueden usar métricas detalladas (que no divulgan exclusivamente) sobre los usuarios para alcanzar estos objetivos por usted.

Sin embargo, Google ha reducido drásticamente la cantidad de términos de búsqueda de usuarios que puede ver, y con la transición a GA4, será casi imposible analizar la navegación de su sitio web sin tener un gran conjunto de datos.

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iOS 14 ha tenido otro impacto crucial en la publicidad de Facebook, ya que la orientación demográfica ya no está disponible cuando se analizan las conversiones.

Limitaciones como esta no dejan a los especialistas en marketing más remedio que confiar en los sistemas de aprendizaje automático.

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Por qué es crucial configurar correctamente las conversiones

Cuando confía en estas plataformas para optimizar sus campañas para alcanzar sus objetivos de marketing, es importante asegurarse de que los datos que les proporciona sean correctos.

Asegurarse de que sus conversiones estén configuradas correctamente y estén en sus plataformas lo pondrá en marcha con el pie derecho y significará que las plataformas se están optimizando para lo correcto. Si no proporciona a las plataformas datos relevantes, el proceso de aprendizaje automático será mucho más largo. También es probable que no vea todos los beneficios.

Cuantos más datos pueda proporcionar para el aprendizaje automático, mejor. Encontrar similitudes significativas en un grupo de 10 000 usuarios será más preciso que en un grupo de 100, lo que significa que es más probable que las optimizaciones inteligentes basadas en un grupo grande generen un resultado positivo.

Optimización para conversiones en Google

Google tiene muchos tipos de campañas en las que el aprendizaje automático está a la vanguardia. El más nuevo de los cuales es Performance Max, donde ingresa una cantidad de activos y Google anuncia en varias plataformas de Google en su nombre a los usuarios que decide que probablemente le generarán conversiones.

Si bien esta es una forma extrema de aprendizaje automático, no tiene que sumergirse directamente y confiar en Google para que se lo quite todo de las manos.

Las estrategias de ofertas automáticas también son una forma de aprendizaje automático. Puede mantener el control de sus palabras clave y copiar mientras permite que Google muestre esos anuncios a las personas que se convertirán.

Proporcionar a Google la mayor cantidad de datos posible lo colocará en el mejor lugar para atraer a los usuarios correctos. Una ventaja clave de usar las plataformas de Google es que todas las herramientas de Google funcionan juntas a la perfección. Esto hace que las conversiones sean fáciles de configurar con Google Tag Manager, Google Analytics o Google Ads. Una vez que se agrega una conversión a Google Ads, se beneficiará del aprendizaje automático y la optimización inteligente de inmediato. Google utilizará el aprendizaje automático para lograr sus objetivos según su estrategia de oferta.

Con Ruler, las llamadas o los formularios se pueden importar a Google Ads de varias maneras. Las llamadas de regla se pueden importar automáticamente a Google Analytics como un evento que luego se puede crear como un objetivo e importar a Google Ads.

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Alternativamente, los datos de formularios y llamadas se pueden exportar desde Ruler y cargar en Ads. Este método actualizará las conversiones y las asociará con anuncios que usan GCLID. Google puede usar esta información para dictar decisiones inteligentes.

Aprovechar al máximo las plataformas sociales

Lograr que las plataformas de terceros hablen con Facebook y otras plataformas de redes sociales puede ser difícil. Es una buena práctica con las plataformas sociales agregar UTM a cada anuncio para que la acción en el sitio web pueda rastrearse hasta la campaña social, el grupo de anuncios y el anuncio específico.

Con Ruler, estos UTM se pueden analizar para determinar la cantidad de llamadas y formularios que se pueden atribuir.

Sin embargo, otra forma en la que podemos utilizar el aprendizaje automático es mediante la creación de audiencias personalizadas. Las audiencias se pueden subir a las plataformas sociales utilizando identificadores como números de teléfono y direcciones de correo electrónico. Al hacer esto, esta audiencia personalizada se puede orientar para el remarketing o para audiencias similares. Estas audiencias similares son donde entra en juego el aprendizaje automático.

Las plataformas sociales analizarán su lista de audiencia personalizada y usarán marcadores clave para identificar qué tienen en común estos usuarios. Luego pueden crear una audiencia similar basada en usuarios adicionales que también poseen estos marcadores clave. En teoría, esta audiencia será similar a su lista de remarketing, lo que significa que es más probable que realicen acciones similares.

Cuantos más datos pueda proporcionar a cualquier plataforma, mejores serán las optimizaciones inteligentes. Se recomienda tener una lista de más de 300 usuarios al crear una audiencia personalizada.

Si no es factible crear una lista de compradores o convertidores anteriores, observe el paso anterior a la conversión o el paso anterior. Crear una audiencia de usuarios que hayan completado acciones clave en su sitio (ya sea el último paso en su viaje de conversión o no), hace que cualquier audiencia similar esté un paso más cerca de la conversión que una audiencia amplia y completamente nueva.

Terminando

El aprendizaje automático no se puede escapar en el espacio de marketing digital.

Sea proactivo y configure audiencias y seguimiento ahora. Más adelante, estos se pueden usar en campañas y las plataformas ya tendrán datos para tomar decisiones.

Recuerde, las herramientas de atribución son el primer paso hacia el aprendizaje automático. Invierta en uno ahora para comenzar con sus datos de marketing.

Ruler Analytics es una herramienta de atribución líder que puede integrarse con todas sus herramientas de marketing clave. Reserve una demostración para obtener más información.

O, si necesita ayuda para crear campañas de marketing de principio a fin, comuníquese con el equipo de Distract.

Acerca de Hannah Langton

Hannah es gerente sénior de cuentas de publicidad de búsqueda en Distract. Con cinco años de experiencia, Hannah mira hacia el futuro de la publicidad digital y el aprendizaje automático.

Acerca de Distraer  

Distract es una agencia creativa de publicidad y marketing digital con sede en la ciudad de Lincoln en East Midlands. Distract se enorgullece de la innovación y la creatividad, lo que permite que los clientes de los sectores B2B y B2C se destaquen entre la competencia.

Los equipos de búsqueda y redes sociales de Distract trabajan de manera creativa con los clientes para crear campañas que brinden constantemente oportunidades de ventas y consultas y aumenten el conocimiento de la marca. Distract logra esto a través de una combinación de marca personal clara, estrategias innovadoras y el uso de elementos creativos producidos a través del diseño, el video y las redes sociales.