Formas de mejorar la Mercadotecnia Multicanal con Machine-Learning

Las empresas estiman un gasto mundial en medios de 2,1 mil millones de dólares

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Foto: Bigstock

Explicar la trascendencia que tienen los dispositivos móviles, las plataformas digitales y los canales de comunicación actuales para múltiples agencias y marcas en la actualidad ya está de más. Es un hecho que la vida del consumidor y la de la mercadotecnia ha cambiado de forma amplia y basta, sobre todo entre la manera que tienen estos últimos para llegar al usuario, con base en la optimización de estrategias y su modelo de negocio.

La consolidación de las nuevas tecnologías en los usuarios hizo que los estrategas tuvieran la necesidad de ofrecer respuestas de manera inmediata, sobre todo la de los smartphones. De acuerdo con eMarketer, para el 2019, las inversiones destinadas a publicidad móvil llegarán a 195 mil 550 millones de dólares.

Sin embargo, también es una realidad que se tiene que adaptar de forma exacta este tipo de estrategia. Datos de MobileMarketer indican que aunque el 42 por ciento del tráfico web anual proviene de la interacción de los consumidores desde dispositivos móviles, sólo un 23 por ciento de las firmas invierte sus presupuestos en este terreno. El problema es que estar dentro de esta tendencia sin antes establecer puntos de referencia podría ser un error.

McKinsey estima un gasto mundial en medios de 2,1 mil millones de dólares y actuar sin saber qué canales están impulsando las ventas o, más específicamente, o cuáles son los qué tienen esfuerzos que están funcionando, significaría la perdida de inversión de forma sustancial para las marcas. En el mundo actual, no es raro que una transacción involucre hasta 30 actividades diferentes de mercadotecnia. ¿La razón?, los “puntos de contacto” se han diversificado.

La ventaja actual es que justificar los presupuestos y optimizar las actividades es más fácil con el aprendizaje automático (Machine Learning) que brinda la tecnología. Este segmento, realizado de forma adecuada, resuelve al menos cuatro problemas principales:

  • Análisis

Aunque los consumidores pueden agruparse en un mismo grupo, sus comportamientos de compra pueden ser completamente diferentes. El análisis con mayor cálculo hace que una empresa se adapte a los clientes modernos.

  • Conocimiento del último punto de contacto

Los puntos de contacto tienen un impacto significativo en la decisión de compra del consumidor. Este puede planear sus compras con base en el último anuncio que vio en línea.

  • Separar los efectos de múltiples puntos de contacto 

La venta promedio resulta en más de 30 puntos de contacto. Sin mejores modelos de aprendizaje y predicción, los especialistas simplemente no podrían saber qué actividades fueron más efectivos para impulsar la decisión de compra.

  • Conocer qué anuncios llegaron a un consumidor específico

Un análisis del sitio web que haga un viaje del cliente y presente los resultados del impacto total de un anuncio en particular, en una campaña integrada con múltiples puntos de contacto, es obra del machine learning.