¿Estás usando los modelos correctos?

Ahora que los consumidores esperan velocidad e hiperpersonalización en todo, los especialistas en marketing deben encontrar formas innovadoras de satisfacer las demandas y maximizar sus presupuestos. Para lograr esto, los especialistas en marketing recurren a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. De hecho, hay un nuevo término solo para eso: marketing de IA.

Las expectativas de los clientes nunca han sido tan altas. Amazon, Netflix y Google han establecido el estándar de lo que los consumidores esperan de la tecnología y el marketing. Amazon toma su pedido con un clic y lo entrega al día siguiente. Netflix revisa años de tus opciones de entretenimiento y sugiere instantáneamente los próximos programas que te gustaría ver. Google corrige su ortografía, programa a Alexa para que le diga cuándo llegará el paquete de Amazon y le brinda respuestas instantáneas incluso para las apuestas de barra más oscuras.

El marketing de IA, como se muestra en estos ejemplos, utiliza tecnología para recopilar datos, desarrollar conocimientos de los clientes, anticipar el siguiente mejor curso de acción y tomar decisiones automatizadas sobre acciones de marketing. Para impulsar la retención y satisfacción del cliente, el marketing de IA puede ayudarlo a hacer todo estos para lograr cosas.

Exploremos 3 áreas en las que el marketing de IA puede ayudar y lo que debe saber sobre cada área antes de comenzar un proyecto.

Para cada proyecto, examinaremos brevemente qué es, cómo funciona para el marketing y cualquier dificultad técnica o cultural a tener en cuenta al aplicarlo.

1. Gestión de datos de marketing:

Qué es. La gestión de datos de marketing es el proceso de recopilación y procesamiento de datos de marketing, información competitiva e información de investigación de mercado. Esta función no debería estar en el departamento de TI: es el núcleo de lo que hace el marketing. Determinar quién es el mejor comprador para su producto o servicio es claramente una función de marketing. Recopilar y administrar los datos asociados con sus compradores es la primera consideración del marketing. ¿Qué sabes de tus clientes? ¿Cuántos de ellos tienes? ¿Cómo describe a un cliente? ¿Quién compra qué productos o servicios? ¿Qué tan grande es el mercado general para su producto o servicio?Todas estas importantes preguntas de marketing se responden mediante la gestión de datos de marketing.

Cómo podría funcionar para usted. El uso de la IA y el aprendizaje automático en esta área se puede hacer tanto a nivel macro como micro. A nivel macro, puede usar modelos de IA y aprendizaje automático para comprender cómo se segmenta toda su base de clientes en grupos de compradores específicos, ayudándole a predecir el valor de por vida de un producto y atribuirlo a clientes individuales. Este análisis de datos a nivel micro lo ayuda a determinar qué clientes o prospectos se rastrean mejor con qué productos. La recopilación de datos de estos esfuerzos solo ayuda a que sus modelos sean más sólidos y precisos.

La recopilación de datos también requiere que administre la calidad de los datos recopilados. El aprendizaje automático se puede utilizar en grandes conjuntos de datos para deduplicar registros o realizar ajustes para estandarizar campos como códigos postales o direcciones. ML también es útil para organizar conjuntos de datos para su uso en otras aplicaciones de IA.

Otros usos del aprendizaje automático incluyen técnicas como web scraping. Este proceso es útil cuando se trata de comprender a la competencia. El sitio web de cada competidor generalmente contiene información que se puede recopilar utilizando este método, como: B. nuevos productos disponibles, clientes mencionados y programas especiales. Toda esta es información pública y, con los algoritmos correctos, los científicos de datos pueden recopilar información fundamental sobre los competidores existentes y emergentes.

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Cosas a tener en cuenta. Existen hordas de herramientas y agencias de consultoría que quieren ayudarlo a administrar los datos de marketing. Las herramientas incluyen una amplia gama, desde Google Analytics hasta SAS, y cada una ofrece una función específica. Comprender lo que está tratando de lograr (segmentación del mercado, análisis de la competencia, etc.) lo ayudará a decidir qué herramientas o agencias pueden ayudarlo.

Al comenzar proyectos de administración de datos de marketing, primero considere el propósito de administrar sus datos y luego busque las herramientas que mejor cumplan con las tareas identificadas.

2. Intención del cliente

Qué esLos datos de intención del cliente son información de ventas y marketing derivada de la observación de las acciones del cliente al acceder a contenido en línea, ver competidores, registrarse para eventos, contactar analistas o cualquier número de actividades en las redes sociales, desde buscar en la web hasta publicar en LinkedIn, casi todas las organizaciones de marketing. hoy en día depende de este tipo de datos hasta cierto punto, pero a menudo no funciona para todos los especialistas en marketing.

Cómo podría funcionar para usted. A partir de los datos recopilados sobre las interacciones de cada cliente con su marca, sitio web o empleados, los estadísticos y los científicos de datos pueden sacar conclusiones sobre los intereses y las intenciones del cliente para interactuar con su empresa y comprar en ella. Estas conclusiones pueden ser útiles para posicionar el producto adecuado en el momento adecuado para los clientes.

Una vez que se desarrolla un algoritmo para identificar a estos clientes, es imperativo que también recopile información sobre la salida del modelo de IA de los equipos de ventas que usarán esta información, así como de los especialistas en marketing que pueden aplicarla a las campañas en línea que está probar el resultado del modelo, pero también probar cómo lo usan las ventas y el marketing.

Cosas a tener en cuenta. Las fuentes de datos son más importantes para determinar la intención. Ya tiene buena información sobre lo que compran sus clientes, cuándo compran, a quién compran y qué tipo de empresa o individuo compran. Pero los datos de intención también dependen de las acciones que sus clientes o prospectos podrían estar tomando. antes de que realmente hagan una compra.

Por ejemplo, esto puede requerir que su algoritmo de IA establezca conexiones entre una consulta en el sitio web de su competidor y su lista de prospectos o clientes. Hay empresas que pueden proporcionar datos de intención a nivel de contacto que identifican a una persona real que realiza una acción. Esta información es útil, pero debe usarse con precaución para evitar el efecto "aterrador".

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Además, cuando use datos de intenciones, recuerde que solo son indicativos, no son específicos ni actuales. Si su equipo de ventas usa datos de intenciones, deben estar informados sobre el significado real de la información. Por ejemplo, identificar a un CIO que es probable que compre un sistema ERP en los próximos 30 días solo puede significar que el CIO ha comenzado un proceso de un año para identificar un sistema.Pasar esto a ventas como un líder sin explicación podría pasar factura a su organización de marketing.

3. Oportunidad y Predicción de Compra.

Qué es. Pronosticar es un método para predecir lo que sucederá en el futuro. Por ejemplo, puede pronosticar qué tan altas serán las ventas de productos y servicios en un cierto período de tiempo.

Las previsiones de ventas ayudan a la gestión a planificar los gastos, el crecimiento empresarial o las recesiones económicas. Es la bola de cristal que usan los líderes de ventas cuando predicen si lograrán o no sus objetivos. Las previsiones de ventas suelen ser bastante precisas, ya que las transacciones de ventas pasadas se utilizan para predecir las futuras.

Cómo podría funcionar para usted. El marketing también puede usar predicciones en su trabajo. Por ejemplo, la Autoridad de Turismo de Noruega utiliza métodos de IA para predecir cuántos turistas visitarán el país. Aunque no es un número de ventas, es un KPI importante para el turismo noruego. IA o análisis estadístico avanzado también puede ayudar a predecir la asistencia al evento, la cantidad de personas a las que llama la atención de una oferta especial en su sitio o la cantidad de clientes potenciales calificados que llegan a una compra.

Cosas a tener en cuenta. Los pronósticos pueden ser muy gratificantes, pero solo tienen sentido si resultan ser correctos. Aquí hay algunos consejos:

• Mire más allá de los números del último trimestre. Los buenos pronósticos de ventas se basan en al menos 18 a 24 meses de datos de rendimiento de la empresa. Trabajar con tantos datos le permite hacer sus pronósticos más precisos. Si los datos no están disponibles, evite hacer pronósticos.
• Considere los cambios en toda su organización. Una buena previsión tiene en cuenta las ventas del mismo producto y servicio a lo largo del tiempo. La adquisición de nuevos productos para la venta, la venta de productos y el cambio de precios o estrategias afectan su capacidad para pronosticar con precisión las ventas. Además, cuando está pronosticando otros eventos de marketing, una de las variables que suele ser importante es el presupuesto asignado a una actividad. Si eso varía mucho de un trimestre a otro o de un año a otro, entonces puede ser más difícil de pronosticar, o usted necesario tener en cuenta las variaciones tomadas en cuenta en el modelo.
• No intente pronosticar las ventas en nuevos mercados con nuevos clientes. Por muy tentador que sea, necesita datos de rendimiento para pronosticar las ventas. Deje estas previsiones a sus equipos de ventas. Esto a menudo se ve como desarrollo comercial, y estos equipos de ventas saben cómo evaluar si un cliente comprará o no. Para los especialistas en marketing: se trata de Recopilación de la información del equipo de ventas, creación de un perfil de un buen cliente y aplicación de análisis de "parecidos" a otros prospectos.

Estas son solo algunas de las áreas de marketing clave para aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. A medida que explore más en este mundo, descubrirá que hay muchas oportunidades, especialmente para ayudar a marketing a optimizar la gran cantidad de decisiones que toma todos los días.