OATH 1 enero 2018
 

Data y Machine Learning, nuevos mejores amigos del marketing

Data y Machine Learning, nuevos mejores amigos del marketing
Miércoles, 13 de diciembre 2017

Rafael Jiménez, CEO de Adinton, lo tiene claro: es imposible extraer patrones de comportamiento de los usuarios online porque éstos navegan de infinitas maneras. Lo que sí podemos hacer es almacenar datos y entrenar a nuestros algoritmos para que aprendan y analicen rendimiento, interacciones o rentabilidad de nuestras campañas de marketing.

Poder tener seguridad y la certeza en los datos siempre ayuda a tomar mejores decisiones. Esto es lo primero que se enseña en cualquier escuela de negocios de renombre. De hecho, la principal característica que ha diferenciado el marketing online del offline, más allá del medio, ha sido la certeza en el análisis de sus datos.

Pasar de analizar muestras a analizar personas, cookies o formas de navegación en el negocio online se antojaba hace años como una revolución, y afortunadamente así fue. Precisamente esa “certeza” en la medición y las pequeñísimas barreras de entrada propiciaron que el marketing online fuese utilizado por todo tipo de empresa: grandes, pequeñas, B2B, B2C...

Pero la realidad hoy es otra, incluso en el marketing online el proceso de madurez de los compradores hace que la medición que funcionaba hasta hace escasos 2 años empiece a no ser suficiente. Básicamente porque los usuarios han aprendido a navegar, a comprar, a comparar... Todo ello provoca que el viaje de los compradores, el famoso Customer Journey sea cada vez más largo. No en tiempo, si no en número de clics.

En Adinton hemos analizado miles de Customer Journeys y sabemos que extraer patrones de comportamiento o crear estándares es prácticamente imposible. Y es que los usuarios, navegamos de infinitas maneras. Por eso cada vez es mucho más complicado no sólo medir el retorno de las campañas de marketing, sino incluso su creación y gestión.

Aquí es donde están adquiriendo un papel fundamental tecnologías como el Big Data o el Machine Learning, que permiten procesar toneladas de datos en tiempo real, aprender de esta información y generar acciones de optimización. 

A día de hoy es prácticamente imposible que alguien que no se apoye en tecnología de vanguardia pueda analizar, extraer conclusiones y ejecutar acciones, debido a la complejidad con la que navegamos los usuarios.

Y es que pueden acceder a nuestro negocio desde Google, campañas de email marketing, display, remarketing, etc. Y todas las campañas anteriores pueden ser lanzadas por cualquier pyme, no estamos hablando de grandes corporaciones. Nuestros usuarios serán impactados una o varias veces hasta que realizan la compra.

Así, las preguntas a contestar son: ¿cuáles son los canales que inician el proceso de compra?, ¿cuáles los que influyen en la decisión de compra?, ¿cuáles son los canales cerradores o los que generan más negocio nuevo o recurrente? En definitiva: dónde y cuánto tengo que invertir para maximizar mis ventas.

Un equipo podría llegar a hacer un trabajo exhaustivo de investigación y obtener conclusiones con las herramientas que actualmente ofrece el mercado. Pero ¿cada cuánto tiempo pueden realizar estos cálculos?, ¿cada cuánto cambia nuestro entorno para que nuestros cálculos cambien?...

Puedes leer el artículo completo en el número de diciembre de la revista Ctrl ControlPublicidad.


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