Cómo el Machine Learning puede ayudarte en la toma de decisiones de Marketing

El Machine Learning o Aprendizaje Automático es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente.

Existen técnicas de aprendizaje automático que pueden ayudar en la definición de las estrategias de Marketing y en la toma de decisiones. A continuación, desgranamos algunos casos aplicados del Machine Learning que te ayudarán a mejorar tu negocio.

7 Aplicaciones del Machine Learning

El ecommerce en España ha crecido más de un 20% en el año 2020, y con ello, una de las tareas más importantes que hay que mejorar de cara al cliente es la experiencia del usuario y la manera en la que nos comunicamos con él. 

Optimizar el conocimiento del usuario y la personalización de las comunicaciones es un punto clave para aumentar las conversiones en el site. Trabajar en este objetivo supone ciertas mejoras en otros ámbitos de tu negocio como, por ejemplo, la optimización de la inversión en medios, así como la mejora en los KPIs de marketing, del conocimiento sobre la base de datos (principalmente de los clientes) o la optimización del funnel de compra o transacción online y, sobre todo, destacar frente a tu competencia. 

Para llegar a ello, hay que tomar una serie de decisiones de negocio, que puedes abordar más fácilmente con el apoyo del Machine Learning.

Veamos los principales casos aplicados más comunes:

1. Conversión

La tasa de conversión es uno de los KPIs principales en un ecommerce. En base al comportamiento de cada usuario y con ayuda de los modelos predictivos, podemos calcular una probabilidad de compra para cada uno de los usuarios que visita el site en los próximos días.

Esta probabilidad, no solo nos permite saber qué usuarios tienen mayor o menor propensión a la compra, si no que puede ayudarnos a realizar diferentes estrategias de marketing. Podemos agrupar estas probabilidades en buckets o grupos por rango (por ejemplo, 0%-10%, 11%-20%...), y sobre estos grupos, definir estrategias de marketing personalizadas en base a su propensión a compra.

2. Conocimiento

Ahora bien, si ya conoces cómo de probable es que convierta un usuario en tu site, ¿Con qué tipo de campaña le puedes impactar? En este punto entra en juego el conocimiento de los usuarios mediante técnicas de clusterización. Un recurso que consiste en agrupar a los usuarios que sean más afines entre sí, ya sea por su navegación, tipología de productos vistos, comportamiento en el funnel, frecuencia de compra o incluso por información sociodemográficas (edad, sexo, población, etc.)

Sobre cada bolsa de usuarios, se pueden extraer características generales que ayuden a clasificarlo, y de esta forma, impactar a cada audiencia con una campaña diferente. Así conseguimos que los impactos a cada cliente sean mucho más personalizados, consiguiendo mayor interés por parte del usuario al visualizar las diferentes campañas que recibe, y una mejora en los KPIs de cada estrategia de marketing.

3. Frecuencia

Aunque ya sepamos con qué tipo de campañas impactar a cada usuario, es importante saber la frecuencia con la que se le debe impactar. En este sentido,  llevaremos a cabo un análisis de saturación para poder definir el riesgo de baja de servicio del usuario o la disminución de las métricas asociadas a las campañas, por poner unos ejemplos.

4. Personalización

Si ya conocemos los gustos y afinidades de cada usuario, junto con los productos que ha comprado recientemente, podemos personalizar las newsletters o campañas recomendando ciertos productos que, o bien han comprado usuarios con sus mismas características (o que pertenecen a su mismo grupo), o bien añadiendo productos que se suelen comprar juntos (por ejemplo, si ha comprado una smart TV, podemos proponer una barra de sonido). Esto lo conseguimos mediante sistemas de recomendación, basados en la finalidad que tienen los clientes entre sí, junto con las transacciones que realizan.

5. Satisfacción

A su vez, también es importante la satisfacción de los clientes, e incluso definir estrategias de marketing para mejorar su retención. Esto nos lleva a dos vertientes:

• • • La primera de ellas consiste en el análisis de opiniones. Existen algoritmos que nos permiten conocer, de una forma automática, el sentimiento y la temática de cada una de las opiniones que los usuarios escriben sobre cada producto o servicio que contratan, o incluso con la marca en general. De esta forma, podemos clasificar las opiniones por su sentimiento y temática, y proponer mejoras en el servicio aportado, ya sea desde el call center o desde el equipo de marketing.
    • Por otro lado, es importante no perder clientes, aunque a veces es inevitable. Utilizando de nuevo un modelo predictivo, podemos calcular una probabilidad de fuga para cada uno de los usuarios y así conocer cómo de probable es que el usuario se dé de baja de un servicio o se vaya de la compañía.

De la misma manera que en el punto anterior, podemos definir estrategias por buckets de probabilidad que nos permitan impedir la fuga de los usuarios. Incluso podemos unir estas probabilidades de fuga al grupo al que pertenecen para personalizar estas campañas y así reducir la volumetría de baja.

 6. Comunicación

Otro punto clave para mejorar la comunicación con el cliente es mediante la implementación de un chatbot, que a su vez, supone una mejora en usabilidad del site. Tener un chatbot implementado reduce los problemas y dudas que puede tener el cliente en la web, y además es totalmente personalizable. Mediante Machine Learning podemos configurar algunas temáticas sobre las cuales el cliente puede hacer consultas, y lanzar respuestas de forma automática utilizando algoritmos de NLP (Natural Language Processing). Esto agiliza la comunicación con el usuario, haciendo mucho más fácil y atractiva su navegación el site, y llegando a reducir la saturación en el call center o incidencias por mail en muchos casos, lo que implica una mejora en la satisfacción del usuario.

7. Medición

Más allá de impactar con diferentes campañas o enviar newsletters personalizadas a los usuarios, también es importante conocer cómo funcionan los canales  y qué impacto tienen (Directo, SEO, SEM, Social, Email, etc.) Para optimizar la inversión en medios, es importante saber qué canales funcionan mejor, y por ello se llevan a cabo modelos de contribución y atribución:

• • • En un modelo de contribución conseguimos conocer cuáles de tus canales colaboran a que un usuario llegue a la conversión. Es decir, para todos aquellos usuarios que hayan convertido, contaremos todos los canales por los que ha pasado, y para cada canal sacaremos su porcentaje de contribución a la conversión sobre el total de canales.
    • En cambio, en un modelo de atribución asignaremos un peso a cada canal según su frecuencia en los journeys de los clientes a conversión. Es decir, para todos los usuarios que hayan convertido, daremos un peso a cada canal, según su frecuencia en el total de canales, y esa será su atribución a la conversión.

Dentro de estos modelos, hay diferentes variantes y formas de calcular la contribución/atribución de cada canal. Esto depende de si damos más importancia al último canal por el que el usuario llegó a conversión, el primer canal por el que entró al site, misma importancia a todos los touch points independientemente de su distancia temporal a la conversión, etc.

 

La tecnología del Aprendizaje Automático aporta muchos beneficios al mundo del Marketing. Los pronósticos precisos, la automatización, la personalización… son solo algunos de ellos, que creemos que son esenciales y comunes para que empresas de diferentes industrias optimicen sus inversiones en medios y tomen decisiones de manera más ágil. Pero el mensaje clave de este artículo es que el Machine Learning abre la puerta a muchas nuevas oportunidades. Por lo tanto, es una buena decisión para cualquier organización aprovecharlo en lugar de ignorarlo y quedarse rezagado de los competidores.