Recientemente, tuvimos el privilegio de organizar la jornada de capacitación «Latam Growth for eCommerce», donde tuvimos la oportunidad de entrevistar a uno de los expertos más destacados en el campo: Mariano Zelcer, Director de Medios y Métricas de Webar. Durante la charla, Mariano compartió conocimientos valiosos sobre el machine learning aplicado a las campañas digitales y cómo este enfoque innovador puede ayudar a las audiencias a “aprender” de manera más efectiva.
¿Qué es el machine learning y cómo puede transformar tus campañas digitales?
En la era digital actual, las empresas buscan constantemente nuevas formas de mejorar la efectividad de sus campañas de marketing. Aquí es donde entra en juego el machine learning, una rama de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos y datos para enseñar a las máquinas a aprender y mejorar automáticamente sin ser programadas explícitamente.
Entonces, ¿qué es exactamente el machine learning y cómo puede transformar tus campañas digitales? El machine learning es un tipo de inteligencia artificial que sirve para detectar patrones dentro de un gran volumen de datos y hacer predicciones a partir de ellos. Con esta información, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y personalizar sus campañas en función de los comportamientos y preferencias individuales de sus clientes.
Machine learning en campañas
- Es parte de la Inteligencia Artificial.
- Opera desde hace varios años en las campañas digitales.
- Aceleración en los últimos años: tendencia a desplazar métodos manuales.
- Dos focos fuertes: audiencias (y cómo podemos ayudar a que “aprendan bien”: incidir, facilitar) y anuncios.
Audiencias
- Desplaza a las tareas tradicionales de segmentación (sexo, edad, intereses).
- Los algoritmos trabajan con señales vinculadas a comportamientos de los usuarios.
- El planificador de medios digitales debe definir estas señales en conjunto con los equipos de desarrollo.
- Señales adecuadas les permitirán a los algoritmos encontrar personas de valor mientras que malas señales harán que la campaña no traiga resultados.
Campañas de apps en Google
- Las campañas de apps en Google son una de las soluciones en las que el machine learning comenzó más tempranamente, y está más avanzado.
- Como segmentación solo se debe indicar el área geográfica.
- No se da ninguna otra indicación acerca del perfil de las audiencias, los algoritmos deben encontrar solo a partir de señales.
Beneficios del machine learning para el marketing digital
A la hora de hablar del set up de una campaña veamos cómo el machine learning puede mejorar su optimización. El set up de una campaña implica la configuración inicial, la segmentación del público objetivo, la selección de canales y la definición de los objetivos. Aquí es donde el machine learning puede ser un gran aliado.
Al aplicar el machine learning al set up de una campaña, podés aprovechar al máximo tus datos existentes y descubrir nuevas oportunidades. El machine learning puede ayudarte a identificar patrones demográficos, de comportamiento y de consumo en tus datos, lo que te permitirá crear segmentos de audiencia más precisos y personalizados.
Además puede optimizar la asignación de presupuesto y los ajustes de pujas. Con algoritmos inteligentes que aprenden de tus datos en tiempo real, podés maximizar el rendimiento de tus anuncios al asignar automáticamente más presupuesto a las campañas y los canales que generan mejores resultados. Esto no solo te ayuda a obtener un ROI más alto, sino que también ahorra tiempo al automatizar tareas tediosas.
Otra ventaja del machine learning en el set up de campañas es la capacidad de realizar pruebas A/B de manera más eficiente. En lugar de depender de intuiciones o suposiciones, podés utilizar algoritmos de machine learning para probar y comparar diferentes elementos de tus anuncios, como los títulos, imágenes o llamados a la acción. Esto te permite tomar decisiones basadas en datos y optimizar tus campañas para obtener los mejores resultados posibles.
Finalmente, el machine learning también puede ayudarte a predecir el rendimiento futuro de tus campañas. Al analizar los datos históricos y las tendencias del mercado, los algoritmos de machine learning pueden proporcionar estimaciones precisas sobre cómo se desempeñarán tus campañas en el futuro. Esto te permite ajustar tu estrategia y anticipar los resultados, lo que resulta en campañas más efectivas y un mejor retorno de la inversión.
Entonces el trabajo actual del planificador de medios digitales va moviéndose de esta idea de lograr segmentar bien, a lograr crear las condiciones para que los algoritmos aprendan y hagan lo que nosotros queremos que hagan. Al centrarnos en la comprensión y aprovechamiento de las señales de los eventos y la estructura de la campaña, los profesionales del marketing pueden lograr resultados sorprendentes y aumentar significativamente el rendimiento de sus estrategias publicitarias.En resumen, el machine learning ofrece una serie de beneficios para el marketing digital. Desde la personalización avanzada y la segmentación precisa hasta la automatización de tareas y la toma de decisiones basadas en datos, esta tecnología puede ayudarte a optimizar tus estrategias, mejorar la experiencia del cliente y lograr resultados sorprendentes en tus campañas de marketing.
