A medida que los consumidores demandan experiencias más personalizadas y relevantes, el machine learning se vuelve una herramienta cada vez más útil para los especialistas en marketing, ya que ayuda a cumplir con esas exigencias. En este artículo, te presentamos las cinco lecciones principales que se desprenden del enfoque de Google Marketing.
Campañas creativas más valiosas y eficaces, segmentaciones más inteligentes y métricas de rendimiento más eficientes: las ventajas del machine learning crecen a la par de las expectativas de los usuarios y brindan una mayor competitividad a las marcas. Se trata del mejor aliado para analizar, rápidamente y a gran escala, la creciente cantidad de datos disponibles.
Vale aclarar que no hay soluciones mágicas: es necesario integrar el machine learning a los nuevos productos de marketing. En ese sentido, es preciso que cada compañía defina sus objetivos principales y utilice los datos adecuados para que la tecnología pueda “hacer su trabajo”. ¿Cuáles son, entonces, los mejores insights para los marketers? Veamos las cinco lecciones:
1 - Definir la escala de tu automatización
La automatización y el machine learning ayudan a los especialistas en marketing a identificar y predecir de manera rápida la intención de los usuarios, de modo que las herramientas de medición puedan trabajar mejor. Esos insights están vinculados con las ofertas, la segmentación, la asignación de presupuesto y las creatividades.
Gracias al machine learning, cada empresa puede definir, a largo plazo, la extensión de su automatización, para que el mensaje correcto llegue a los consumidores más valiosos en tiempo real. De la mano de plataformas como Google Cloud y herramientas como Smart Bidding y conversiones de visitas a tiendas, entre otras, también las inversiones resultan más inteligentes, ya que la tecnología permite distinguir qué funciona mejor.
2 - Establecer un lenguaje común
De acuerdo con las observaciones que viene realizando Google Marketing, para avanzar en el camino hacia el éxito es preciso dejar de poner el foco en las decenas de métricas tradicionales para apuntar a seis indicadores clave de rendimiento (KPI, por sus siglas en inglés).
Medir la notoriedad de marca y calcular el valor de un sitio web están entre las herramientas que ayudan a poner en orden las prioridades de medición. Frente a usuarios con más opciones y más canales, los marketers deben determinar qué estrategias funcionan: las métricas, alineadas con los objetivos de negocio, permiten ajustar los planes de marketing y conseguir los indicadores deseados.
3 - Sistematizar la medición de creatividades
Todos los marketers deben tener en cuenta que el 70% del rendimiento de una campaña está relacionado con la creatividad. Por eso, realizar tests automatizados permite estandarizar y tomar mejores decisiones. En ese sentido, las tarjetas de resultados de Data Studio, por ejemplo, muestran el resumen de una sola métrica, como el total de ventas, el porcentaje de rebote medio, el número de impresiones de anuncio, el tiempo de espera máximo y la tasa de errores mínima, etc.
Al mismo tiempo, otra de las buenas prácticas de Google consiste en probar y optimizar las creatividades: permite, por ejemplo, dar prioridad a aquellos anuncios que tienen mejor rendimiento, experimentar variaciones de los avisos y perfeccionar los mensajes a través de pruebas continuas.
4 - Apostar por las campañas de video
Está claro que las campañas de video se asemejan a un deporte de resistencia. Entre los desafíos de este formato están las múltiples opciones disponibles (contenido, distribución, medición, manejo de datos, etc.), las creatividades pensadas para TV, el valor de la marca y el presupuesto. ¿Cómo aprovechar la oportunidad?
- Enfocarse primero en YouTube: con 1 billón de horas de video consumidas por día2, es la única plataforma que le pisa los talones al consumo de televisión (1.25 billones de horas). Además, las audiencias allí son más jóvenes.
- Optimizar los anuncios para la plataforma: ¿cómo convertir spots televisivos de 60 segundos en bumpers de 6? Con un storytelling innovador, los marketers pueden obtener una mayor consideración de marca y más eficacia. Con indicadores de audiencia y herramientas como Director Mix de YouTube –que utiliza elementos de video básicos para crear miles de versiones adaptadas a distintos públicos–, las marcas pueden generar impacto a gran escala. También las campañas TrueView for reach y TrueView for Action generan mayor visibilidad y performance.
- Utilizar checklists y tarjetas de resultados: captar la atención del usuario en los primeros segundos del anuncio, hacer foco en el producto y la marca, utilizar cortes rápidos, cuidar el ritmo del video y recurrir a claras llamadas a la acción están entre los consejos principales.
- Trabajar en equipo: para potenciar los beneficios de la automatización y el machine learning es fundamental armar equipos capacitados y trabajar con partners con experiencia.
5 - Integrar máquinas y personas
Todas las nuevas maneras de conectar online brindan a los marketers más oportunidades de llegar a los consumidores. Sin embargo, esos puntos de contacto pueden ser un dolor de cabeza si no se integran las nuevas estrategias automáticas de Smart Bidding y las ofertas de CPA objetivo, que quitan el trabajo pesado de las estrategias publicitarias. En ese sentido, Search Ads 360 es una plataforma de gestión de anuncios de búsqueda que ayuda a las agencias y a los profesionales del marketing a gestionar de manera eficiente las campañas.
Solo a través de la tecnología es posible procesar millones de datos y correlacionar los elementos creativos con distintos grados de eficacia. En tanto, los diferentes equipos de trabajo pueden enfocarse en optimizar esa información y elegir la mejor estrategia. Otro aliado en ese camino es TensorFlow, la plataforma de código abierto de machine learning de Google. A partir de las señales de intención en tiempo real, las herramientas permiten realizar ofertas basadas en el valor previsto de los clientes.
Hasta aquí, un resumen de los principales learnings que aportan las observaciones de Google Marketing y las diversas soluciones basadas en machine learning. Son innumerables los caminos en los que la automatización puede beneficiar a cada empresa. Lo esencial sigue siendo saber identificar a la audiencia más valiosa, crear el mejor mensaje para cada momento, optimizar cada decisión y medir el valor de cada paso en el recorrido de compra.
