Es sabido que la tecnología ha hecho que muchas organizaciones se adapten a ella. Por lo tanto, los especialistas de marketing están continuamente mejorando sus habilidades: desde la introducción de la web hasta la proliferación de los dispositivos móviles y, ahora, el machine learning. Debido al ritmo actual de la innovación digital, las empresas grandes y pequeñas se replantean de forma constante el modo en que operan.
La consultora Bain & Company lleva 40 años ayudando a las marcas en su transformación comercial. Me reuní con su socia y Directora Global de Contenido Digital, Elizabeth Spaulding, con el fin de analizar cómo evolucionan las marcas para satisfacer las crecientes expectativas de los consumidores sobre experiencias relevantes y de asistencia, así como los desafíos y oportunidades que enfrentan en el camino.
Matt Lawson: El machine learning como concepto tiene varias décadas de antigüedad. ¿Por qué es hoy más importante que nunca para el marketing?
Elizabeth Spaulding: La precisión es uno de los aspectos más importantes del marketing: llegar al usuario correcto en el momento y con el mensaje adecuado. Pero los humanos no podemos alcanzar este nivel de precisión sin ayuda. La tecnología del machine learning posibilita desarrollar estrategias de marketing más inteligentes, permitiéndoles a los especialistas de este campo alcanzar un mayor conocimiento de los clientes a gran escala. Hoy, pueden descubrir lo que los clientes desean y reaccionar a sus preferencias cambiantes en tiempo real. Y todo esto es posible gracias a las nuevas tecnologías y las técnicas de análisis.
Por ejemplo, las empresas están comenzando a utilizar el machine learning para comprender cuál es la próxima mejor acción para ganar un cliente. Hace algunos años, un agente de un centro de atención telefónica fue incentivado a venderle a los clientes en función de sus compras anteriores. Saber cuál es la próxima mejor acción, lleva esta situación al siguiente nivel: si el sistema predice que un cliente tiene riesgo de deserción, el agente se centrará en mitigarlo en lugar de vender, a fin de generar una mayor satisfacción y aumentar el valor del ciclo de vida del cliente.
Las empresas que basan sus acciones en datos y que utilizan el machine learning para ofrecer experiencias más relevantes a sus clientes, tienen más oportunidades de ampliar su participación en el mercado con respecto a sus competidores.
¿Cómo utilizan los datos las organizaciones líderes para obtener una ventaja competitiva?
Las organizaciones exitosas establecen un objetivo de negocio que cuenta con el respaldo de una sólida estrategia de datos. Notamos que algunas de las mejores organizaciones reúnen equipos de científicos de datos que aplican macrodatos, incluyendo el machine learning para resolver problemas comerciales. De hecho, una investigación de Bain demuestra que las empresas líderes tienen una probabilidad 3.2 veces mayor de tener el talento analítico adecuado para sus iniciativas de marketing.
Con frecuencia, los avances tecnológicos implican nuevas mentalidades y conjuntos de habilidades. ¿Cómo se preparan las empresas para esto?
Observamos que las empresas exitosas evalúan cómo la tecnología redefinirá los roles actuales y qué conjuntos de habilidades necesitarán sus equipos para generar crecimiento a futuro. Las organizaciones más eficaces están compuestas por equipos pequeños y ágiles en su enfoque. Combinan los conocimientos y aptitudes multidisciplinarios que necesitan para triunfar en el entorno competitivo de hoy, tomando la iniciativa para que las cosas sucedan rápido.
Domino's es un ejemplo destacado en la categoría de restaurantes, que comenzó a concebirse a su vez como una empresa tecnológica. Amplió su fuerza de trabajo para incluir ingenieros y científicos de datos que pudieran colaborar con el equipo de marketing para optimizar la experiencia del cliente. De este modo, además de mejorar las interacciones como los pedidos en línea, el marketing digital y la lealtad de los clientes, hemos visto que estas compañías utilizan los datos y la tecnología de forma exitosa: por un lado, para obtener rápidamente estadísticas sobre las preferencias de los clientes en las ubicaciones de atención al público; por otro, para diseñar nuevas opciones para el menú.
La función de los especialistas de marketing también ha comenzado a evolucionar. ¿Cómo ves que la tecnología del machine learning esté transformando su trabajo?
A medida que los consumidores navegan por numerosos canales, plataformas y medios, dejan millones de indicadores acerca de su intención, contexto e identidad. Los problemas que los especialistas de marketing buscan resolver y los datos que manejan son complejos. El machine learning es una estrategia eficaz para procesar esta complejidad a escala y generar las estadísticas que importan.
El machine learning es una herramienta eficaz para procesar datos complejos y generar estadísticas relevantes.
Notamos que el machine learning se implementa cada vez más en casos prácticos valiosos. Por ejemplo, hay una gran cantidad de startups que lo utilizan para seleccionar las mejores imágenes o videos para maximizar las tasas de clics de una campaña, y así aumentar el retorno de la inversión publicitaria y el conocimiento del cliente. Estas compañías se benefician del machine learning porque la tecnología libera recursos de marketing que debaten qué creatividad es más adecuada. De este modo, pueden lanzar más campañas rápidamente o reinvertir en nuevas áreas.
Al mismo tiempo, permite que una organización que aún está experimentando con el machine learning, tenga la oportunidad de transitar este recorrido sin asumir grandes riesgos mientras se prepara para otras iniciativas de mayor envergadura. Brindar a los equipos de marketing la posibilidad de crear nuevas fortalezas para la organización es fundamental y requiere una estrategia de "largo plazo" en lugar de la preferencia natural hacia los resultados inmediatos.
