Se suele decir que el machine learning es el futuro del marketing, pero pueden realmente los anunciantes usar de forma práctica esta tecnología tan vanguardista?
En gran parte, el marketing digital consiste en reconocer patrones y detectar la diferencia entre las señales relevantes y el ruido de fondo. Sin embargo, con la gran cantidad de datos que hay que procesar, puede resultar difícil distinguir la información importante y usarla de manera productiva.
Janusz Moneta, director sénior de Marketing de Google Ads, explica: "los profesionales del marketing necesitan conocer toda la información, desde los detalles más obvios hasta los patrones más imperceptibles. Gracias al machine learning, es posible tener esta visión tan completa".
Aprovechar el poder del machine learning
En el equipo de Marketing B2B de Google, hemos hecho pruebas y experimentos en más de 40 países y en más de 20 idiomas para saber si el machine learning puede ayudarnos a obtener datos más rápidamente. Hemos aplicado lo último del machine learning en cada paso de nuestro canal de crecimiento para transformar nuestras estrategias de marketing. En este artículo se exponen los resultados y ventajas clave obtenidos tras implementar esta tecnología en nuestras campañas.
Machine Learning y análisis de opinión: qué sienten los consumidores
Parece paradójico hablar de opinión en relación con el machine learning. De hecho, en el marketing B2B se han preferido tradicionalmente los mensajes racionales en los que no se tenía en cuenta que los empresarios son personas con impulsos humanos. Al ignorar estos instintos y necesidades básicas, ¿es posible que los profesionales del marketing hayan desaprovechado oportunidades?
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite a estos profesionales analizar la opinión sobre sus mensajes para entender por qué algunos captan la atención de los consumidores. Gracias al análisis del PLN, hemos podido acceder a un amplio conjunto de datos con connotaciones emocionales y utilizar el machine learning para generar nuevas variaciones de mensajes adaptadas a cada situación (y en cualquier idioma europeo) con registros específicos.
En el 2018, aumentamos el nivel de inteligencia emocional y empatía de nuestro contenido de marketing y llevamos a cabo experimentos controlados en Alemania, Francia, Italia y el Reino Unido para identificar cuáles eran los mejores mensajes. Así, observamos un aumento significativo del rendimiento y, en algunos casos, se duplicó la tasa de conversión de nuestros anuncios.
Estas mismas técnicas se pueden usar para optimizar el rendimiento de las páginas de destino. Para ello, es necesario tener en cuenta las connotaciones de los elementos de página y probar distintas alternativas generadas mediante el machine learning. En nuestro caso, los resultados fueron increíbles y la mejor variación obtuvo un rendimiento hasta un 80 % superior al del mensaje original.
Los datos recogidos nos permitieron indagar en los matices de cada creatividad: en un caso, observamos que el 81 % del impacto de un banner lo generaba una única frase, con un mensaje que provocaba satisfacción.
Machine Learning y optimización mediante previsión: anticiparse al futuro
En el marketing B2B, es habitual que los ciclos de compra sean largos, por lo que podemos tardar hasta 6 meses en conocer el valor real del registro de un consumidor. Con este tipo de marcos temporales, no es viable aplicar una estrategia de espera y observación a la optimización.
No obstante, observamos que, al analizar el historial de datos de las campañas, el sistema de machine learning podía aprender a predecir el valor potencial a largo plazo de un clic en un anuncio. Tan solo 2 días después de que un consumidor se hubiera registrado, era posible estimar de forma precisa cuáles de nuestras soluciones iba a empezar a usar en los 3 meses siguientes.
Hicimos algunos análisis antes de publicar campañas que estaban optimizadas para mejorar el impacto a largo plazo basándose en este tipo de predicciones y los resultados revelaron que se podía mejorar el retorno de la inversión hasta en un 33 %. La predicción del valor del tiempo de vida del cliente también puede simplificar el proceso de venta, ya que permite asignar un determinado nivel de asistencia a cada cliente en función de sus necesidades.
En qué puede ayudarte ahora mismo el machine learning?
Es más fácil sacar el máximo partido a las soluciones actuales de machine learning si se cuenta con ingenieros y científicos de datos, pero estas necesidades están desapareciendo. La tecnología avanza tan rápido que surgen cada vez más soluciones, y ya contamos con herramientas que facilitan el análisis de opinión y la optimización predictiva.
Dada la repercusión del machine learning, es fácil asumir que se trata de un concepto futurista remoto que no podemos usar aquí y ahora, o bien que supone una amenaza para la creatividad y la percepción de los profesionales del marketing. Lo cierto es que, al implementar esta tecnología en campañas de marketing actuales y medir los resultados, hemos visto de primera mano el papel fundamental que puede tener el machine learning.
Ahora que los profesionales disponen de estas herramientas avanzadas para ayudarles en sus tareas de marketing, pueden identificar y comprender las necesidades de los clientes mejor que nunca.
