Descubriendo la convergencia digital: cómo el Machine Learning está revolucionando las tasas de conversión
El escenario actual digital es muy competitivo. La conversión se ha convertido en la métrica reina que dicta el retorno de la inversión (ROI) en marketing. Las tasas de conversión online de entornos transaccionales como los Ecommerce nos pueden servir como referencia. De media, según Statista, los sitios de comercio electrónico dedicados al sector de la alimentos y bebidas, obtienen de media un 3% de conversión. Por ejemplo, en salud y belleza, tienen una tasa de poco menos del 3%. Para comparar, la tasa de conversión promedio de los sitios de comercio electrónico en todos los sectores de consumo B2C fue del 2%.
Y es que las conversiones varían significativamente entre las demografías de los visitantes del sitio web. Conocer o prever qué va a suceder con las conversiones es muy poderoso.
Fundamentos del Machine Learning
El Machine Learning, una subdisciplina de la Inteligencia Artificial que se nutre de algoritmos sofisticados que aprenden y mejoran con la experiencia, permite a las máquinas aprender de los datos. Esta tecnología ha encontrado aplicaciones revolucionarias en el marketing digital, desde la segmentación avanzada de audiencias hasta la automatización inteligente de campañas.
Impacto del Machine Learning en la optimización de la conversión:
El Machine Learning (ML) se está convirtiendo en un activo indispensable para los profesionales del marketing digital que buscan optimizar las tasas de conversión y sumar capacidades para transformar la información en inteligencia. Y es que su capacidad para procesar y analizar grandes conjuntos de datos a una velocidad y precisión que supera ampliamente la capacidad humana, permite descubrir insights valiosos que pueden ser utilizados para mejorar la experiencia del usuario y, por ende, las conversiones.
Por ejemplo, es mejor que el ser humano desarrollando ámbitos como puede ser el arbitraje estadístico, por ejemplo, analizar grandes conjuntos de datos, identificar oportunidades de arbitraje y pivotaje en tiempo real.
También nos supera en ámbitos como la analítica predictiva. El aprendizaje automático vía ML puede clasificar los datos disponibles en grupos, que luego son definidos por reglas establecidas por los profesionales. Una vez completada la clasificación, podemos predecir el futuro de las posibles transacciones. En definitiva, la analítica predictiva, es muy influyente y lo va a ser más. Es aplicable para todo nuestro sector, desde el desarrollo de productos hasta la fijación de pujas dinámicas.
Por ir más allá, podemos concretar: ¿dónde nos puede ayudar?
Personalización en tiempo real:
Análisis predictivo:
El ML puede predecir el comportamiento del usuario basándose en su historial de navegación y otras interacciones, lo que permite ofrecer recomendaciones de productos, ofertas y contenidos personalizados.
Segmentación dinámica:
Los algoritmos de ML permiten una segmentación de audiencia más precisa y dinámica, adaptando los mensajes y ofertas a segmentos específicos en tiempo real.
Optimización de la interfaz del usuario:
Mediante el análisis de los datos de interacción del usuario, el ML puede ayudar a optimizar la disposición y el diseño de la página para mejorar la usabilidad y la tasa de conversión.
Análisis de sentimientos y comportamiento del usuario:
Interpretación del Comportamiento:
Los modelos de ML pueden analizar el comportamiento de navegación, las interacciones y los feedbacks de los usuarios para entender mejor sus preferencias y necesidades.
Análisis de Sentimientos:
Al analizar las reseñas y comentarios en redes sociales y otras plataformas, el ML puede proporcionar insights sobre la percepción de la marca y los productos, lo cual es vital para la estrategia de comunicación y optimización de la conversión.
Optimización de precios dinámicos y estrategias de oferta:
Precios dinámicos:
Los modelos de ML pueden analizar múltiples variables en tiempo real para optimizar los precios y ofrecer ofertas competitivas, lo cual es crucial en sectores como el retail y el ecommerce.
Gestión de inventario:
El ML puede ayudar a predecir la demanda y gestionar el inventario de manera eficiente, lo que, a su vez, puede impactar en la disponibilidad de productos y las conversiones.
Automatización y optimización de campañas de marketing:
Automatización de bidding:
Los algoritmos de ML pueden optimizar automáticamente las pujas en las campañas publicitarias para alcanzar a la audiencia correcta al costo adecuado, maximizando así el ROI.
Testing multivariado automatizado:
El ML puede facilitar la ejecución y análisis de tests A/B o multivariados de forma más eficiente, ayudando a identificar las versiones de páginas o campañas que resultan en una mayor tasa de conversión.
Optimización de la Distribución del Presupuesto:
Mediante el análisis en tiempo real del rendimiento de las campañas, el ML puede ayudar a redistribuir el presupuesto de manera eficiente hacia los canales y segmentos más rentables.
El impacto del ML en las conversiones no es una mera especulación, hay evidencia tangible. Por ejemplo, la implementación de algoritmos de ML por parte de Amazon para la personalización del producto ha resultado en un aumento significativo en las conversiones.
Otro caso notable es Airbnb, que utiliza el ML para optimizar las imágenes de los listados, mostrando las imágenes que tienen más probabilidades de resultar en una reserva.
Desafíos y consideraciones éticas:
El camino hacia la integración del ML no está exento de desafíos, siendo la privacidad de los datos uno de los más prominentes. Es vital garantizar que las estrategias de ML estén en conformidad con las regulaciones de privacidad y ética.
El Machine Learning no es un lujo, sino una necesidad para los profesionales del marketing que buscan prosperar en el entorno digital moderno. La promesa de una comprensión más profunda del comportamiento del cliente y una personalización superior es el catalizador que puede transformar las tasas de conversión y, por ende, el ROI en marketing digital.
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