5 lecciones sobre machine learning para marketers (I)


Ultravioleta y Google te revelan cuáles son esos 5 datos que debes conocer sobre el machine learning, que te permitirán a ti y a tu equipo de trabajo centrarse más en las actividades de marketing estratégico.

Las ventajas del machine learning crecen cada día a la par de las expectativas de los usuarios. Campañas creativas, más valiosas y eficaces, segmentaciones más inteligentes y métricas de rendimiento más eficientes son algunas de sus ventajas.

El 66% de los líderes de la industria consideran que la automatización y el machine learning les permiten a sus equipos centrarse más en las actividades de marketing estratégico.

Es necesario ser conscientes de que no hay soluciones mágicas, pues siempre resulta necesario integrar el machine learning a los nuevos productos de marketing. Para esto, cada compañía debe definir sus objetivos principales para que después de esto, la tecnología pueda ‘‘hacer su trabajo’’.

Estas son las 5 lecciones de machine learning para marketers:

1. Definir la escala de automatización: 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.

2. Establecer un lenguaje común: Los marketers deben poner en orden las prioridades de medición, determinando qué estrategias funcionan: las métricas, alineadas con los objetivos de negocio, etc. Para posteriormente 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.

4. Apostar por las campañas de video: 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.

5. Integrar máquinas y personas: 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.

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