Aprendizaje automático y marketing: herramientas, ejemplos y consejos que la mayoría de los equipos pueden utilizar

El aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, es una herramienta poderosa que está transformando rápidamente el marketing.

Alrededor del 35% de los especialistas en marketing utilizan la IA para simplificar sus trabajos y automatizar tareas tediosas, según HubSpot. últimas investigaciones. Sin embargo, la misma investigación revela que el 96% de los especialistas en marketing todavía ajustan los resultados generados por la IA, lo que indica que todavía está lejos de ser perfecto.

En la publicación de hoy, aprenderá cómo el aprendizaje automático puede potenciar a su equipo de marketing. También compartiremos ejemplos prácticos de empresas del mundo real que implementan el aprendizaje automático y notan mejoras significativas.

Índice del contenido

Aprendizaje automático y marketing

El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial (IA) que permite que las aplicaciones de software sean más precisas a la hora de predecir resultados sin estar programadas explícitamente.

Los especialistas en marketing utilizan el aprendizaje automático para comprender el comportamiento de los clientes e identificar tendencias en grandes conjuntos de datos, lo que les permite crear campañas de marketing más eficientes y mejorar el retorno de la inversión en marketing.

Por ejemplo, Netflix utiliza el aprendizaje automático para mejorar su algoritmo de recomendaciones, pronosticar la demanda y aumentar la participación del cliente.

Al aprovechar el historial de visualización de los clientes, la empresa obtiene información valiosa sobre las preferencias de los clientes, lo que les permite hacer sugerencias de contenido relevantes.

Mire la imagen a continuación para ver qué hace que los profesionales de negocios adopten ML y AI tecnología.

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Cómo el aprendizaje automático puede mejorar el marketing

El aprendizaje automático puede mejorar el marketing de innumerables maneras. Estos son los casos de uso más comunes:

1. Medir el sentimiento del cliente

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar automáticamente el sentimiento del cliente, abarcando opiniones positivas, neutrales o negativas.

Inicialmente, recopilan datos textuales de diversas fuentes, como reseñas de clientes, menciones en redes sociales, formularios de comentarios o respuestas a encuestas.

Posteriormente, los datos se someten a un preprocesamiento y se etiquetan según el sentimiento correspondiente. Esto permite a los especialistas en marketing obtener información sobre el sentimiento del cliente y realizar mejoras basadas en los comentarios.

2. Personalice la experiencia del usuario

Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar el comportamiento del usuario y los datos históricos para predecir las preferencias de los clientes. Los especialistas en marketing aprovechan esta oportunidad para crear ofertas personalizadas para los clientes, como recomendaciones de productos, promociones o descuentos.

Además, ML puede seleccionar fuentes de contenido según los intereses de los usuarios y enviar recordatorios personalizados a los clientes.

3. Optimice los esfuerzos de distribución de contenido

El aprendizaje automático puede analizar el rendimiento de diferentes canales de distribución de contenidos y ofrecer estrategias de optimización.

Al acceder a datos históricos, puede determinar el mejor momento para publicar y la frecuencia óptima de distribución de contenidos para evitar abrumar a la audiencia.

También puede identificar los canales de distribución más efectivos, lo que permite a los especialistas en marketing asignar sus recursos de manera inteligente y lograr el máximo compromiso junto con el retorno de la inversión.

4. Optimice la orientación y las ofertas de anuncios

ML está revolucionando la publicidad dirigida.

Al analizar una gran cantidad de datos de clientes, el aprendizaje automático predice el comportamiento de los clientes y los agrupa en segmentos según rasgos y características compartidos.

Luego, los especialistas en marketing utilizan estos datos para adaptar los anuncios a esos segmentos, conectándose con audiencias objetivo que tienen más probabilidades de interactuar con el anuncio.

5. Optimice los procesos de pruebas A/B

pruebas A/B juega un papel importante en el marketing, ya que muestra claramente qué funciona y qué no.

ML ayuda a automatizar los procesos de pruebas A/B y hacerlos más precisos. El monitoreo en tiempo real del proceso de prueba reduce la intervención manual y la probabilidad de posibles errores.

Además, el aprendizaje automático reduce la duración de la prueba, lo que ahorra tiempo y recursos cuando una variación supera significativamente a la otra.

15 ejemplos de aprendizaje automático y marketing

Forrester pronostica que casi el 100% de las empresas implementarán alguna forma de IA para 2025. Faltan dos años más, pero numerosas empresas ya han adoptado con éxito la IA.

Aquí hay 15 ejemplos de empresas del mundo real que vieron mejoras significativas después de implementar el aprendizaje automático.

1. Amazon aumentó sus ventas netas un 9%.

El aprendizaje automático ha sido durante mucho tiempo una parte integral de Amazon, uno de los minoristas más grandes del mundo.

El gigante del comercio electrónico ha estado utilizando el aprendizaje automático para diversos fines, como obtener información sobre el comportamiento del cliente y analizar el historial de navegación y compras para brindar recomendaciones de productos personalizadas.

Estos mejoran la experiencia del cliente, ya que los usuarios encuentran fácilmente nuevos productos que son similares a su experiencia de compra anterior. Además, Amazon crea anuncios dirigidos a los usuarios basándose en la previsión de la demanda.

Según su último informe financiero reporte, las ventas netas de la compañía aumentaron un 9% a 127.4 millones de dólares en el primer trimestre, en comparación con los 116.4 millones de dólares del primer trimestre de 2022.

2. Netflix se convirtió en líder de la industria gracias a sus sugerencias de películas personalizadas.

Una de las principales razones por las que los servicios de Netflix son populares es que utilizan inteligencia artificial y soluciones de aprendizaje automático para generar sugerencias intuitivas.

La empresa utiliza máquina de aprendizaje analizar las opciones de películas de sus clientes y hacer sugerencias de contenido relevantes. pero como funciona?

Cuando navegas por su directorio de películas, sus algoritmos inteligentes observan qué tipo de películas te cautivan, dónde haces clic, cuántos minutos sigues viendo la misma película, etc.

Luego, al analizar sus hábitos de visualización, Netflix selecciona una transmisión personalizada de películas o programas de televisión para usted. Es una situación en la que todos ganan.

3. Armor VPN predijo el valor de por vida y maximizó los esfuerzos de adquisición de usuarios.

Armor VPN es un software de ciberseguridad para el consumidor (VPN) que quería crear una estrategia sólida de adquisición de usuarios para atraer nuevos clientes. Con presupuestos de marketing limitados, los propietarios no querían pasar por un proceso de prueba y error.

Así, se asociaron con Pecan IA, una herramienta de análisis predictivo, para tomar decisiones estratégicas con la ayuda de modelos de valor de vida previsto (pLTV).

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Con las predicciones de la herramienta, el cliente identificó una brecha del 25% en promedio entre el valor real de la vida útil del usuario y lo que esperaban que fuera el valor de los usuarios.

De esta manera, Armor VPN podría crear una estrategia más eficaz y basada en datos para impulsar sus esfuerzos de adquisición de usuarios.

4. Devex amplió sus procesos de creación de contenido y redujo los costos 50 veces.

Devex, con sede en Washington, DC, es un importante proveedor de servicios de contratación y desarrollo empresarial para el desarrollo global.

La empresa recibe aproximadamente 3000 piezas de texto semanalmente, que requieren una revisión manual por parte del equipo de contenido. Al final, sólo 300 de estas piezas se consideran dignas y se etiquetan en consecuencia.

Hasta hace poco, la evaluación se hacía manualmente y tardaba unas 10 horas en completarse. Para automatizar el proceso, Devex contactó MonoAprende, una plataforma de análisis de texto impulsada por modelos de aprendizaje automático.

Devex creó un clasificador de texto que les ayudó a procesar datos y luego etiquetar si el texto era relevante.

Esto resultó en un ahorro de tiempo del 66 % y los costos operativos se redujeron 50 veces, ya que se requirió menos interferencia humana.

5. Airbnb optimizó los precios de alquiler y creó estimaciones aproximadas.

Airbnb enfrentó desafíos al intentar optimizar los precios de alquiler para los clientes.

Para superar esto, Airbnb utilizó el aprendizaje automático para proporcionar estimaciones aproximadas a clientes potenciales. Los precios se basaron en diferentes criterios como ubicación, tamaño, tipo de propiedad, estacionalidad, comodidades, etc.

Luego, al realizar EDA, pudieron comprender cómo se distribuyen los listados de alquileres por todo Estados Unidos.

En el paso final, la empresa implementó modelos de ML, como la regresión lineal, para generar estimaciones y visualizar cómo cambian los precios con el tiempo. Les permitió crear ofertas de marketing atractivas y ganar nuevos clientes.

6. Re:member aumentó las conversiones en un 43% con mapas de calor y grabaciones de sesiones.

Recuerda es una de las compañías de tarjetas de crédito líderes en Escandinavia. Recientemente, su equipo de marketing notó que los usuarios respondían más de lo habitual al formulario de solicitud de su tarjeta de crédito.

Frustrado, el equipo de marketing recurrió a Hotjar para obtener una imagen completa de cómo los clientes usaban su sitio web y qué estaba causando el problema. Utilizaron grabaciones de sesiones para reproducir todo el tiempo que un usuario pasó en el sitio web.

Los mapas de calor les ayudaron a identificar en qué páginas los clientes tendían a hacer más clic.

Al combinar los datos, el equipo de marketing de Re:member notó que muchas personas provenientes de afiliados se marchaban de inmediato.

Después de revisar los mapas de calor y las grabaciones de las sesiones, el equipo concluyó que los visitantes inicialmente estaban interesados ​​en la sección de beneficios, pero necesitaban más información.

En consecuencia, rediseñaron la página de la aplicación, lo que resultó en un aumento del 43% en las conversiones.

7. Tuff logró una tasa de éxito del 75 % en las propuestas de asociación.

Tuff es una agencia de marketing SEO que logró un crecimiento significativo en ARR en solo tres años. Inicialmente, tuvieron dificultades para crear presentaciones para los clientes debido a la falta de una herramienta de SEO confiable para una investigación exhaustiva de la competencia y de las palabras clave.

Después de usar Semrush, una herramienta líder de investigación de palabras clave con algoritmos de aprendizaje automático, Tuff podría analizar el desempeño orgánico de los clientes potenciales y crear propuestas personalizadas adaptadas a sus necesidades específicas.

Esto llevó a una tasa de éxito del 75% en la captación de nuevos clientes.

8. Kasasa aumentó el tráfico orgánico en un 92%.

Kasasa, una empresa de servicios financieros, tenía como objetivo escalar sus operaciones de contenido e impulsar el tráfico orgánico. ellos adoptaron MarketMuse, una herramienta de optimización de contenidos basada en IA y ML, para ahorrar tiempo y recursos.

Utilizando resúmenes de contenido simplificados de MarketMuse, Kasasa produjo contenido significativo mucho más rápido. Esto estableció a la empresa como experta en la industria y aumentó su reconocimiento, lo que llevó a un crecimiento del 92 % en el tráfico orgánico.

9. Spotify creó listas de reproducción personalizadas e impulsó la participación de los clientes.

Spotify utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de los clientes, como listas de reproducción e historial de escucha.

Esto permite al proveedor de servicios de música digital crear segmentos de clientes basados ​​en las preferencias musicales, lo que permite recomendaciones musicales y listas de reproducción personalizadas para cada usuario y, en última instancia, aumenta la participación del cliente.

10. Sephora generó lealtad de sus clientes a largo plazo con Sephora Virtual Artist.

Sephora, un gigante minorista de cosméticos, ha estado aprovechando tecnologías de vanguardia, incluidas la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, durante más de una década. Su artista virtual permite a los clientes probar virtualmente nuevos productos sin usarlos.

A través de la tecnología de reconocimiento facial, los algoritmos de aprendizaje automático reconocen automáticamente el tono más compatible y recomiendan productos, ofreciendo recomendaciones de productos personalizadas, impulsando la participación del cliente y fomentando la lealtad.

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11. Coca-Cola mejoró sus esfuerzos de ventas y distribución en casi un 30%.

Coca-Cola ha estado a la vanguardia en la implementación de soluciones de ML e IA en sus estrategias de marketing.

Para mantener su liderazgo en la industria, la empresa estadounidense creó un sistema de inteligencia artificial para analizar datos de ventas y detectar tendencias en las preferencias de los clientes.

También emplearon algoritmos de aprendizaje automático para optimizar el empaque y la distribución de sus productos, lo que resultó en un notable aumento del 30 % en las ganancias.

Además, desarrollaron un asistente virtual para ayudar a los clientes con consultas comunes.

12. Yelp envía recomendaciones personalizadas semanalmente.

Yelp es una plataforma de recomendaciones y reseñas de usuarios que utiliza sus algoritmos de aprendizaje automático. Aprovechan el aprendizaje automático y la clasificación algorítmica para crear recomendaciones personalizadas para los usuarios.

Con el aprendizaje automático, los usuarios reciben recomendaciones semanales basadas en negocios que vieron la semana anterior o dentro de sus intereses específicos. En 2023, la empresa también presentó su servicio de redacción de reseñas basado en inteligencia artificial.

13. Cyber ​​Inc. duplicó la producción de cursos en vídeo.

Ciber Inc.. es una empresa de concientización sobre seguridad y privacidad con sede en los Países Bajos. La empresa ofrece programas de formación y quería ampliar su proceso de creación de cursos en vídeo.

se unieron con Synthesia, un Vídeo impulsado por IA plataforma de creación, para agilizar la creación de videos y producir videos en múltiples idiomas.

La colaboración redujo los costos de contratación de actores ya que la herramienta ofrece un avatar como reemplazo. Cyber ​​Inc logró producir contenido de video dos veces más rápido y amplió su alcance global.

14. Uber creó anuncios dirigidos y personalizados para cada usuario.

Uber, un proveedor de servicios de taxi estadounidense, utiliza el aprendizaje automático de forma eficaz. Con la ayuda del aprendizaje automático, analizan los datos de los clientes, como la ubicación y el historial de viajes, y crean anuncios dirigidos a personas individuales.

Los algoritmos les permiten optimizar las campañas publicitarias para lograr la máxima eficiencia, lo que resulta en una mayor participación del cliente y tasas de uso con Uber.

15. Farfetch aumentó su tasa de apertura de correo electrónico en un 31%.

Farfetch es un minorista de moda de lujo que experimentó con IA y le dio una nueva apariencia a sus campañas de marketing por correo electrónico.

colaboraron con Frasee, una herramienta que selecciona la voz de marca más relevante y genera ideas de contenido basadas en ella.

La empresa fue testigo de resultados impresionantes, con un aumento del 38 % en la tasa de clics promedio y un aumento promedio de la tasa de apertura del 31 % en sus campañas de activación.

5 consejos para utilizar el aprendizaje automático en marketing

El aprendizaje automático puede ser muy beneficioso, pero conviene saber cómo utilizarlo de forma eficaz. A continuación se ofrecen cinco consejos para aprovechar eficazmente el aprendizaje automático en sus esfuerzos de marketing.

1. Sea específico con sus objetivos de marketing.

Dado que el ML procesa enormes conjuntos de datos, es probable que obtenga una gran cantidad de datos innecesarios. Puede evitar esto fácilmente si describe claramente lo que desea lograr.

Limite sus objetivos de marketing y agrúpelos en categorías como segmentación de clientes, optimización de anuncios, aceleración de conversiones, etc. Comience con experimentos a pequeña escala y repita una vez que tenga algunos resultados.

2. No te quedes con un solo modelo de ML.

Es esencial experimentar con múltiples modelos de aprendizaje automático. Los diferentes modelos de ML tienen diferentes capacidades, cada una con sus ventajas y desventajas.

Para lograr la máxima eficiencia, deberá probar diferentes modelos de ML para poder comparar su rendimiento de manera objetiva.

Por ejemplo, un modelo de ML puede sobresalir en un determinado tipo de tarea de datos, pero podría tener un rendimiento inferior en un escenario diferente.

3. No dependa demasiado de las herramientas de aprendizaje automático.

Si bien el aprendizaje automático puede generar información valiosa, confiar demasiado en él puede ser perjudicial para los especialistas en marketing. Los modelos de aprendizaje automático aún están evolucionando, no son perfectos y no pueden funcionar completamente sin la experiencia humana.

Para obtener los máximos resultados, es mejor combinar el aprendizaje automático con el conocimiento humano. Defina claramente cada función y establezca un límite saludable sobre cuándo usar ML y cuándo confiar en decisiones humanas.

4. Asóciese con científicos de datos.

No todo el mundo tiene conocimientos internos de científico de datos. Si recién está comenzando, es una buena idea colaborar con un científico de datos para implementar los modelos de ML correctos.

Asegúrese de pedirles a los expertos en aprendizaje automático que le expliquen las limitaciones de los modelos de aprendizaje automático para no tener expectativas poco realistas.

5. Respetar la política de datos y ser transparente.

Las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático representan una amenaza para las violaciones de datos y las preocupaciones sobre la privacidad.

Dado que los datos de los clientes son vulnerables, deberá asegurarse de cumplir con las normas de privacidad de datos. Evite el uso poco ético de los datos de los clientes y sea transparente.

Estos son cruciales para generar confianza con sus clientes.

Cinco herramientas de aprendizaje automático para especialistas en marketing

Como el mercado está saturado de herramientas de aprendizaje automático, hemos reducido la lista e incluido solo las mejores. Aquí hay cinco herramientas de aprendizaje automático que lo ayudarán a optimizar sus esfuerzos de marketing y maximizar sus ganancias.

1. Asistente de contenido de Hubspot

Comienza con las herramientas de inteligencia artificial de HubSpot.

HubSpot's asistente de contenido es una herramienta poderosa que permite a los especialistas en marketing potenciar las operaciones de contenido y mejorar la productividad.

Se integra de forma nativa con los productos de HubSpot y puedes alternar entre IA y creación de contenido manual para crear copias para correo electrónico, sitio web, publicaciones de blog, etc.

Para utilizar el asistente de contenido, simplemente necesita completar el formulario, describir qué contenido desea y luego hacer clic en "Generar". En unos segundos tendrás tu copia.

Características principales

• Cree correos electrónicos personalizados de ventas y marketing, ideas para publicaciones de blog y esquemas.
• Genera párrafos y crea CTA convincentes
• Integre con los otros productos de Hubspot

Precio: Gratis para usuarios de Hubspot CRM.

Pro consejo: Segmente los prospectos según características compartidas y luego agregue las listas al asistente de contenido. La herramienta procesará los datos y creará correos electrónicos personalizados para agilizar su alcance.

2. Mono aprende

MonkeyLearn es una herramienta de inteligencia artificial que ayuda a las empresas a analizar datos con aprendizaje automático. Extrae datos de diferentes fuentes, como correos electrónicos, encuestas y publicaciones, y visualiza los comentarios de los clientes en un solo lugar.

Características principales

• Se admiten diferentes formatos de texto, como correos electrónicos, tickets de soporte, reseñas, encuestas NPS, tweets, etc.
• Clasificación del texto en categorías: Sentimiento, Tema, Aspectos, Intención, Prioridad, etc.
• Integraciones con cientos de aplicaciones como Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom, etc.

Precio: Hay dos planes de precios. El paquete "Team" comienza desde $299 y hay una prueba gratuita. El precio del nivel "Business" no está disponible públicamente y debe comunicarse con el equipo de ventas.

Lo que nos gusta: La herramienta es súper intuitiva y no se requiere experiencia en codificación. Además, los clientes tienen una amplia gama de opciones de análisis de texto y pueden ver los comentarios en una ubicación central.

3. Pecan IA

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Pecan AI es una plataforma de análisis predictivo que utiliza el aprendizaje automático para generar predicciones precisas y procesables en tan solo unas horas.

La herramienta aprovecha eficazmente grandes cantidades de datos sin procesar y predice riesgos y resultados que afectan los ingresos, como la pérdida de clientes, el LTV, etc.

Características principales

• Plantillas SQL personalizables y prediseñadas
• Previsión de la demanda
• Optimización de campañas usando SKAN
• Integraciones con aplicaciones de terceros

Precio: La herramienta tiene tres planes de precios. El plan “Starter” cuesta $50 por mes, el “Profesional” cuesta $280. Debe reservar una reunión para cuentas empresariales para conocer los detalles de precios.

Lo que nos gusta: La herramienta nos permite aprovechar el poder de la IA y eliminar conjeturas al tomar decisiones estratégicas.

4. jaspe IA

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Jasper AI utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para generar textos similares a los humanos para blogs, sitios web, correos electrónicos, redes sociales, etc. Este asistente de redacción ayuda a las empresas a escalar sus esfuerzos de producción de contenido y ahorrar un tiempo precioso.

Simplemente elige el tono de voz, carga el resumen de la campaña y selecciona el tipo de contenido. Generará una copia en sólo 15 segundos.

Características principales

• Múltiples opciones de tonos de voz para combinar con el estilo de su marca: descarado, formal, atrevido y pirata
• Traducción de contenidos en más de 30 idiomas.
• 50 plantillas de casos de uso diferentes
• Generador de arte con IA para crear imágenes para tus copias

Precio: La herramienta viene con tres planes de precios. El plan “Creator” cuesta $39 y el plan “Teams” $99 por mes, respectivamente. Tendrás que ponerte en contacto con su equipo de ventas si necesitas el plan “Business”.

Lo que nos gusta: Diferentes tonos de voz y plantillas de campaña prediseñadas para crear contenido personalizado. Una extensión de navegador fácil de usar para acceder a la herramienta directamente en su navegador.

5. Comercializador de IA

AI Marketer es una herramienta de análisis predictivo que le permite identificar y dirigirse a sus clientes más valiosos.

Al utilizar modelos de aprendizaje automático, predice la probabilidad de compras de los clientes y envía notificaciones de optimización del tiempo a los clientes objetivo en momentos específicos.

También puede dirigirse a clientes que corren un alto riesgo de abandono. Esto le ayuda a impulsar la retención de clientes y maximizar el impacto de sus campañas de marketing.

Características principales

• Predicciones del comportamiento del cliente de forma individual.
• Segmentación más inteligente
• Recomendaciones de optimización basadas en datos

Precio: La información de precios no se divulga públicamente. Deberías solicitar una demostración. También hay una prueba gratuita.

Lo que nos gusta: Diferentes tonos de voz y plantillas de campaña prediseñadas para crear contenido personalizado. También cuenta con una extensión de navegador fácil de usar para que pueda acceder a la herramienta desde su navegador.

Uso del aprendizaje automático para maximizar los esfuerzos de marketing

Las soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático están intensificando el juego del marketing. Aunque todavía están evolucionando, integrar tecnologías de vanguardia en su pila diaria no hará ningún daño.

En cambio, lo ayudará a automatizar tareas repetitivas y obtener información valiosa sobre el comportamiento del cliente, lo que le permitirá crear campañas de marketing altamente efectivas que produzcan resultados.

Esté atento a las tendencias tecnológicas y aproveche el poder de los algoritmos de aprendizaje automático.

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• Fuente: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing