¿Cómo se aplica esta tecnología en los procesos de marketing?

El uso de algoritmos en la captación de leads

Las estrategias de marketing en la captación de clientes han existido desde los años 80.

En aquella época, la generación de leads se realizaba con test de un producto en el punto de venta para animar a su compra, o bien con catálogos enviados por correo con descuentos para poder adquirir ese producto.

Era muy difícil evaluar el éxito de una campaña de manera detallada e identificar aquello que había funcionado o fallado.

La irrupción del Inbound Marketing, unida a la optimización de herramientas ya existentes (como las listas de correo o la generación de contenidos) con la intención de segmentar y especializar la generación de leads, supone un cambio en el panorama del marketing.

Concretamente, a partir de 2014, con la aparición de los primeros algoritmos aplicados al Inbound marketing, se confirma la eficacia de estos algoritmos para optimizar todas las campañas.

Actualmente, el grado de automatización que podemos lograr es elevadísimo y nos lleva a un escenario en el que podemos optimizar al máximo los presupuestos, así como precisar al máximo el impacto sobre el público objetivo seleccionado.

Machine Learning en la generación de contenidos

La primera fase del proceso de generación de leads es la generación de contenidos para su nurtureo, y aquí es donde el Machine Learning juega un papel destacado. Herramientas como Crew Machine es capaz de captar las tendencias de los usuarios e identificar vacíos de contenido, generando sugerencias.

Otra herramienta muy popular es Wordsmith, que es capaz de generar contenido automáticamente a partir de plantillas predeterminadas por el usuario. Así, se puede crear contenido que posicione correctamente en buscadores, evitando así tener páginas vacías que no tienen relevancia alguna.

Machine Learning en el Content Curation

El Machine Learning también es una herramienta muy útil en otro pilar del content marketing: la curación de contenidos. Esta tarea, que consiste en la selección y organización de información relevante para generar contenido de valor para la comunidad, puede resultar una tarea costosa. Para ello, existen herramientas empresariales basadas en el Machine Learning como Curata y PublishThis, plataformas de contenido avanzado de interés para la audiencia.

Machine Learning en la identificación de Leads

Como no podía ser de otra manera, la automatización de tareas ha traído grandes ventajas a automatización de los procesos de calificación de leads. De esta manera es posible identificar cuáles son los más predispuestos a terminar el proceso de compra y crear campañas específicas dirigidas a ellos.

Esta identificación, englobada dentro de los llamados modelos de propensión, se utilizan para:

• Dar una calificación a los leads según los diferentes criterios (especialmente el estadio del proceso de compra).
• Identificar cuáles son similares entre sí por diferentes características
• Segmentar automáticamente los clientes o los leads para poder optimizar los mensajes que se envían.

Aplicaciones personalizadas en web y móvil

Desde el punto de vista del usuario, es muy importante que las páginas a las que acceden los clientes estén adaptadas a lo que esperan encontrar. De nada sirven las páginas web genéricas o que no aportan la cantidad de información adecuada.

Existen herramientas muy interesantes que permiten personalizar las experiencias de usuario para adaptarse a sus deseos e identificar sus hábitos. Los chatbots se han convertido en herramientas muy útiles en ese sentido. El hecho de poder implementarlos en nuestras páginas web sin necesidad de saber código y su capacidad de adaptación a los clientes, los está haciendo inmensamente populares. Algunos de los más populares son ManyChat o Chatfuel, que permiten simular una conversación con una persona a través de mensajes automatizados.

El futuro del Machine Learning en la generación de leads

Ya sea a partir de formularios online, rastreando las páginas por las que se mueve un cliente o a partir de otras fórmulas y estrategias de marketing, los algoritmos en la captación de clientes nos pueden ayudar a gestionar la ingente cantidad de información que se genera. Sin estos algoritmos, el trabajo de segmentación sería imposible en los estándares en que se mueve actualmente. Pero en el futuro esto todavía va a ir a más.

La aparición del Internet of Things traerá nuevas maneras a través de las que generar leads y aún será más necesario el uso de los algoritmos basados en Machine Learning para poder procesar correctamente toda esta información.