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Escrito por: Niu Marketing
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La cantidad de información que se genera diariamente, convierte al machine learning en una tecnología clave en la implementación de una estrategia inbound. Con ella, puedes simplificar la obtención de métricas y optimizar tus estrategias de crecimiento. Pero, ¿realmente sabes cómo aplicarlo para que tus esfuerzos sean aprovechados al máximo?

En este blog, te compartimos las diferentes formas en las que el ML se aplica en una estrategia inbound y cómo puedes mejorar la fidelización de tus clientes y ¿por qué no? Obtener mejores resultados. ¡Quédate y descúbrelo!

Fundamentos del machine learning

Es una disciplina del ámbito de la inteligencia artificial que crea sistemas capaces de aprender automáticamente con el objetivo de identificar patrones complejos en una cantidad considerable de datos. ¿Esto en qué beneficia una estrategia inbound?

Uno de los objetivos más importantes de esta metodología es optimizar y mejorar significativamente los procesos a través del marketing automation, para obtener resultados positivos en cada una de las acciones previstas en el buyer's journey y tomar decisiones más acertadas basadas en datos. Esto quiere decir, pasar de una postura reactiva a una proactiva. 

En este sentido, la información histórica de tus clientes potenciales y finales debidamente organizados, generan una base de datos que se puede emplear para predecir futuros comportamientos. Estas acciones facilitan el aprovechamiento de aquellos aspectos que favorecen los objetivos del negocio y evitar aquellos que resultan contraproducentes. 

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El machine learning y sus aplicaciones

Cuando este recurso se integra con una estrategia inbound, son variadas las aplicaciones que se le pueden dar para automatizar procesos y optimizar la manera en que llevas a cabo ciertas tareas. ¿Cómo puedes hacerlo posible? Aquí te dejamos algunos ejemplos. 

Captación de leads

Las estrategias para la obtención de clientes potenciales han existido desde hace algunas décadas, lo que por lo general, se realizaba con un cuestionario en un punto de venta o con el envío de catálogos. Estas acciones dificultaban la evaluación del éxito de una campaña. 

La aparición de metodologías como el inbound, en combinación con la optimización de herramientas ya existentes como las listas de correo o la generación de contenidos, por ejemplo, suponen un cambio en el panorama actual. 

El grado de automatización que se puede lograr es muy alto, lo cual te permitirá la optimización de tu presupuesto y precisar al máximo el impacto sobre los segmentos seleccionados. 

Identificación de clientes potenciales

La automatización de tareas ha generado grandes ventajas para los procesos de calificación de leads. De esta manera, es posible que identifiques cuáles son aquellos con más disposición a terminar el proceso de compra y crear campañas personalizadas o generar audiencias de retargeting para estos grupos. 

Esto se utiliza específicamente para dar una calificación a los leads según criterios, dando prioridad a su proceso en el buyer’s journey, identificar cuáles son similares entre sí por distintas características y segmentar eficientemente para el envío de mensajes. 

Al descubrir estos patrones y su comportamiento en web, es decir, determinar el lugar en donde se producen los abandonos u otras incidencias, podrás comprender y adaptar tu estrategia para evitar estos inconvenientes en los puntos críticos de tu customer journey.

Procesar correctamente la información

La capacidad de detección de patrones es clave para limpiar la cantidad de información que tienes disponible y así, centrarte en las métricas que estás buscando. Todo esto sin necesidad de revisar una gran cantidad de información que realmente no necesitas. 

La aparición del internet of things traerá nuevas maneras de generar leads y será aún más necesario el uso de algoritmos basados en machine learning para procesar toda esta información correctamente. Este es un punto importante para los equipos de marketing, ventas y servicio al cliente para que su enfoque principal sea mejorar la experiencia de tus clientes. 

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Salir de tu zona de confort, ser relevante, innovador y experimentar con nuevos canales, será la combinación perfecta para la aplicación de esta metodología. La tecnología ya existe y los datos ya los tienes. La pregunta es, ¿cómo vas a aprovechar el machine learning en tu estrategia inbound?

En NIU contamos con un equipo de expertos que te ayudarán a aplicar esta tecnología para mejorar considerablemente la experiencia de tus clientes y aprovechar todos sus beneficios. ¡Contáctanos! Estamos seguros que podremos llevar tu estrategia al siguiente nivel.

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