La enorme cantidad de información generada cada día hace del machine learning una tecnología clave para implementar una estrategia inbound. Esta herramienta simplifica la obtención de métricas y optimiza las estrategias de crecimiento. En este blog, te mostramos cómo aplicar el ML para maximizar tus esfuerzos, mejorar la fidelización de clientes y obtener mejores resultados. ¡Sigue leyendo y descúbrelo!
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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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
Estas han existido desde hace algunas décadas. 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, generaron un cambio hacia 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 mediante el machine learning ofrece grandes ventajas en la calificación de leads. No solo ayuda a identificar aquellos con mayor disposición a completar la compra, también ayuda a crear campañas personalizadas o audiencias de retargeting. Esto se logra al asignar una calificación basada en criterios específicos, priorizando su lugar en el customer journey y segmentando de forma eficiente para el envío de mensajes. Al analizar patrones de comportamiento y puntos de abandono en la web, podrás ajustar tu estrategia de captación.
Procesar correctamente la información
La aparición del internet of things trajo nuevas maneras de generar leads, por lo que será aún más necesario el uso de algoritmos basados en machine learning. Detectar patrones es clave para limpiar la cantidad de información que tienes disponible. Así, te podrás centrar en las métricas más importantes, sin necesidad de hacer todo manualmente. 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.
El principal reto que afrontan las empresas hoy en día es el de resaltar frente a la competencia. Quizás nunca en la historia de la humanidad, como en la era contemporánea, ha existido tanta necesidad por sobresalir del montón.
Este es el momento..
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