Actualmente, el smart marketing está siendo clave en el crecimiento de muchas empresas con una clara y sólida estrategia digital. Uno de los factores centrales de esa estrategia es la creación de motores inteligentes de recomendación basados en lo que se conoce como aprendizaje de máquina, que están marcando la diferencia en sectores como turismo y viajes, comercio online y, sobre todo, entretenimiento y media.
El punto clave es disponer de datos de cliente que permitan una comunicación directa con el mismo, bien online, offline o por canales tradicionales, como puede ser el teléfono o incluso el correo. Además, es fundamental tener datos de una primera transacción, dado que, a partir de aquí, ya tenemos material de trabajo en el que centrarnos.
Posteriormente, técnicas de clusterización y segmentación ayudan a agruparlos según determinados rasgos comunes; y se analizan las características de compra que tienen los clientes asociados a cada uno de los productos o servicios a comercializar.
Con toda esta información, el siguiente paso consiste en elegir una serie de algoritmos que sirvan para anticiparnos a las posibles elecciones futuras de los clientes y, por tanto, nos permitan recomendar aquellos productos o servicios con alta probabilidad de ser elegidos.
De todos los modelos, finalmente escogemos aquel que mejor comportamiento tiene con respecto a una elección aleatoria. Se realizan los ajustes necesarios y se prueba con una primera campaña. Una vez terminada, comprobamos el «delta», es decir, la desviación, y volvemos a ajustar.
Este ejercicio se realiza repetidamente hasta que el algoritmo queda totalmente ajustado con el nivel de eficacia que queremos lograr. En el futuro será necesario realizar el ajuste cada cierto tiempo, tres o seis meses, dependiendo de la base de clientes, productos, periodicidad y efectividad de las campañas, etc.
Por ejemplo, una cadena de hoteles utiliza motores de recomendación para sugerir a sus clientes su próximo viaje con una promoción especial familiar porque sabe en qué época del año realiza viajes familiares, así como sus destinos y zonas preferidas eligiendo hoteles de acuerdo a sus preferencias.
Igualmente, las líneas aéreas los utilizan para lanzar promociones exclusivas a clientes oro o platino a destinos de ocio totalmente diferentes a sus destinos habituales de negocio; y proponen como fechas para viajar justo aquellos períodos libres entre viaje y viaje de empresa.
Portales de ocio o de contenidos multimedia, por su parte, realizan rankings de contenidos ajustados al perfil e históricos de consumo de cada cliente facilitando la próxima compra del cliente. Mientras que, en los portales de comercio online, los artículos se relacionan entre sí y de forma paralela se ajustan al perfil del cliente. De este modo, la compra de una cámara de fotos conlleva la consiguiente adquisición de una mochila, gorra y gafas de sol, por ejemplo, según marca el algoritmo, pero, eso sí, solo para un determinado segmento de clientes.
El poder de estos motores inteligentes de recomendación puede además ir más allá del éxito en las ventas y llegar incluso a transformar el propio modelo de negocio. Imaginemos, por ejemplo, el caso de una compañía como Amazon, cuyo proceso natural es “vender y enviar”, la decisión de compra y la transacción financiera preceden al envío del producto.
Pues bien, es imaginable que algunos de los motores de recomendación alcancen un nivel tal de precisión que en algún momento empiece a ser más rentable enviar primero el producto, anticipándose a la “segura” decisión de compra del cliente (modelo de “enviar y vender”).
Y es que a mayor número de transaccionalidad, tanto global como individual, se consigue una mayor probabilidad de acierto del motor, incluso hasta el punto de que cambie el propio modelo de negocio.
Actualmente, el smart marketing está siendo clave en el crecimiento de muchas empresas con una clara y sólida estrategia digital. Uno de los factores centrales de esa estrategia es la creación de motores inteligentes de recomendación basados en lo que se conoce como aprendizaje de máquina, que están marcando la diferencia en sectores como turismo y viajes, comercio online y, sobre todo, entretenimiento y media.
El punto clave es disponer de datos de cliente que permitan una comunicación directa con el mismo, bien online, offline o por canales tradicionales, como puede ser el teléfono o incluso el correo. Además, es fundamental tener datos de una primera transacción, dado que, a partir de aquí, ya tenemos material de trabajo en el que centrarnos.
Posteriormente, técnicas de clusterización y segmentación ayudan a agruparlos según determinados rasgos comunes; y se analizan las características de compra que tienen los clientes asociados a cada uno de los productos o servicios a comercializar.
Con toda esta información, el siguiente paso consiste en elegir una serie de algoritmos que sirvan para anticiparnos a las posibles elecciones futuras de los clientes y, por tanto, nos permitan recomendar aquellos productos o servicios con alta probabilidad de ser elegidos.
De todos los modelos, finalmente escogemos aquel que mejor comportamiento tiene con respecto a una elección aleatoria. Se realizan los ajustes necesarios y se prueba con una primera campaña. Una vez terminada, comprobamos el «delta», es decir, la desviación, y volvemos a ajustar.
Este ejercicio se realiza repetidamente hasta que el algoritmo queda totalmente ajustado con el nivel de eficacia que queremos lograr. En el futuro será necesario realizar el ajuste cada cierto tiempo, tres o seis meses, dependiendo de la base de clientes, productos, periodicidad y efectividad de las campañas, etc.
Por ejemplo, una cadena de hoteles utiliza motores de recomendación para sugerir a sus clientes su próximo viaje con una promoción especial familiar porque sabe en qué época del año realiza viajes familiares, así como sus destinos y zonas preferidas eligiendo hoteles de acuerdo a sus preferencias.
Igualmente, las líneas aéreas los utilizan para lanzar promociones exclusivas a clientes oro o platino a destinos de ocio totalmente diferentes a sus destinos habituales de negocio; y proponen como fechas para viajar justo aquellos períodos libres entre viaje y viaje de empresa.
Portales de ocio o de contenidos multimedia, por su parte, realizan rankings de contenidos ajustados al perfil e históricos de consumo de cada cliente facilitando la próxima compra del cliente. Mientras que, en los portales de comercio online, los artículos se relacionan entre sí y de forma paralela se ajustan al perfil del cliente. De este modo, la compra de una cámara de fotos conlleva la consiguiente adquisición de una mochila, gorra y gafas de sol, por ejemplo, según marca el algoritmo, pero, eso sí, solo para un determinado segmento de clientes.
El poder de estos motores inteligentes de recomendación puede además ir más allá del éxito en las ventas y llegar incluso a transformar el propio modelo de negocio. Imaginemos, por ejemplo, el caso de una compañía como Amazon, cuyo proceso natural es “vender y enviar”, la decisión de compra y la transacción financiera preceden al envío del producto.
Pues bien, es imaginable que algunos de los motores de recomendación alcancen un nivel tal de precisión que en algún momento empiece a ser más rentable enviar primero el producto, anticipándose a la “segura” decisión de compra del cliente (modelo de “enviar y vender”).
Y es que a mayor número de transaccionalidad, tanto global como individual, se consigue una mayor probabilidad de acierto del motor, incluso hasta el punto de que cambie el propio modelo de negocio.
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