Algoritmos y marketing digital: todo lo que los marketers necesitan saber sobre los algoritmos

Los algoritmos juegan un papel muy importante en el futuro desarrollo del marketing

Los algoritmos en marketing están asumiendo muchas de las tareas de la industria a escala, a la vez que están sirviendo de guía para las principales decisiones estratégicas del futuro. Y es que estos algoritmos se han abierto camino en los temas más discutidos de la industria. Sin embargo, muchas personas todavía no saben qué es o cómo funciona un algoritmo, qué hace y cómo se aplica específicamente a las prácticas de marketing modernas. Pero empecemos por el principio y veamos una definición de algoritmo.

 

¿Qué es un algoritmo?

 

Si le preguntas a Google qué es un algoritmo, descubrirás que el propio algoritmo Google lo define como un «conjunto ordenado de operaciones sistemáticas que permite hacer un cálculo y hallar la solución a un tipo de problemas«. En términos generales, un algoritmo se refiere a una secuencia de pasos o reglas diseñados para producir un resultado específico a partir de un conjunto de entradas. Así, por ejemplo, podríamos decir que una receta de comida es un algoritmo para tomar ingredientes crudos y convertirlos en un delicioso plato.

 

En el mundo moderno de los negocios y la tecnología, los algoritmos están en todas partes. Los motores de búsqueda toman miles de millones de posibles coincidencias de sitios web y deciden en milisegundos cuáles son los primeros en la lista. Los algoritmos de redes sociales dictan qué publicaciones se muestran en el feed. Y los algoritmos de transmisión de vídeo pueden sugerir vídeos basados en nuestro historial de visitas.

 

En cuanto al marketing, los algoritmos han entrado en escena para afectar tanto a las compras de anuncios como a las decisiones estratégicas. Con los datos adecuados, los algoritmos pueden automatizar decisiones para reducir el gasto inútil y obtener el máximo rendimiento de cada activación de marketing.

 

Un algoritmo es un método para resolver problemas tanto grandes como pequeños. Aunque los ordenadores ejecutan algoritmos constantemente, los humanos también pueden resolver problemas con los algoritmos. David J. Malan explica cómo los algoritmos pueden ser utilizados en situaciones simples y también complejas en este vídeo:

 

Estrategia de campaña y optimizaciones

 

Cuando están bien construidos, los algoritmos pueden tomar una decisión compleja y reducirla a un conjunto de acciones sugeridas. Un ejemplo sería un juego de ajedrez que utiliza la inteligencia artificial y puede sugerir la mejor jugada para una situación determinada. Muchos algoritmos de marketing hacen precisamente esto. Toman un conjunto complejo de datos y los utilizan para encontrar patrones o sopesar evidencias en una escala objetiva, produciendo finalmente una acción sugerida.

 

Un algoritmo puede, por ejemplo, tomar datos de comportamiento de decenas de miles de interacciones de correo electrónico con el fin de determinar el momento óptimo para enviar un correo electrónico. Así, podría encontrar el momento en que es más probable que el destinatario lo abra y interactúa con su contenido. Un algoritmo también puede dictar la estrategia de compra de medios programáticos, seleccionando las audiencias de mayor valor y determinando el mejor momento y lugar para mostrar un anuncio.

 

La segmentación aprovecha los atributos individuales

 

Las tácticas modernas de marketing personalizado tienen ahora como objetivo ofrecer campañas personalizadas dirigidas al individuo específico. Ya no se limitan a los grupos demográficos. Los algoritmos pueden ayudar a conectar la identidad a este nivel personal. Esto, sin necesidad de registrarse, mirando un gráfico de identidad y emparejando a las personas en base a sus atributos. Un algoritmo también puede utilizar datos y atributos de comportamiento para determinar la personalidad única del individuo objetivo. De este modo, puede decidir sobre la creatividad óptima a mostrar o el producto a sugerir a partir de un conjunto de posibles opciones.

El modelo de atribución revela datos críticos

 

La conexión entre la compra de un cliente y una acción anterior, como hacer clic en un anuncio de pago por clic o visitar el sitio web de una empresa, puede ser compleja y ambigua. Los algoritmos intentan descifrar el recorrido del consumidor tomando los datos de compromiso de varias campañas. A raíz de ahí, pueden determinar qué puntos de contacto a lo largo del camino de la conversión pueden atribuirse a la compra final.

 

Estos modelos de atribución revelan información sobre los canales que utilizan los vendedores, así como los que producen rendimientos mínimos. Sin esta atribución, los marketers podrían asumir incorrectamente que un canal o una campaña no fue efectiva cuando en realidad funcionó muy bien. Por otro lado, podrían dar demasiado crédito a un punto de contacto que tuvo poco o ningún efecto en la decisión final de compra.

 

Cómo los algoritmos mejoran la publicidad digital

 

Desde la llegada de la publicidad digital, las máquinas han estado recogiendo una cantidad ingente de datos sobre los clientes y sus rutas digitales. Los clics y los likes, así como otras métricas, se han convertido en el suministro de facto del inventario para la venta. Aunque estas métricas son tentadoras de rastrear debido a su familiaridad y disponibilidad, no deben ser utilizadas exclusivamente para el interés o la intención de un cliente.

 

Aún así, estas son las métricas para las que nuestras máquinas han sido programadas y por demasiado tiempo los vendedores han sido rehenes de ellas. Ahora, con la disponibilidad más generalizada de datos que pueden ayudar a los profesionales de marketing a captar sus problemas de negocio, están empezando a recuperar la confianza. Ya no basta con añadir datos a las plataformas de datos de los clientes, sino que deben ser los datos correctos, como la identidad, las interacciones de productos, los registros de chat y las solicitudes de servicio. Esto ayuda a tomar las decisiones de marketing, pero también puede ayudar a determinar qué características se priorizan en el mapa de ruta del producto.

 

Al colaborar en la captura de datos, los profesionales del marketing obtendrán un nuevo nivel de conocimiento del cliente que les permitirá utilizar sus datos de forma proactiva en lugar de reactiva. En lugar de pedir a las máquinas que midan los clics, las impresiones y los likes, deberían hacer las preguntas difíciles, como ¿por qué los clientes se comprometieron con mis productos y servicios en el pasado? o ¿dónde encontraré a mis clientes en el futuro?. Cuando consigan hacer esto bien, los algoritmos podrán identificar patrones que la inteligencia artificial pronosticará para obtener resultados más precisos. Puede parecer complicado, pero será un juego de niños para estas máquinas a las que les encanta resolver preguntas complejas.

Hacia dónde nos dirigimos

 

Esto tendrá un impacto tremendo en el ecosistema de los medios de comunicación y en los entornos en los que se compran y venden los clientes. En primer lugar, la transparencia será la base de la compra y la venta de publicidad. Esto se debe a que las máquinas requerirán una visión clara y sin ambigüedades de todas las entradas y salidas de la comercialización. Con una mejor comprensión de cómo se gasta el dinero y su impacto en sus cajas registradoras, los profesionales del marketing llevarán a los vendedores de medios y a sus agencias a cuantificar su valor más allá de los medios y las métricas.

 

Los resultados del marketing serán más importantes que nunca. En segundo lugar, los profesionales del marketing y sus equipos técnicos requerirán más servicios de datos e integraciones de mayor calidad por parte de sus socios de medios. De este modo, podrán justificar mutuamente sus inversiones en publicidad. Por último, tendrán que crear y ampliar sus equipos de análisis de datos y ciencia para medir y sintetizar el rendimiento de las preguntas sobre el coste de adquisición y retención de clientes. Las balanzas de datos se están inclinando a favor de los profesionales de marketing. Y no por su peso, sino por su valor comercial. Al hacer las preguntas correctas, las rutas predecibles de los clientes, impulsados por la maquinaria, les permitirán  mirar más allá de las métricas técnicas y centrarse en los objetivos de negocio.

 

IA para la optimización del marketing

 

En marketing hay muchas aplicaciones en la Inteligencia Artificial (IA) y machine learning (ML). Si quieres saber más sobre este tema, te recomiendo que te pases por este post.

Desde motores de recomendación hasta análisis predictivo y mucho más. La mayoría de los equipos de marketing tienen objetivos aparentemente sencillos. Por ejemplo, identificar a sus mejores clientes o apuntar a los públicos que se parecen a ellos. Otro objetivo podría ser facilitar una experiencia de compra positiva y llevar a estos públicos a su comunidad de clientes. El desafío es que las compañías se enfrentan a una avalancha de datos. Esto hace, en términos económicos, prácticamente imposible que puedan realizar dichas tareas a través de personal. Mucho aprendizaje de negocios y muchas tareas rutinarias se pueden hacer más rápido y mejor con la automatización y la IA. Las personas nunca seremos capaces de cribar todos esos datos a la misma velocidad que las máquinas, y tampoco con la precisión con la que trabajan los algoritmos.

Hoy en día, todos los negocios están en el negocio de los datos. Para poder tomar mejores decisiones, los líderes necesitan el aprendizaje y el análisis de las máquinas para así encontrar patrones accionables en los datos. Pero primero, es importante definir claramente el problema que se intenta resolver. Por ejemplo, si su empresa tiene problemas de abandono de clientes, es posible que desee emplear algoritmos para averiguar cómo reducir dicho abandono. En ese caso, necesitaría comprender cuándo es probable que alguien abandone la empresa para poder hacer una oferta que reduzca el riesgo. Otra pregunta podría ser por qué alguien se da de baja, pero ese es un problema completamente distinto que debería resolver un algoritmo diferente.

Conclusión

Así pues, los algoritmos juegan un papel muy importante en el futuro y han dado un giro científico al marketing. A medida que los algoritmos avanzan, se integran más profundamente en los procesos de marketing e interactúan más estrechamente con otros algoritmos para aumentar el nivel general de automatización. Los algoritmos de aprendizaje automático, por ejemplo, pueden hacer correcciones a los algoritmos de optimización analizando los datos antes y después de un cambio y automatizando decisiones más inteligentes en el futuro.

 

También existe la noción de que con el crecimiento y la adopción de los algoritmos en el marketing, una entrada humana puede quedar obsoleta. Sin embargo, el ingenio humano y nuestra capacidad para sacar conclusiones no deben ser pasados por alto o pensados para ser reemplazados por máquinas. Los algoritmos aumentan la capacidad humana y nos permiten tomar mejores decisiones, más rápidamente, y centrar más nuestra energía creativa en cosas que añaden más valor. Por lo tanto, los profesionales del marketing siempre tendrán la necesidad de mantener a las personas trabajando junto con los algoritmos y ofreciendo su aportación para garantizar que los algoritmos sigan funcionando como se pretende.