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El aprendizaje automático para generar audiencias

El Hot Sale 2022 se acerca y sabemos que te preparas para tener las mejores campañas que te permitan ser el número uno en ventas digitales. Debes prepararte para ser oportuno y llegar a la audiencia correcta con un mensaje preciso y atractivo. 

Como parte de una buena estrategia digital, utilizas diversos tipos de audiencias de acuerdo con el desempeño de tus campañas y de tus propiedades digitales, pero ¿son las únicas fuentes de información que tienes acerca de tus usuarios? ¿Esto es suficiente? ¿Cuentas con otras fuentes de datos que te pueden ayudar a ser más preciso en tu estrategia digital? 

Piensa en los datos con los que cuentas acerca de la relación de tus clientes y prospectos con la marca y comúnmente almacenados en una plataforma de CRM. En estas plataformas (Salesforce, Dynamics 365 o Hubspot entre otras tantas opciones) tenemos información suficiente para entender la relación que existe entre nuestro cliente y la marca. Sabemos quiénes son, su forma de contacto, el RFM (Recency, Frequency Monetary Value), su LTV (Lifetime Value) y el Engagement con la marca, entre otras métricas de alto valor. Pues bien, esta información bajo ciertas condiciones de integración con Google Analytics 360, nos puede ayudar en la creación de audiencias más potentes para incrementar nuestra tasa de conversión siendo más eficientes en nuestro esfuerzo.

Como Google Partner Premier 2022, explotamos el uso de Google Cloud Platform y en específico de Google BigQuery ML para crear audiencias con mayor capacidad de conversión al identificar e integrar diferentes fuentes de datos relacionados con tus propiedades digitales y el mundo offline.

Aprovechamos las poderosas funciones que nos ofrece Google Cloud Platform para automatizar los diferentes procesos de integración de datos y creamos algoritmos utilizando diversos modelos de ML que nos ofrece BigQuery para crear clusters (audiencias) de clientes y prospectos.

Imagen: Modelo del proceso típico para la creación de audiencias a través de BigQuery ML

 

Ahora, imagina, poder utilizar estas audiencias perfectamente identificadas por clientes de alto valor y prospectos con una alta probabilidad de compra en las diversas plataformas de media campaign como Google Ads, Facebook o Google DV360 (no olvidemos las variables Engagement, LTV y RFM de tu plataforma CRM utilizadas en el algoritmo para crear nuevas audiencias).  Puedes utilizar estas audiencias para: 

    1. Ofertas y promociones por tipo de clientes
    2. Ofertas por marcas
    3. Ofertas por forma de pago
    4. Ofertas de temporada
  • Always on
    1. Remarketing
  • A/B Testing
  1. Automatización del bidding

Como cualquier modelo de ML (Machine Learning), este podrá seguir aprendiendo para optimizar y mejorar las audiencias que se han creado. Seguirá aprendiendo permanentemente para ofrecerte las mejores audiencias de acuerdo con la temporalidad, a las marcas que promuevas, descuentos y formas de pago.

 Con Google BigQuery ML y la integración de diversas fuentes de datos tanto online como offline, podemos lograr que la toma de decisiones basada en datos sea confiable, oportuna y certera. 

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