https://www.brujulaestrategia.com Consultores en Branding & Marketing Digital Thu, 19 Oct 2023 18:48:27 +0000 es hourly 1 https://wordpress.org/?v=5.7.11 https://www.brujulaestrategia.com/wp-content/uploads/2021/04/favicon_brujula_consultora_branding_marketing_digital-2-150x150.png Estrategias de Marketing - Brújula https://www.brujulaestrategia.com 32 32 Qué son las campañas Performance Max de Google Ads y claves para su funcionamiento https://www.brujulaestrategia.com/claves-para-el-buen-funcionamiento-de-las-campanas-performance-max/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=claves-para-el-buen-funcionamiento-de-las-campanas-performance-max Thu, 19 Oct 2023 18:20:46 +0000 https://www.brujulaestrategia.com/?p=16625 Las campañas Performance Max o campañas de máximo rendimiento son la más reciente innovación a nivel de campañas de Google Ads. Las PMax emplean inteligencia artificial y están basadas en objetivos.

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Qué son las campañas Performance Max de Google Ads y claves para su funcionamiento

¿Conoces las campañas de Performance Max? ¿Sabes cómo emplearlas para que tengan el mejor rendimiento? En este post, te contamos las claves para obtener los resultados deseados.

¿Qué son las campañas Performance Max?

Las campañas Performance Max o campañas de máximo rendimiento son la más reciente innovación a nivel de campañas de Google Ads. Las PMax emplean inteligencia artificial y están basadas en objetivos. Todo con una meta: ofrecer como indica su nombre el máximo rendimiento.

Este tipo de campañas surgieron en 2020 en versión beta y en noviembre de 2021 se instauraron en todas las cuentas publicitarias de Google. Al principio muchos las recibieron con escepticismo ya que proporcionaban poca información sobre la asignación de presupuesto tanto por canales como en tipos de visitantes. Con el tiempo estamos viendo su enorme impacto y sin duda se han convertido en un MUST del Paid Media. Nuestros especialistas en el servicio de campañas Google Ads las emplean a diario.

¿Su ventaja principal? Poder acceder a TODO el inventario de Google (Búsqueda, Display, YouTube, Discovery, Maps y Gmail) desde un único tipo de campaña, simplificando el proceso y aumentando la eficacia de la publicidad.

Para poner en marcha estas campañas, es necesario definir previamente el objetivo que se quiere conseguir. A partir de ahí, se deben proporcionar los recursos necesarios para la creación de los anuncios, tales como imágenes, vídeos, logos , títulos y descripciones. Una vez activada la campaña, Google generará anuncios en los canales correspondientes siempre que sea posible, utilizando el aprendizaje automático de modo que se publiquen en el momento y lugar adecuados para lograr el objetivo deseado.

Claves para el buen funcionamiento de las campañas Performance Max

Te vamos a dar 9 claves para asegurar el éxito de tus campañas de Performance Max:

1. Datos, datos y más datos

Al ser campañas automatizadas, las campañas de PMax requieren un histórico de datos y aprendizaje automático para ser eficaces. Si acabas de crear una cuenta, su aprendizaje será más lento ya que tendrá que explorar mayor número de inventarios. Por lo que no es aconsejable el uso de PMax en una cuenta recién estrenada. Se recomienda haber obtenido al menos 300 conversiones antes de lanzarlas. Google recomienda tener activas las campañas al menos 6 semanas para permitir que el algoritmo de aprendizaje se adapte y recopile suficientes datos para poder comparar.

2. Grupos de Recursos

Un grupo de recursos es el conjunto de elementos (imágenes, títulos, descripciones, vídeos y logos) que Google utilizará para crear un anuncio dependiendo del canal en el que se muestre. Google combinará automáticamente los recursos de un grupo de recursos con todos los formatos de anuncio pertinentes y mostrará la creatividad más relevante para tu campaña. Cuantos más recursos añadas, más formatos de anuncio podrá crear el sistema y en más inventario se podrán publicar los anuncios. Digamos que en un Grupo de Recursos le damos todos los ingredientes para que realice distintas recetas que va mejorando y viendo cuales son más apreciadas por el público.

Es aconsejable estructurar el grupo de recursos en función de promociones o categorías, por ejemplo tener un grupo de recursos con unas creatividades y títulos genéricos que te permita ir cambiando puntualmente en función del rendimiento. Luego otro grupo de recurso con promociones como Rebajas o Black Friday. Y como no, te aconsejamos siempre revisar las vistas previas de anuncios para evitar sorpresas.

Recientemente se ha lanzado una novedad que aún no está disponible en todas las cuentas: se trata de una serie de informes y métricas sobre los grupos de recursos que permiten analizar el rendimiento de los grupos de recursos y determinar cuál de ellos funciona mejor ¿Útil verdad? Nosotros estamos empezando a verlo en nuestras cuentas.

3. Rendimiento de los Recursos

Comparábamos los recursos con ingredientes de una receta, y al igual que un vino de baja calidad no es lo mismo que un Rioja o un reserva, la calidad de nuestros títulos, descripciones e imágenes afectará a la eficacia de los anuncios. Pero tranquilo, porque Google hace su propia auditoría de calidad y te indica el resultado a través de la columna «Rendimiento».

En dicha columna verás la evaluación de calidad que Google le da a dicho recurso y puede ser:

Bajo: tu recurso tiene bajo rendimiento
Bueno: el recurso tiene un rendimiento adecuado
El mejor: el recurso tiene el mejor rendimiento
Pendiente: todavía no tiene datos

Lo ideal es tener el mayor número de recursos con «El Mejor» rendimiento. Actualiza los recursos mensualmente, incluye el máximo posible y si ya has llegado al cupo, elimina los que no tengan buen rendimiento. Nuestro consejo es no eliminar recursos con mala calidad hasta que no tengas un reemplazo (mejor ;-). Si cuentas con un ecommerce y tienes feed de datos en Merchant Center, no necesitarás subir fotos de producto.

Te contamos dos novedades en cuanto a recursos:

Recientemente disponemos de plantillas de vídeo en la biblioteca de recursos. Hasta ahora, si no añadías vídeos a tu grupo de recursos, Google los generará automáticamente, siendo el resultado ejem…digamos muy mejorable. Ahora las plantillas han mejorado esta opción, ya que te permite introducir que imágenes y textos emplear, a la vez que elegir la propia plantilla, con lo que personalizas tu vídeo (algo más). Puede ser una buena opción para los que no tienen experiencia realizando vídeos o cuando el cliente te ha enviado recursos como imágenes pero no dispones de vídeo.
Se rumorea que en Q2 los títulos pasarán de ser 5 a 15

4. Expansión de URL

Al igual que los anuncios dinámicos, esta función permite mandar tráfico donde el algoritmo piense que el usuario tiene más posibilidad de cumplir el objetivo. Si no te interesa, puedes desactivarlo o jugar con lista de exclusión de URLs.

Si cuentas con una estructura de campañas que abarca todas las categorías que deseas publicitar te recomendamos que desactives esta función. Ya que si la mantienes podría generar competencia entre ellas. Por otro lado, si la tienes activada y decides tener una estructura muy amplia deberás tener cuidado con las páginas informativas (Sobre nosotros, política compras, FAQs…) y excluirlas.

5. Feed de datos

El Feed de datos de Merchant Center no es algo exclusivo de las campañas de PMax, pero sin duda afecta al rendimiento de las campañas.

Lo primero que se debe hacer es hacer un análisis del Feed de datos y corregir todas alertas que pueda sugerirte Merchant Center
Seguidamente, realiza etiquetado personalizado a los productos para así poder organizar tus campañas según tus objetivos
Excluye aquellos productos que sean poco rentables, que tengan un margen pequeño o que tengan una baja tasa de conversión. Para conseguirlo, puedes utilizar grupos de listados y excluir por marca, ID de producto, categoría o por etiquetas personalizadas. Además de mejorar los resultados de la campaña, estas exclusiones también minimizarán el número de productos que Google tendrá que someter a la fase de aprendizaje

6. Exclusión de Términos

Puede que tus campañas se estén mostrando para términos con los que preferimos no aparecer. Para ver los términos de búsqueda, podemos seleccionar la campaña y en la pestaña de «Estadísticas», encontramos «Estadísticas de términos de búsqueda».

Si identificamos términos que no concuerdan con nuestro negocio, podremos realizar un listado con todas las palabra que queremos negativizar y así gestionarlo a través del account de Google. Se puede realizar a manualmente a nivel de cuenta pero no es lo recomendable.

7. Elige la estrategia de puja adecuada

Al lanzar una campaña de Performance Max, tienes dos opciones de puja:

Maximizar las conversiones: obtendrás el mayor número de conversiones para el presupuesto asignado
Maximizar el Valor de Conversión: obtener las conversiones de mayor valor

Una vez que tus campañas han recopilado una cantidad suficiente de datos de conversión, es momento de experimentar con estrategias de puja como «Maximizar Conversiones con CPA objetivo» o «Maximizar valor de conversión con ROAS objetivo» para llevar tu campaña al siguiente nivel. Aunque puedes utilizar estas estrategias desde el principio, nuestro consejo es recopilar datos primero.

8. Extensiones de anuncios

Las extensiones de Google Ads, también conocidas como Recursos, permiten aumentar el espacio del anuncio e incrementar la relevancia y atractivo del mismo con información adicional.

Hay 14 tipos de extensiones de anuncio en total pero debemos considerar imprescindibles las siguientes:

Enlace de sitio: puedes destacar y dirigir los anuncios a otras páginas relevantes. Según Google, puedes tener un incremento medio de clics de un 20% al usar al menos cuatro enlaces de sitio
Texto destacado: pequeñas frases de información, de 25 caracteres cada una, en las que destacar características de venta o ventajas competitivas clave
Extracto de sitio: empleado para destacar aspectos concretos de productos o servicios.

9. Señales de audiencia

Las señales de audiencia sirven para indicar a las campañas Máximo rendimiento quién tiene más probabilidades de completar una conversión. Pasado un tiempo si no estás viendo resultados en tus campañas de PMax, las señales de audiencia es una de las cuestiones a revisar. Es muy positivo tener el máximo de señales posible ya que alimenta al algoritmo.

Refuerza las señales de audiencia utilizando datos reales de tu negocio y priorizarlas sobre el uso de los intereses de Google.

Listas de clientes: Una de las primeras opciones, siempre que se disponga de suficientes datos de clientes y del permiso para utilizarlos con fines publicitarios. Las listas de clientes son potentes ya que utilizan datos de clientes reales para ayudar a encontrar nuevos clientes.
Audiencias personalizadas: en este apartado podríamos distinguir entre audiencias de intención del cliente mediante palabras clave relevantes y las audiencias de visitas a sitios web, ya sea en la nuestra o competencia.

En este artículo hemos contado las claves imprescindibles para sacar el máximo partido a tus campañas Performance Max, si estás interesado en Tips & Tricks a nivel «pro» coméntanoslo por redes sociales o mail y prepararemos una segunda parte sobre este tema.

Brújula somos agencia Partner Premier de Google especializada en creación y seguimiento de campañas publicitarias en Google Ads. Si quiere mejorar el rendimiento de tus campañas online no dudes en contactar con nosotros.

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]]> Reimagina tus audiencias y creatividades utilizando la IA https://www.brujulaestrategia.com/reimagina-tus-audiencias-y-creatividades-utilizando-la-ia/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=reimagina-tus-audiencias-y-creatividades-utilizando-la-ia Thu, 25 May 2023 20:38:03 +0000 https://www.brujulaestrategia.com/?p=16137 Mediante el uso de tecnologías de IA, las agencias están ayudando a las marcas a aumentar sus datos propios con consentimiento para descubrir nuevos segmentos de clientes.

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Reimagina tus audiencias y creatividades utilizando la AI

Descubre audiencias

Las agencias líderes están usando las últimas innovaciones en IA no solo para conseguir que las principales audiencias y clientes potenciales de una marca completen conversiones, sino también para descubrir nuevos segmentos de clientes y nichos de demanda. Con el tiempo, esos clientes nuevos pueden convertirse en fuentes de crecimiento a largo plazo. Por ejemplo, muchas agencias han experimentado con la concordancia amplia basada en la IA de Google, para ayudar a las marcas a abarcar nuevas consultas de búsqueda que mejoran el rendimiento.

En el pasado, los especialistas en marketing a veces evitaban las estrategias con palabras clave de concordancia amplia por temor a que tuvieran una menor relevancia. Pero ahora que la IA tiene en cuenta un abanico más amplio de señales de intención, la concordancia amplia puede identificar diferencias más sutiles entre consultas de búsqueda para predecir mejor la intención.

Incrementa las conversiones con campañas de búsqueda basadas en IA

Con la consolidación de la IA, y después de hacer 54 pruebas con clientes de 12 verticales distintas en todo el mundo, Brainlabs decidió aplicar la concordancia amplia como pilar de su metodología para la búsqueda. En esas pruebas, que se llevaron a cabo usando la herramienta Hippocampus, propiedad de Brainlabs, las palabras clave de concordancia amplia obtuvieron mejores resultados que otros tipos de concordancia y lograron aumentar las conversiones de forma más rentable en comparación con otras palabras de concordancia exacta.

“En los últimos dos años vimos una enorme transformación en la concordancia amplia, que no solo es una gran herramienta para llegar a los consumidores, sino también para mejorar los resultados”, dice Andy Goodwin, Head de Search de Brainlabs. «Pero las pruebas de concordancia amplia pueden fallar si se miden las métricas equivocadas. Hará que aumenten los ingresos, pero es probable que también reduzca el porcentaje de clics y la tasa de conversión. Si consultas métricas desvinculadas de los resultados finales, no serán certeras. Siempre que alimentes la IA con datos de conversión precisos y asociados a los resultados comerciales, la concordancia amplia te ayudará a llegar a los clientes que importan».

Encuentra nuevos segmentos de clientes

Mediante el uso de tecnologías de IA, las agencias están ayudando a las marcas a aumentar sus datos propios con consentimiento para descubrir nuevos segmentos de clientes. Estas agencias están acelerando aún más la capacidad de la IA de aprender de los clientes actuales para encontrar nuevos clientes valiosos.

Prioriza la adquisición de nuevos clientes para seguir creciendo

iProspect colaboró con el equipo global de Medios de Pago de H&M para usar Search no solo con el objetivo de aumentar los ingresos, sino también para adquirir nuevos clientes.

Inicialmente, H&M quería optimizar las campañas de búsqueda para incrementar sus ingresos y su retorno de la inversión publicitaria, algo que las tiendas suelen hacer para mejorar sus resultados a corto plazo. Con el tiempo, iProspect y H&M se embarcaron en un proyecto para comprender mejor el impacto que tienen las actividades de publicidad en buscadores en los datos generales de ventas. Y así obtuvieron insights muy interesantes. Por ejemplo, descubrieron que optimizar las campañas para incrementar los ingresos a corto plazo hacía que los algoritmos se enfocaran en los consumidores que tenían una tasa de conversión más alta, es decir, a quienes ya eran clientes de la marca.

El equipo decidió añadir una métrica de rendimiento clave, la «cuota de nuevos clientes», para llegar a más consumidores que nunca habían comprado en H&M. Para poder usarla, iProspect y la marca tuvieron que analizar en profundidad el valor de cada segmento de clientes siguiendo un enfoque de datos propios del club de socios de H&M, basado en un modelo del ciclo de vida de los clientes.

Al configurar multiplicadores de ingresos personalizados en Google Ads para que el sistema optimizara la segmentación de clientes de H&M, iProspect y su cliente observaron un aumento del 65% en los ingresos procedentes de clientes nuevos y del 70% en los ingresos de publicidad en buscadores. Según Anna Calciolari, Global Director de Product y Partnerships de iProspect, «los resultados son interesantes porque muchos esperarían justo lo contrario en cuanto a ingresos, ya que los clientes nuevos suelen tener una tasa de conversión y un valor de pedido promedio más bajos porque aún no han comprado en la marca”.

«Alimentamos el algoritmo con señales que reflejaban mejor los objetivos de negocio de H&M», cuenta Calciolari. «Logramos impulsar el crecimiento a largo plazo dando prioridad a los clientes nuevos y adaptando nuestra estrategia de oferta, además de destinar recursos a tareas estratégicas como la reestructuración de cuentas y la optimización de feeds y aplicaciones».

Optimiza recursos

Encontrar la audiencia adecuada no sirve de nada si una marca no puede ofrecerle una experiencia publicitaria significativa. Las agencias también están en una posición privilegiada para ayudar en este sentido.

Estas ya tienen expectativas altas en lo que respecta a la IA y la creatividad. Aquellas encuestadas por Forrester esperan que los principales beneficios de estas tecnologías sean: una mayor capacidad para ofrecer recursos creativos de alta calidad, una experiencia optimizada para el cliente y mejores resultados en las estrategias de marketing.¹

Al proporcionar la mayor cantidad posible de recursos y formatos creativos —con textos bien redactados, imágenes atractivas y videos que llamen la atención—, las agencias pueden aprovechar todo el potencial de las funciones impulsadas por IA. Esta tecnología tiene la ventaja de tener la gama más amplia de recursos para encontrar las combinaciones relevantes y obtener los mejores resultados para una audiencia y un contexto determinados.

Aumenta las conversiones con nuevas creatividades de vídeo

La agencia SEM y su cliente LC Waikiki, marca de indumentaria líder en Turquía, hicieron pruebas con recursos para implementar nuevas creatividades de video en las campañas de aplicaciones para descargas de Google. El equipo diseñó un experimento con la división de la audiencia en partes iguales y un umbral de intervalo de confianza del 95%. Querían que los resultados fueran lo más concluyentes posible porque la prueba influiría a largo plazo en la estrategia creativa de su aplicación. Para ello, probaron recursos de video centrados en la propuesta de venta exclusiva de su aplicación y en ofertas de tiempo limitado.

Los nuevos recursos de video de LC Waikiki tuvieron mejores resultados que los que habían usado anteriormente, ya que lograron aumentar las instalaciones en un 32% y reducir el costo por descarga en un 7% en todo el inventario.

“Sabemos que proporcionar numerosas creatividades de calidad a los algoritmos inteligentes de las campañas de aplicaciones es fundamental para conseguir los mejores resultados posibles”, dice Erim Birol, Digital Marketing Manager, de SEM. «Con este experimento pudimos observar beneficios incrementales con resultados tangibles».

Te presentamos 10 formas innovadoras de utilizar la IA en la segmentación de audiencias, desde la Personalización de mensajes y publicidad hasta el análisis de datos no estructurados de los clientes. Estas soluciones de IA pueden ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes y crear experiencias personalizadas y únicas para cada uno de ellos.

1. Análisis de datos de redes sociales

El análisis de datos de redes sociales es una técnica de segmentación de audiencias que implica el uso de herramientas de inteligencia artificial para recopilar y analizar datos de redes sociales y así identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los consumidores y segmentarlos en grupos más precisos.

Por ejemplo, si una empresa quiere lanzar una campaña de marketing en Instagram para promocionar su marca de ropa de fitness y quiere dirigirse a una audiencia específica de mujeres jóvenes interesadas en deportes y vida saludable, la IA puede analizar los datos de Instagram para identificar a las personas que siguen cuentas relacionadas con estos temas, interactúan con publicaciones de temas similares y tienen perfiles que indican que están interesadas en deportes y vida saludable.

A través del análisis de los datos de Instagram, la empresa puede identificar patrones de comportamiento y preferencias en su audiencia, lo que les permite adaptar su estrategia de marketing y ofrecer un contenido más relevante y personalizado a cada grupo de audiencia. De esta manera, la empresa puede aumentar la efectividad de su campaña de marketing y generar un mayor interés y compromiso con su marca de ropa de fitness.

2. Personalización de mensajes y publicidad

Esta es una técnica de segmentación de audiencias que implica adaptar el contenido de los mensajes y la publicidad de una empresa para que sean relevantes y personalizados a cada grupo de audiencia. Se logra a través del uso de herramientas de inteligencia artificial que permiten recopilar y analizar datos sobre el comportamiento y las preferencias de cada grupo de audiencia.

Por ejemplo, si una empresa de bienes raíces quiere promocionar sus servicios a una audiencia de compradores de vivienda de 40 años, la IA puede analizar los datos de navegación de los compradores potenciales para identificar sus preferencias y hábitos de compra. Basándose en estos datos, la empresa puede personalizar sus mensajes y publicidad para cada grupo de audiencia, ofreciendo opciones de vivienda que se adapten a sus necesidades y preferencias, como casas o departamentos en áreas específicas, propiedades con ciertas características, etc.

La personalización de los mensajes y publicidad permite a las empresas mejorar la experiencia del usuario y aumentar la eficacia de su estrategia de marketing, ya que los mensajes personalizados son más relevantes y atractivos para cada grupo de audiencia, lo que puede resultar en una mayor tasa de conversión y lealtad de los clientes.

3. Análisis del comportamiento de navegación web

La IA puede identificar patrones y tendencias en el comportamiento de navegación de los usuarios, como por ejemplo, qué páginas visitan con más frecuencia, cuánto tiempo pasan en cada página, qué productos o servicios consultan más y en qué momento del día realizan las consultas.

Por ejemplo, la IA puede segmentar a los usuarios que consultan con frecuencia sobre inversiones de bajo riesgo, de los que consultan sobre inversiones de alto riesgo. A partir de esta segmentación, la empresa puede personalizar su estrategia de marketing y ofrecer mensajes publicitarios específicos para cada grupo, aumentando la relevancia de sus mensajes y mejorando la experiencia del usuario.

4. Utilización de chatbots impulsados por IA

La utilización de chatbots impulsados por IA implica el uso de un sistema de inteligencia artificial que permite automatizar las interacciones con los usuarios en tiempo real. Estos chatbots pueden responder preguntas frecuentes, proporcionar asistencia técnica, realizar ventas y mucho más, sin la necesidad de intervención humana.

Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones puede utilizar chatbots impulsados por IA para ayudar a sus clientes a resolver problemas técnicos comunes. Un cliente puede iniciar una conversación con el chatbot y preguntar sobre cómo solucionar problemas de conectividad.

El chatbot puede proporcionar soluciones y puede recopilar información adicional para resolver el problema. Además, el chatbot también puede realizar ventas y ofrecer recomendaciones de productos relevantes basados en el historial de compras del cliente.

5. Recuperación de ventas abandonadas

La recuperación de ventas abandonadas mediante IA implica el uso de análisis de datos para identificar y recuperar clientes que han abandonado su proceso de compra.

Por ejemplo, una tienda en línea puede enviar correos electrónicos personalizados con descuentos especiales y recomendaciones de productos similares para recuperar la venta perdida. La IA puede incluso ajustar la oferta y el tono del mensaje según el comportamiento y las preferencias del cliente, lo que aumenta la probabilidad de recuperar la venta. Esto ayuda a maximizar los ingresos y ofrece una experiencia de compra más satisfactoria para el cliente.

6. Realización de pruebas A/B en tiempo real

La IA hace uso de algoritmos para hacer de pruebas A/B en tiempo real, así puede
probar y comparar múltiples versiones de un sitio web o una campaña de marketing.

Por ejemplo, una empresa puede utilizar IA para mostrar diferentes variantes de su sitio web a diferentes grupos de usuarios en tiempo real y, a continuación, evaluar la respuesta del usuario para determinar qué versión es más efectiva. Esto ayuda a mejorar la experiencia del usuario y a optimizar las conversiones en tiempo real.

7. Segmentación de audiencias geográficas y comportamentales

La IA usa el análisis de datos para identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los consumidores según su ubicación geográfica y comportamiento en línea.

Por ejemplo, una empresa puede utilizar IA para identificar a los usuarios que visitan su sitio web desde una ubicación geográfica específica y luego mostrar anuncios específicos basados en esa ubicación. Esto ayuda a mejorar la relevancia de los anuncios para el usuario y aumenta la probabilidad de conversión.

8. Optimización de anuncios y mensajes en tiempo real

La optimización de anuncios y mensajes en tiempo real es una herramienta impulsada por IA que permite a las empresas ajustar su publicidad y mensajes en función del comportamiento de los consumidores en tiempo real.

Supongamos que una empresa de ropa en línea está lanzando una nueva colección de ropa de invierno. Utilizando la IA para la optimización de anuncios y mensajes en tiempo real, la empresa puede ajustar y personalizar los anuncios en función del comportamiento y las preferencias de sus visitantes.

Si la IA detecta que un visitante ha estado navegando por la sección de abrigos, la empresa puede mostrar anuncios relacionados con abrigos y promociones especiales para esa categoría de productos en tiempo real. De esta manera, la empresa puede aumentar la probabilidad de que el visitante realice una compra y mejorar la eficacia de sus campañas publicitarias.

9. Segmentación en función del historial de compras

La segmentación en función del historial de compras se refiere al uso de datos históricos de compras anteriores de los clientes para identificar patrones y preferencias de compra y así poder segmentarlos en grupos específicos para futuras campañas de marketing.

Un ejemplo podría ser una plataforma de streaming de música que utilice el historial de escuchas de sus usuarios para segmentarlos en grupos y ofrecer recomendaciones personalizadas de canciones y artistas similares.

Si un usuario ha estado escuchando principalmente música electrónica, la plataforma podría recomendarle nuevos artistas de ese género, en lugar de ofrecer recomendaciones de música country que no se alinean con sus preferencias. De esta manera, la plataforma aumenta las posibilidades de retener al usuario y aumentar su satisfacción con el servicio.

10. Análisis de datos no estructurados de los clientes

El análisis de datos no estructurados de los clientes utiliza herramientas de inteligencia artificial para extraer información valiosa de los datos que no están organizados de una manera clara y coherente. Por ejemplo, la IA puede analizar correos electrónicos, comentarios de redes sociales y grabaciones de llamadas de servicio al cliente para identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes.

Una empresa de servicios financieros puede utilizar la IA para analizar los comentarios de sus clientes en las redes sociales para determinar los problemas comunes que enfrentan. Si el análisis muestra que los clientes tienen dificultades para entender los diferentes productos de la empresa, la empresa puede mejorar sus materiales educativos y de marketing para abordar esa preocupación y mejorar la satisfacción del cliente.

La inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que las empresas segmentan a sus audiencias. Con herramientas como el análisis de datos de redes sociales, la personalización de mensajes y publicidad, la segmentación geográfica y comportamental y muchas otras, las empresas pueden llegar a su público objetivo con mayor precisión y efectividad.

Permite la optimización en tiempo real de los mensajes y anuncios, lo que aumenta la probabilidad de conversión y fidelización del cliente. En un mercado cada vez más competitivo, el uso de la IA en la segmentación de audiencias es fundamental para mantenerse a la vanguardia y alcanzar el éxito empresarial.

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]]> Las 8 mejores aplicaciones de Inteligencia Artificial que todo ‘marketero’ debe conocer https://www.brujulaestrategia.com/las-8-mejores-aplicaciones-de-inteligencia-artificial-que-todo-marketero-debe-conocer/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=las-8-mejores-aplicaciones-de-inteligencia-artificial-que-todo-marketero-debe-conocer Tue, 02 May 2023 19:44:13 +0000 https://www.brujulaestrategia.com/?p=16009 La transformación digital ha dado pie a la creación de diferentes herramientas que actualmente son un gran soporte para todo tipo de negocios.

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Las 8 mejores aplicaciones de Inteligencia Artificial que todo ‘marketero’ debe conocer

La transformación digital ha dado pie a la creación de diferentes herramientas que actualmente son un gran soporte para todo tipo de negocios

La Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta muy importante para el sector del marketing. Aquel profesional que no conozca algunas de estas aplicaciones simplemente se quedará atrás y dejará pasar grandes oportunidades.

En este informe daremos a conocer las 8 mejores aplicaciones de Inteligencia Artificial que podrás encontrar en el mercado. Pero antes de comenzar con ello, explicaremos a detalle qué es el marketing IA y en qué nos puede beneficiar en nuestros proyectos y campañas.

Marketing de Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es una tecnología diseñada para resolver los problemas que tenemos en el día a día y que se nos hace muy difícil resolver por nosotros mismos. Esta herramienta utiliza algoritmos avanzados y automatización para generar clientes potenciales, optimizar el contenido y aumentar las ventas.

Según un estudio de Accenture, actualmente el 45% de los profesionales de este sector utilizan la Inteligencia Artificial para mejorar sus resultados en sus proyectos de marketing digital.

Aplicaciones de Inteligencia Artificial

Una vez conocido qué es la IA, presentaremos cada una de las 8 mejores herramientas que podrás encontrar en el mercado y que te beneficiarán en tus futuros proyectos.

1.- CHAT GPT

Es la herramienta de IA con mayor popularidad en el mercado. Esto debido a su facilidad de uso y rapidez de sus respuestas. Asimismo, tiene múltiples usos, especialmente en la generación de contenidos.

Aquí algunas de las funcionalidades más requeridas por los usuarios:

Creación de guías de compra en tiempo real para los clientes.
Creación de anuncios personalizados y adaptados a diferentes audiencias.
Generación de encuestas personalizadas y análisis de resultados.
Personalización de la experiencia de compra a través de la recomendación de productos.
Creación de Scripts para videos promocionales.

2.- FRASE.io

Optimización en SEO. Esta aplicación de Inteligencia Artificial ayuda a ahorrar tiempo en la búsqueda de palabras clave, creación de contenido, investigación de temáticas y análisis de competencia.

Esta herramienta compara cualquier término que ya está en línea, generando resúmenes de forma rápida, incluyendo las preguntas más comunes. Además, cuenta con un editor de contenido que analiza en tiempo real lo que se está escribiendo.

3.- DEEP L

El servicio de traducción automática con mayor reputación en el mercado. Esta herramienta es, actualmente, muy usada por los usuarios, incluso mucho más que Google Translate.

Tiene la opción de traducir varios documentos con un solo clic sin alterar las fuentes, imágenes ni el formato (.pptx, .docx y .txt)

Una de las desventajas que tiene esta herramienta es la falta de idiomas compatibles para el usuario. Actualmente está centrado en idiomas europeos, aunque se ha añadido hace poco el chino y japonés.

4. JASPER. Ai

Esta aplicación tiene la capacidad de redactar contenidos 5 veces más rápido que un redactor humano promedio. Es una de las herramientas de Inteligencia Artificial más avanzadas en la actualidad.

Permite realizar contenido 100% original con cero marcas de plagio y escrito con precisión. Jasper AI puede escribir contenido SEO, lo que significa que todo el texto que obtienes al usar esta herramienta está optimizado.

Puedes probar Jasper gratis por 5 días, dando la opción de generar hasta 10.000 palabras.

5.- BRANDMARK.io

Una de las aplicaciones más sorprendentes que puedes encontrar al día de hoy. Brandmark ofrece un creador de logotipos con IA y otros elementos de identidad gráfica como tarjetas de visita, membretes y mucho más.

Esta herramienta es una buena opción para usuarios sin experiencia en diseño, que están en busca de crear logotipos de una forma más rápida y sencilla. Su sitio web es de fácil uso y lo puedes navegar sin ningún inconveniente.

6.- RUNWAY ML

Es un completo software de edición de video para todos aquellos que se dedican a esta profesión. Esta aplicación proporciona una amplia gama de funciones como enmascaramiento, corrección de color, composición, generación y efectos visuales.

Tienes la facilidad de poder subir tus videos y realizar modificaciones masivas. Cabe señalar que algunas de sus funciones están disponibles para usuarios de pago. Su verdadero potencial comienza a partir del primer plan de pago de 11€ por usuario por mes.

7. NETBASE Quid

Esta aplicación tiene como principal función rastrear la correlación de las marcas y público en tiempo real. Analiza la interacción que genera el nombre de la marca en las diferentes plataformas digitales y extrae los datos para obtener una idea clara de las necesidades de la audiencia.

Excelente herramienta para ahorrar tiempo en los equipos de marketing.

8. ALBERT Ai

Esta plataforma de Inteligencia Artificial tiene la funcionalidad de crear campañas de marketing basadas en experiencias pasadas. Puede diseñar proyectos que sean relevantes y detallados sin importar el tamaño de la audiencia.

Estas acciones serán creadas basadas en estadísticas pasadas de lo que tuvo y no tuvo éxito, combinando los datos en una campaña de “grandes éxitos”.

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]]> Customer lifetime value: cómo integrarlo en tu estrategia https://www.brujulaestrategia.com/customer-lifetime-value/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=customer-lifetime-value Thu, 31 Mar 2022 15:29:18 +0000 https://www.brujulaestrategia.com/?p=15184 Cuando las empresas y los anunciantes piensan en sus clientes, suelen concentrarse en las transacciones inmediatas: qué están comprando ahora y cómo lo están haciendo.

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Customer lifetime value: cómo integrarlo en tu estrategia

Cuando las empresas y los anunciantes piensan en sus clientes, suelen concentrarse en las transacciones inmediatas: qué están comprando ahora y cómo lo están haciendo. De ese modo, las estrategias de marketing valoran solo las relaciones a corto plazo.

Sin embargo, si lo que queremos es impulsar el crecimiento de forma sostenible y con proyección a futuro, no podemos omitir el customer lifetime value (CLV) o, en español, “valor del tiempo de vida del cliente”. Esta métrica revela los beneficios que recibe una empresa por la relación que mantiene con sus clientes, cuyas interacciones le brindan información relevante para retener a aquellos que son más valiosos para el crecimiento del negocio.

A pesar de la simplicidad de esta métrica (un mero cuantificador del valor futuro de cada cliente), su implementación puede implicar distintos desafíos. En este artículo, ofrecemos cinco consejos para las empresas que quieran empezar a considerar el CLV en sus mediciones y estrategias.

Si tu estrategia no está funcionando, te recomendamos usar modelos de CLV a corto y largo plazo, centrándote en las diferencias entre ambos.

1. Piensa en el plazo más largo posible

A pesar de la exitosa trayectoria de los modelos de CLV, pasar de un pensamiento de corto a largo plazo, sobre todo con una métrica predictiva, puede parecer arriesgado. ¿Qué ocurre si el modelo no funciona? ¿Y si mis clientes se comportan de forma distinta a los de otra empresa? El factor de descuento (determinar el valor de futuros flujos de ingresos) del modelo de CLV implica cierto nivel de incertidumbre. Para reducir esos riesgos, las empresas suelen sesgar el cálculo del CLV para adaptarlo a proyecciones de entre 6 y 12 meses.

Pero nuestra sugerencia es que no lo hagas. Si limitas la visión a futuro, tu empresa podría perder oportunidades y clientes valiosos que, aunque no sean compradores frecuentes, garantizan volumen de ventas cada vez que eligen tu tienda. Si tu estrategia no está funcionando, te recomendamos usar modelos de CLV a corto y largo plazo, centrándote en las diferencias entre ambos. Algunas preguntas que deberías hacerte: ¿Qué clientes o comportamientos perderías a corto plazo? ¿Puedes adaptar tus estrategias de marketing para ganar clientes a largo plazo y, a la vez, responder a las presiones internas para conseguir beneficios de forma rápida?

2. No desgloses los datos con tanto detalle

La combinación del machine learning con grandes cantidades de datos ha llevado a muchas empresas a crear perfiles de comportamiento sumamente detallados de sus mejores clientes, por ejemplo: «Existen en este mercado específico e interactúan con nosotros en este tipo de dispositivo los miércoles, de tres a cuatro de la tarde». Aunque parezca contradictorio, ese nivel de precisión puede resultar contraproducente, ya que hay un número limitado de clientes similares que pueden presentar el mismo comportamiento. Si lo comparamos con el mundo de la pesca, diríamos que los resultados serían más productivos con una red que con una lanza. Cuando quieras clasificar el comportamiento de los usuarios, ten en cuenta el tamaño de tus audiencias potenciales: empieza buscando clientes que sean más valiosos que los que ya tienes y luego desglosa la información sobre ellos, pero sin tanta profundidad.

3. Utiliza la estrategia adecuada en el momento oportuno

Aunque hay varios modelos estadísticos, como los de distribución binomial negativa -posicionado entre los favoritos por su precisión y estabilidad a largo plazo-, antes de hacer una predicción necesitas observar a los clientes durante diferentes periodos. Ten en cuenta que esto puede dificultar la optimización de las pujas en las plataformas, que suelen necesitar una métrica de rendimiento cada pocos días.

Los anunciantes exitosos han adoptado el machine learning como medida transitoria para hacer predicciones más inmediatas, aunque menos detalladas. Sin embargo, vuelven a las técnicas tradicionales cuando la relación con el cliente lo permite. Esto indica que es necesario alternar entre el machine learning y los modelos estocásticos tradicionales, es decir, de variables aleatorias.

Ventajas y desafíos de los diferentes modelos CLV

4. Busca siempre nuevos tipos de clientes

La principal fuente de información para los modelos de CLV son los datos de marketing de tu empresa. Pero debes saber que se trata de información sesgada: se basa en los tipos de clientes que intentaste adquirir en el pasado. Si tus acciones de marketing estuvieron enfocadas en compradores inmediatos, es posible que aquellos con más probabilidad de construir relaciones a largo plazo no representen una parte significativa de tu conjunto de datos. Por eso, siempre deberías reservar una parte de tu presupuesto de marketing para buscar e interactuar con nuevos perfiles de clientes que puedan convertirse en una fuente de crecimiento a largo plazo. En otras palabras, puede que aún no hayas encontrado a tus mejores clientes. Sigue buscando.

Reserva una parte de tu presupuesto de marketing para buscar e interactuar con nuevos perfiles de clientes que impulsen tu crecimiento a largo plazo.

5. Busca formas de atraer a otros colaboradores

Adoptar la métrica de CLV puede implicar desafíos dentro de tu organización: ajustes de presupuesto, demoras en los análisis de rendimiento y necesidad de juzgar inversiones anteriores de forma más crítica. Para sortear posibles obstáculos:

a. Evita hacer cambios a gran escala al principio.
b. Céntrate en la formación.
c. Ayuda a otros a entender la métrica y a aplicarla a su negocio.
d. Explica qué beneficios aportará la experimentación.
e. Escucha y analiza cómo está afectando a cada proceso.

Es posible que el recorrido sea lento y reflexivo, pero aumentará las probabilidades de que la estrategia funcione.

En lugar de adaptar tu empresa a la implementación del CLV, puedes probar formas de integrar esta métrica a tu estrategia de marketing. Sigue siempre las directrices y prácticas recomendadas, pero evita aplicar cualquier métrica de forma tan dogmática que perjudique los procesos y optimizaciones que tu empresa haya desarrollado. Recuerda que has obtenido buenos resultados gracias a ellos: solo tienes que lograr que trabajen de manera integrada y evolucionen juntos.

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