Reimagina tus audiencias y creatividades utilizando la AI
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.
