El aprendizaje automático está transformando el marketing de aplicaciones

Jason Spero Febrero de 2018 Móvil

La inteligencia artificial (IA) y la tecnología de aprendizaje automático pueden revolucionar el marketing tanto como lo revolucionaron los dispositivos móviles, Internet y la televisión.

Las empresas con visión de futuro están utilizando herramientas de aprendizaje automático para sacar el máximo partido a su marketing. Son las pioneras en aprovechar la capacidad de esta tecnología para simplificar los datos, obtener información valiosa sobre los usuarios y captar su atención de formas muy relevantes. De hecho, el 85 % de los ejecutivos cree que la IA permitirá a sus empresas conseguir o mantener una ventaja competitiva, según The Boston Consulting Group.1

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Los desarrolladores y responsables de marketing de aplicaciones están utilizando el aprendizaje automático para alterar los modelos de negocio tradicionales, redefinir categorías y cuestionar la visión actual del marketing. Estas medidas les permiten obtener varios beneficios. 

Recopilar cantidades ingentes de datos 

Hoy en día, los usuarios usan varios dispositivos y participan en diversos medios digitales. Las aplicaciones móviles proporcionan valor a los clientes y permiten a los profesionales del marketing profundizar en su relación con ellos. 

Sin embargo, los profesionales del marketing siguen teniendo que procesar grandes cantidades de datos para encontrar las respuestas a sus preguntas más urgentes: ¿Quiénes son mis usuarios más rentables? ¿De dónde proceden? ¿Cómo consigo que vuelvan? 

Como hay disponible una enorme cantidad de datos y cada vez existen más maneras de analizarlos, a los profesionales del marketing les resulta difícil averiguar exactamente cómo obtener el mejor rendimiento del dinero que invierten. Según McKinsey & Company, en todos los sectores económicos de EE. UU., un tercio del tiempo que se pasa en el puesto de trabajo se dedica a recopilar y procesar datos.2

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El tiempo y los recursos que se invierten en procesar datos hacen que se dedique menos tiempo a tareas de alto nivel, como afinar la estrategia de marketing o mejorar la experiencia del producto. 

El aprendizaje automático permite analizar millones de datos en tiempo real y tomar decisiones inteligentes y optimizadas para mejorar los resultados de las empresas. De esta manera, los profesionales del marketing pueden actuar a gran escala y tener más tiempo para centrarse en tareas más estratégicas. 

El aprendizaje automático también simplifica el proceso de marketing. Los profesionales del marketing determinan los objetivos de negocio y definen la audiencia adecuada, por ejemplo, los jugadores que es probable que alcancen el nivel 10 en los juegos o los compradores que es posible que gasten más de 50 € al mes en las aplicaciones. Tras establecer estos parámetros, dejan que el sistema averigüe dónde y cómo llegar a los clientes potenciales y captar su atención. 

Optimizar la publicidad en función del valor de los clientes 

Aunque uno de los mayores desafíos de los profesionales del marketing es determinar qué usuarios dan la importancia suficiente a sus marcas como para acudir a ellas repetidamente, es aún más importante encontrar aquellos usuarios con los que podrán impulsar la rentabilidad. Como el aprendizaje automático permite buscar en lugares que de otro modo se podrían pasar por alto, ayuda a las empresas a encontrar más fácilmente a los clientes más valiosos para ellas y captar su atención. 

En lugar de establecer un segmento objetivo muy específico, como "mujer de entre 35 y 54 años", el aprendizaje automático permite abarcar un sector mucho más amplio teniendo en cuenta los objetivos de negocio que se quieren alcanzar, como las ventas, las compras en la aplicación, los niveles completados en los juegos, etc. A continuación, el sistema analiza millones de señales para encontrar usuarios a gran escala que es posible que completen tales acciones. 

El primer paso al aplicar el aprendizaje automático es analizar a las personas que mejor se conoce: los usuarios de aplicaciones más valiosos o rentables que se tengan. Después, el sistema busca otros perfiles similares. Por ejemplo, si se desarrolla una aplicación de viajes y se aplica el aprendizaje automático para promocionarla, es posible que el sistema busque individuos que ya hayan realizado compras en otras aplicaciones de viajes, que estén viendo vídeos de viajes en Internet o que estén buscando ofertas de vuelos y hoteles en el mercado. 

Trivago es un ejemplo de esta medida. La agencia de viajes online quería impulsar las transacciones en la aplicación realizadas por usuarios de alta calidad. Para optimizar la publicidad y mostrarla a los compradores en función de lo probable que era que realizaran conversiones en la aplicación, la empresa utilizó las campañas universales de aplicaciones, en las que se usa la tecnología de aprendizaje automático de Google. Como consecuencia, Trivago observó un aumento del 20 % en el número de usuarios de alta calidad en iOS y Android.

Narrativa de marca inteligente 

Con la tecnología de aprendizaje automático no solo se pueden buscar usuarios de gran valor, sino que también se pueden averiguar maneras más eficientes de atraerlos. Básicamente, se logra este objetivo combinando el mensaje y la creatividad oportunos para mostrárselos al usuario adecuado en el momento preciso. De hecho, el 81 % de los profesionales del marketing líderes de su sector coinciden en afirmar que ser capaz de aplicar el aprendizaje automático resultará esencial para ofrecer experiencias personalizadas a lo largo del recorrido de compra de los consumidores.3

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La empresa de juegos para móviles Pocket Gems usa anuncios de aplicaciones en vídeo para atraer a su audiencia. La empresa asigna a los usuarios de su aplicación de relatos Episode a grupos afines muy relevantes (p. ej., "fashionistas", "expertos en belleza" o "aficionados al cine romántico y dramático"). Combinando los mensajes relevantes y las creatividades oportunas con las audiencias adecuadas, Pocket Gems consiguió aumentar en un 50 % el valor del tiempo de vida del cliente de sus usuarios en YouTube. 

Nuevos controles para profesionales del marketing y agencias

Aunque el proceso de marketing se está simplificando gracias al aprendizaje automático, las personas siguen desempeñando una función esencial. El potencial del aprendizaje automático depende de la calidad de la información que se le proporcione. Los profesionales del marketing y las agencias deben acceder a los datos adecuados, identificar los objetivos de negocio más importantes, como el valor del tiempo de vida del cliente, y optimizar continuamente todo el recorrido de los clientes. Para ello, deben mejorar las páginas de destino de las tiendas de aplicaciones, las páginas principales de las aplicaciones, los flujos de usuarios y los eventos en las aplicaciones.

La agencia digital Incipia utiliza el aprendizaje automático para ayudar a hacer crecer a las empresas de los clientes que contratan sus servicios de aplicaciones. La agencia ayudó al juego WordScapes a superar su objetivo de retención de siete días en un 60 %. Para conseguirlo, Incipia optimizó las pujas para centrarse en usuarios de alta calidad y perfeccionó el proceso creativo para desarrollar variaciones de anuncios de vídeo que, a continuación, se podrían optimizar mediante las campañas universales de aplicaciones de Google.

Las empresas como Incipia reconocen que el crecimiento no es simplemente un objetivo de producto o marketing, sino también una oportunidad de negocio. Los responsables del marketing de aplicaciones utilizan la tecnología para tomar decisiones más inteligentes a partir de sus datos, buscar y captar a usuarios más rentables y publicar creatividades más eficientes. 

Los profesionales que invierten en hacer crecer su empresa usando la inteligencia artificial están allanando su camino hacia el éxito en la nueva era del marketing.

El Machine Learning, un motor en la innovación de las empresas