Andrea Vázquez
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3 fórmulas de Machine Learning para mejorar UX

El machine learning no es una tendencia nueva. Sin embargo, no todas las empresas han hecho uso de ella en cuanto al mejoramiento de la experiencia del usuario. Recordemos que, el machine learning conocido también como aprendizaje automático, es un tipo de IA (inteligencia artificial) dirigido al desarrollo de técnicas para que las máquinas y/o sistemas puedan aprender y tomar decisiones por sí mismas, basándose en un conjunto de algoritmos capaces de sistematizar comportamientos partiendo de una información suministrada vía training data.

En otras palabras, el objetivo del aprendizaje automático recae en la aplicación de técnicas de enseñanza estadística con el fin de identificar y predecir automáticamente patrones de datos.

Un claro ejemplo que siempre valdrá la pena citar, es Mercadolibre. Esta marca se basa en patrones de comportamientos para predecir las próximas compras de sus usuarios ¿Cómo lo hace? Considerando su historial pasado en la plataforma. Por eso, es común que visualices el aviso de “quizás esto pueda interesarte”, y sí, coincida con tus intereses.

Así, es como la clave principal de toda estrategia de marketing digital recae en el enunciado de “dar el mensaje idóneo a la persona idónea en el momento idóneo”. ¿Te parece adecuado? ¡Claro que sí! Ten presente que, no todos tus usuarios tienen las mismas necesidades e intereses, y mucho menos requieren el mismo nivel de información en todas las fases del funnel comercial. De allí, dependerá de cuán satisfactoria será su experiencia como cliente.

Veamos, a continuación, 3 fórmulas de Machine Learning centrado en mejorar la experiencia del usuario:

  • Estudio predictivo de datos

Un caso óptimo del uso predictivo de datos para mejorar la experiencia de los usuarios es lo utilizado en la industria de viajes con el fin de brindar mejores recomendaciones. Los sistemas de recomendación basados en algoritmos de machine learning ofrecen un valor beneficioso para los usuarios y las agencias de viajes al plantear las opciones más valiosas y, relevantes para los usuarios considerando su data principal, al mismo tiempo que incrementan sus ingresos como proveedores de viajes.

De esta manera, los estudios predictivos ayudan a entender mejor las necesidades e intereses de los usuarios, combinándolos con los productos y/o servicios ofrecidos por una determinada marca. Es decir, el primer paso para ofrecer aquello que ofreces a tus usuarios, es determinar cuánta relación hay en torno a sus necesidades priori.

  • Estudio y análisis de contenidos

Una vez hayas culminado la fase del estudio predictivo de datos, tendrás la capacidad suficiente de crear un contenido inteligente y relevante que te permita generar mayor engagement con tus usuarios. De esta manera, tu enfoque ha de ser personalizar el mensaje. Retomando el ejemplo de Mercadolibre, las técnicas de individualización de contenidos aplican muy bien a este tipo de plataformas. Los datos generados a través de las suscripciones sirven para que los algoritmos de machine learning puedan ofrecer recomendaciones de contenido mucho más precisas, basándose en datos históricos.

Por su parte, el email marketing se vería enormemente beneficiada al hacer uso de las técnicas de machine learning. Recuerda, el mensaje correcto a la persona correcta en el momento correcto. Veamos 4 aspectos beneficiosos que ofrece el también llamado aprendizaje automático:

  • Optimización de boletines:

La personalización de los envíos de boletines es un aspecto que puedes mejorar a través del aprendizaje automático. El solo hecho de analizar y programar con más facilidad la hora adecuada del envío, sugiere una mejor experiencia de usuario.

  • Personalización de recomendaciones:

Conoce a tus usuarios, identifica sus necesidades e intereses. De allí, ofrece las recomendaciones más idóneas.

  • Hiper – segmentación de la audiencia:

Por medio de los algoritmos puedes identificar los segmentos más valiosos.

  • Insights:

Basándote en el análisis de comportamiento puedes enviar la información idónea a tus usuarios en tiempo real.

  • Realizar cambios en tiempo real

Uno de los beneficios que te ofrece toda estrategia de marketing digital es aplicar cambios en tiempo real considerando los resultados obtenidos sobre la marcha. Esto, a su vez, acelera el crecimiento y las habilidades de los profesionales del departamento de marketing. Formas de ofrecer una grata experiencia de usuario, hay muchísimas. Tienes que estar al tanto de cuáles son las técnicas digitales más beneficiosas del mercado, tal como lo es el machine learning

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