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Cómo el aprendizaje automático puede ayudar a los especialistas en marketing a medir la atribución multitáctil

Hola, ¿qué tal?, soy Juan, hoy en día, vamos a comentar de un súper sujeto.

Para 2019, según Harvard Business Review, se estima que se espera que el gasto global en medios alcance los 2,1 billones de dólares. Pero, ¿todo ese dinero es efectivo para producir un ROI mejorado? Sin saber qué canales están impulsando las ventas, o más específicamente, qué esfuerzos individuales están funcionando, el gasto en marketing es como una caja negra.

En el mundo actual del comercio digital, no es raro que una transacción involucre hasta treinta actividades de marketing o «puntos de contacto». Sin embargo, muchos especialistas en marketing toman un atajo conveniente y atribuyen cada venta al último punto de contacto antes de la venta. Para atribuir correctamente la influencia de todas las actividades de marketing, las empresas necesitan una metodología de nivel empresarial capaz de cuantificar el impacto de cada punto de contacto en la venta.

¿Por qué preocuparse por la atribución de marketing?

Es posible que sepa en conjunto que su marketing «está funcionando», pero sin una verdadera atribución, no sabe qué actividades de marketing tienen el mayor impacto y cuáles simplemente están consumiendo presupuestos de marketing limitados. La atribución le permite:

  • Justificar los presupuestos de marketing y optimizar las actividades de marketing.
  • Realice ofertas más inteligentes para campañas digitales
  • Medir de forma eficaz los indicadores clave de rendimiento

La atribución adecuada resuelve las ineficiencias comunes del marketing

Como dice el refrán, «no se puede mejorar lo que no se mide». El marketing con poca o ninguna información y análisis conduce a que los dólares de marketing se gasten de manera ineficiente e ineficaz. La atribución de marketing adecuada resuelve al menos cuatro problemas importantes.

  • El análisis de conglomerados puede resultar en una focalización defectuosa
  • Atribuir las ventas al último punto de contacto es defectuoso
  • Separar los efectos de múltiples puntos de contacto es difícil
  • Saber qué anuncios llegaron a un consumidor específico
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Aprendizaje automático y mapeo de la ruta de compra

Para una atribución de marketing eficaz, los especialistas en marketing deben desarrollar modelos predictivos de alta precisión.

  • Los métodos estadísticos, que agregan una puntuación para cada característica personal separada, no están a la altura de la tarea de modelar el comportamiento humano complejo.
  • Los modelos de aprendizaje automático capturan y analizan la complejidad del comportamiento humano, analizan el impacto de muchos puntos de contacto e identifican qué actividades de marketing influyen más en una venta.

Tradicionalmente, los científicos de datos crean algoritmos de aprendizaje automático de forma manual. Este proceso puede llevar mucho tiempo y algunos proyectos tardan meses en entregarse. Para cuando el algoritmo esté listo, es posible que ya esté obsoleto.

El marketing necesita una forma más rápida de construir los algoritmos, un proceso que no sea tan manual. La respuesta es el aprendizaje automático automatizado (AML), una tecnología que construye automáticamente algoritmos a partir de datos históricos, a veces en tan solo unas pocas horas en lugar de días o meses.

Atribución de marketing con aprendizaje automático automatizado (AML)

AML permite a los usuarios de todos los niveles de habilidad, incluidos los especialistas en marketing, hacer mejores predicciones más rápido. Al automatizar muchas de las habilidades que tradicionalmente solo aplican los científicos de datos, AML proporciona
el camino más rápido hacia el éxito de la ciencia de datos para los usuarios que comprenden el negocio y los datos.

AML le permite crear modelos sofisticados de atribución de marketing para realizar análisis complejos de «qué pasaría si» que cuantifican la eficacia de diferentes tipos de actividades de marketing y diferentes combinaciones de puntos de contacto de marketing:

  • Comience con una línea de base: para comenzar, debe determinar una línea de base: las ventas que ocurrirían naturalmente sin ninguna actividad de marketing. Puede utilizar AML para analizar el impacto en las ventas si elimina todos los puntos de contacto de marketing.
  • Determine la contribución de marketing a las ventas: esta es la diferencia entre las ventas reales y las ventas de referencia calculadas. Cuanto más efectivas sean sus actividades de marketing, más ventas se impulsarán por encima de esta línea de base.
  • Asigne una contribución para cada punto de contacto: AML realiza una variedad de cálculos hipotéticos sobre el impacto en las ventas si elimina uno o varios puntos de contacto.
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Al utilizar puntos de contacto y resultados históricos, AML encuentra patrones automáticamente, creando un modelo que predice las ventas en función de los puntos de contacto que se aplican a cada cliente potencial. Con el modelo, ejecutará una serie de escenarios «qué pasaría si» utilizando diferentes puntos de contacto para predecir cómo las diferentes combinaciones de puntos de contacto afectan las ventas.

La atribución realizada de esta manera «ilumina» su embudo de ventas, brindándole información que no era posible hace solo unos pocos años atrás. La atribución crea una guía clara para mostrarle en qué programas de marketing vale la pena gastar dinero y en cuáles no. Con esta información, hace más de lo que funciona y reduce o elimina lo que no funciona.

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  • La necesidad de atribución multicanal en la era de los múltiples puntos de contacto
  • Cómo la atribución adecuada resuelve las ineficiencias comunes del marketing
  • Cómo el aprendizaje automático proporciona la mejor manera de medir la efectividad del marketing

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El científico de datos Colin Priest de DataRobot explica la importancia de la atribución multicanal y multitáctil para medir con precisión el éxito de sus esfuerzos de marketing, y cómo el aprendizaje automático automatizado ofrece el camino más corto hacia el éxito.

Eso es todo, espero que os haya gustado querido adictos del marketing.

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