Al momento de dirigirse a sus consumidores, toda organización, empresa o pequeño negocio busca obtener el mayor alcance posible con sus estrategias. Es por esto que, antes de tomar acción, se llevan a cabo rigurosos procesos de segmentación que permiten obtener más información sobre los clientes, de forma que la estrategia final resulte lo más exitosa posible.
La segmentación de audiencia es una tarea compleja que debe llevarse a cabo a partir de los datos de consumidores, recogidos a lo largo del tiempo. Es conveniente, además, apoyarse de nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial, que nos permitirán optimizar al máximo este proceso para lograr resultados en el menor tiempo posible.
¿En qué consiste la segmentación de audiencia?
A modo de resumen, la tarea de segmentar (aplicada a la audiencia) consiste en dividir a nuestro conjunto de consumidores en diferentes grupos con características y comportamientos en común. La segmentación nos permite, como empresas, dirigir nuestros esfuerzos en la creación de estrategias de marketing y campañas dirigidas a cada uno de estos grupos, logrando una captación más rápida de nuestro producto, un crecimiento mayor en el número de clientes, y maximizando el retorno de nuestra inversión.
Históricamente, la segmentación de la audiencia se ha logrado teniendo en cuenta parámetros que identifican a cada grupo de consumidores, como su información geográfica, los datos psicográficos que reflejan sus interacciones, o los patrones conductuales que estos consumidores muestran hacia nuestro producto o servicio. La Inteligencia Artificial es capaz de analizar y comprender estos patrones a un ritmo mucho mayor que el de los humanos y, por si fuese poco, nos permite lograr una segmentación más precisa si cabe, teniendo en cuenta patrones en nuestros datos que escapan al ojo humano.
¿Cómo aplicamos la Inteligencia Artificial para mejorar la segmentación de audiencia?
Antes de nada, cabe aclarar que, para lograr nuestro objetivo, es necesario tener presentes las bases del Machine Learning, una subrama de la Inteligencia Artificial. Para lograr una correcta segmentación de audiencia, no es necesario crear redes neuronales que procesen nuestra información y nos otorguen un resultado (por ejemplo, el grupo al que pertenece un consumidor dado). El Machine Learning (al igual que la IA como tal) tiene sus bases en las matemáticas, y en los datos. Para lograr unos resultados fiables, es necesario contar con datos que podamos utilizar para obtener información sobre nuestros consumidores; esto con el fin de entregárselos al modelo predictor y que sea capaz de clasificar a cada uno de nuestros usuarios dentro del grupo más apropiado, en función de parámetros como los ya mencionados anteriormente.
Ventajas del uso del Machine Learning en la segmentación de audiencia
Entre las ventajas de las que se puede beneficiar una compañía con la aplicación de Inteligencia Artificial, encontramos los que se incluyen a continuación.
- Segmentación más precisa. No es una sorpresa que su aplicación al momento de segmentar a los consumidores en diferentes grupos permita a las empresas adoptar estrategias de marketing más efectivas. Los modelos predictivos de Machine Learning toman en cuenta grandes cantidades de datos, provenientes de múltiples fuentes (interacciones en la web, patrones de compra, perfiles sociales, ...) para identificar patrones y dividir a los clientes de forma específica. Las compañías pueden sacar provecho a esta precisión, maximizando las probabilidades de conversión, a la vez que se optimizan sus recursos internos.
- Análisis en tiempo real. Los modelos de Machine Learning pueden inferir continuamente, independientemente del volumen de crecimiento en consumidores. Esto hace que los grupos en los que se clasifica a estos usuarios se actualicen en tiempo real, otorgando una mayor agilidad a la compañía en sus decisiones de venta.
- Mayor fidelización de clientes. La segmentación precisa permite a las empresas ofrecer experiencias personalizadas y de mayor relevancia para sus consumidores. Con el tiempo, es posible que los usuarios se muestren en sintonía con la compañía, generando una base de consumidores sólida y estable.
- Escalabilidad. No importa la previsión de crecimiento a futuro; la IA es capaz de manejar volúmenes crecientes de datos sin perder su eficiencia, por lo que su aplicación resulta conveniente para todo tipo de negocio.
Presencia de la Inteligencia Artificial en el marketing digital
En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta indispensable para las empresas que buscan maximizar el impacto de sus estrategias de ventas. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y adaptarse a variables externas ha revolucionado prácticas como la implementación de precios dinámicos, que ajustan automáticamente los costos de productos y servicios según factores como la demanda, la competencia y el comportamiento del consumidor. Un ejemplo notable de esta integración es el funcionamiento de plataformas como Google Ads, que emplean algoritmos de IA para mostrar anuncios altamente personalizados a los usuarios, garantizando una mayor relevancia y efectividad.
Además, la IA potencia la segmentación de audiencias, otorgando beneficios a la compañía propietaria cómo los ya mencionados anteriormente. Gracias a estas tecnologías, las marcas pueden construir relaciones más significativas con sus clientes, mejorando su experiencia y fomentando la lealtad. Además, la Inteligencia Artificial también democratiza el acceso al marketing avanzado, brindando a empresas de todos los tamaños la posibilidad de competir en un mercado cada vez más dinámico.
