viernes, junio 18, 2021

La nueva tecnología predictiva que permite lanzar campañas mucho más segmentadas

Zeotap, Plataforma de Datos del Cliente líder en la industria, ha anunciado hoy el lanzamiento de la tecnología Predictive Audiences como parte de su reconocida y premiada Plataforma de Inteligencia del Cliente (CIP). Con ella, los profesionales del marketing podrán aumentar el impacto de sus campañas, ya que permite su creación y activación en segmentos predictivos de audiencia aprendidos con el uso de machine learning de forma sencilla.

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Por Redacción, 12 de mayo de 2021

Predictive Audiences ha sido diseñada para resolver algunos de los principales problemas a los que se enfrentan los profesionales del marketing que buscan un mejor retorno de la inversión de sus esfuerzos en digital. Si bien estos son conscientes de que, desde hace tiempo, la segmentación tradicional basada en reglas, puede provocar ineficiencias y desperdicio de la inversión. Por otro lado, la capacidad de generar audiencias segmentadas aprendidas con machine learning ha requerido durante mucho tiempo del apoyo de los especialistas de Data Science. Algo que ha sido muy difícil para muchos profesionales del sector e imposible para otros.

Sin embargo, la tecnología Predictive Audiences permite un cambio de paradigma al reducir el proceso de creación y activación de segmentos de audiencia al utilizar machine learning a través de tres sencillos pasos:

1º) Modelos ‘out of the box‘: Los profesionales de marketing que son usuarios de una CIP pueden aplicar a los datos de sus clientes y sin necesidad de tener experiencia en Data Science o Marketing Analytics, modelos de Recencia-Frecuencia-Monetaria (RFM) o de Valor de Vida del Cliente (CLV). Los primeros determinan cuáles son los mejores clientes atendiendo a los factores de cuándo realizó su última compra (recency), cuántas veces compran (frequency) y cuánto gastan en ellas (monetary). Y los segundos establecen el valor que tiene un cliente para una marca según las compras que hizo en el pasado o el beneficio neto asociado con un cliente a lo largo de su ciclo de vida. 

2º) Enriquecimiento: Una Plataforma de Inteligencia del Cliente enriquece los segmentos resultantes con atributos de datos adicionales como la edad, los datos demográficos o los intereses. Y al mismo tiempo permite al usuario aplicar atributos propios del perfil del cliente como el estado de suscripción al correo electrónico o la condición de miembro.

 3º) Activación: Las audiencias resultantes pueden activarse en cualquier canal de marketing a través del ecosistema de integración de Zeotap.

«Hemos visto estos hechos una y otra vez: los profesionales del marketing quieren utilizar los datos de los clientes para impulsar sus campañas e impactar mejor, pero se quedan atascados cuando necesitan el apoyo de la Data Science. Y Predictive Audiences está diseñado para resolver este problema», señala Daniel Heer, fundador y CEO de Zeotap. «Al poner el poder del machine learning en manos de los profesionales del marketing, Predictive Audiences hace que sea fácil impulsar rápidamente el éxito de sus esfuerzos de marketing con sólo unos pocos clics. Algo que supone un cambio en la forma de operar para el equipo de datos».



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