Las marcas utilizan el analisis predictivo para reforzar el compromiso online

Big Data

Los administradores de sitios web y los especialistas en marketing están encontrando formas muy creativas de aprovechar la inteligencia artificial para mejorar la funcionalidad y mejorar la experiencia del usuario.

La analítica predictiva es uno de los desarrollos más importantes que ha surgido de los avances en la tecnología de inteligencia artificial . Las marcas pueden encontrar formas de utilizar el análisis predictivo para anticipar las necesidades de sus usuarios. Esto mejorará el compromiso, conducirá a una mayor satisfacción del cliente y, en última instancia, generará mayores conversiones.

¿Cuál es el valor real de la analítica predictiva en UX online?

La optimización de UX es un aspecto crucial del marketing digital. Las marcas necesitan mantener a los clientes satisfechos y comprometidos antes de que puedan hacer que realicen una compra.

Hay una variedad de formas en que la analítica predictiva puede ayudarlos a lograr este objetivo. Una de las ideas más fáciles es utilizar análisis predictivos para crear plantillas de contenido, como las plantillas de correo electrónico de HubSpot . Sin embargo, existen estrategias de análisis predictivo aún más avanzadas que pueden resultar útiles. Algunos de ellos se enumeran a continuación.

Eliminando opciones extrañas

Los clientes a menudo se enfrentan a una abrumadora cantidad de opciones. Esto es especialmente cierto en línea, ya que las empresas a menudo intentan presentarles todas las ofertas posibles que puedan ser relevantes.

Esto puede conducir a una forma de "parálisis por análisis". La abrumadora cantidad de opciones disponibles puede hacer que eviten realizar ninguna compra.

En julio, ZDNet publicó un artículo que detalla las formas en que la tecnología de análisis predictivo puede minimizar este desafío. Las marcas pueden utilizar análisis predictivos para determinar los productos que los clientes individuales estarán más interesados ​​en comprar. Pueden personalizar estas ofertas y eliminar aquellas que no les resulten atractivas.

Es más probable que los clientes realicen una compra cuando no están abrumados por ofertas excesivas. Esta podría ser una forma increíblemente útil de impulsar las tasas de conversión.

Utilice la segmentación de estilo de vida para personalizar la experiencia del usuario

Facebook provocó que los especialistas en marketing en línea revisaran la segmentación de clientes. Fueron la primera plataforma de publicidad en línea que permitió a las marcas adaptar sus anuncios a datos demográficos específicos. Aunque el concepto de centrarse en determinados datos demográficos es tan antiguo como la propia profesión del marketing, Facebook lo hizo mucho más fácil.

Sin embargo, en años más recientes, se ha vuelto más obvio que la focalización demográfica podría no ser la estrategia más efectiva . Las empresas han comenzado a darse cuenta de que vale más la pena atraer a personas que practican ciertos estilos de vida. En el pasado, una empresa de bicicletas podía dirigirse a adultos más jóvenes, basándose en el supuesto de que eran más activos. En cambio, tenía más sentido apuntar a las personas que siguen un estilo de vida activo, independientemente de la edad.

Este es un punto que Neil Patel señaló en uno de sus artículos. Dijo que el análisis predictivo ayuda a mejorar el ROI cuando puede usarlo para anticipar el compromiso de las personas que siguen ciertos estilos de vida.

Distribución de contenido dirigido

La sindicación de contenido es un aspecto muy importante de cualquier estrategia de marketing . Mucha gente piensa en el marketing de contenidos como una estrategia para llegar a nuevos clientes que nunca antes se han comprometido con su marca. Sin embargo, el marketing de contenidos puede ser tan importante para impulsar el compromiso con los seguidores existentes de su marca.

El análisis predictivo puede ayudarlo a adaptar su estrategia de marketing de contenido a los clientes con los que ya está interactuando. Aquí hay unos ejemplos:

  • Puede segmentar los correos electrónicos según el nivel de receptividad de cada cliente. Ciertos datos pueden indicar que desean aprender más sobre ciertos temas o que tienen interés en varias ofertas. Puede asegurarse de que reciban correos electrónicos adecuados a esos intereses.
  • Puede utilizar datos sobre tendencias recientes para anticipar temas sobre los que sus clientes estarán interesados ​​en aprender en el futuro. Esto le permite adaptar las publicaciones de su blog a los próximos eventos .
  • Puede utilizar datos de contenido anterior para entrenar algoritmos de análisis predictivo para optimizar el contenido futuro. Es posible que descubra que las publicaciones de blog de estilo de lista más antiguas o los artículos cortos con infografías superaron a muchos de su otro contenido. Puede utilizar análisis predictivos para optimizar el contenido futuro en consecuencia.

La analítica predictiva es una parte importante del marketing de contenidos. Las marcas líderes están encontrando formas más creativas de incorporarlo en sus estrategias de marketing de contenidos.

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Fecha actualizacion el 2020-10-10. Fecha publicacion el 2020-10-10. Categoria: Big Data Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: datafloq Version movil