Entendiendo el Futuro de la Segmentación
A las Personas Adecuadas: Entendiendo el Futuro de la Segmentación
La segmentación de los leads es un aspecto crucial de cualquier campaña de marketing. Al dividir a los posibles clientes en grupos distintos según características compartidas, las empresas pueden dirigir sus esfuerzos de marketing de manera más efectiva y obtener mejores resultados, es así de simple. En el actual entorno VUCA, los avances en tecnología - como el machine learning (ML) - están comenzando a impactar en la segmentación de leads de formas interesantes, como explica Josh Arrington, socio de Kapturall y director de tecnología de marketing.
El Papel del Machine Learning en la Segmentación de Leads
Los avances en el machine learning están comenzando a revolucionar la forma en que segmentamos a los leads. Al analizar grandes cantidades de datos, los algoritmos de machine learning pueden identificar en solo unos segundos, patrones e información que un analista humano no podría llegar a lograr en toda su vida. Esto da como resultado una segmentación de leads más precisa y efectiva y, si se aplica correctamente, mayores tasas de conversión.
Un ejemplo de esto es el uso de la puntuación predictiva de leads. Al utilizar algoritmos de machine learning para analizar datos pasados, las empresas pueden identificar las características de los leads de alto valor. Esta información luego se puede utilizar para priorizar los leads y asignar recursos en consecuencia, lo que resulta en una campaña de marketing más eficiente y efectiva.
Otro ejemplo del papel del machine learning en la segmentación de leads es el uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar las interacciones de los clientes. Al analizar las conversaciones de los clientes, las empresas pueden identificar patrones en el lenguaje y el sentimiento, lo que se puede utilizar para crear campañas de marketing más específicas.
El machine learning también se puede utilizar para analizar el éxito relativo de cualquier esfuerzo de marketing en particular mediante el análisis de datos actuales e históricos e inferir las razones de los diferentes niveles de éxito de la campaña. Cuanta más información se le proporcione al modelo de aprendizaje, más efectivo será al evaluar los datos, ya que tendrá más información para utilizar en cada interacción posterior. Esto significa que el valor de las herramientas de machine learning crece con el tiempo, al igual que las personas con la experiencia se vuelven más efectivas en sus roles.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la tecnología por sí sola no es suficiente. El éxito de cualquier campaña de marketing, así como su revisión, todavía debe de comprender a su audiencia y crear mensajes específicos que resuenen con ellos. El machine learning es una herramienta que puede ayudar en esto, pero las empresas aún deben confiar en la experiencia humana para asegurarse de que sus esfuerzos de marketing sean efectivos. Y, si alguna vez necesita alguna prueba de ello, simplemente eche un vistazo a cómo ML aprendió a voltear pancakes.
Mirando hacia el Futuro
A medida que la tecnología continúa evolucionando, está claro que la segmentación de los leads será cada vez más importante. Con los avances en el machine learning, las empresas podrán identificar segmentos más granulares y precisos, lo que resultará en campañas de marketing súper efectivas y mayores ingresos.
La automatización y el machine learning pueden ser herramientas valiosas en el proceso de segmentación, pero deben utilizarse en combinación con la creatividad y la intuición humana. Al perfeccionar y mejorar continuamente sus estrategias de segmentación y combinarlas con tecnología, las empresas pueden crear campañas más específicas y efectivas que resuenen con su audiencia y fomenten el crecimiento.
Josh Arrington
Socio y Chief Marketing Technology Officer
Consultor de marketing tecnológico y desarrollador full stack especializado en automatización de marketing, estrategia y ejecución de campañas altamente efectivas. Más de 18 años de experiencia trabajando con empresas para identificar la combinación adecuada de tecnologías de marketing y ponerlas a trabajar con un propósito rentable.