3 consejos para llevar la transformación digital a tus estrategias de marketing

julio 25, 2022
Rodrigo Márquez

Podemos entender la transformación digital como la capacidad de adaptarse a las nuevas tecnologías como una herramienta para mejorar el desempeño de nuestros negocios. En este artículo, intento ofrecer algunos consejos que puedes utilizar para llevar la transformación digital a tus estrategias de marketing, pero de fondo lo esencial es cambiar el o los paradigmas de funcionamiento en nuestras organizaciones.

  1. Equipos de trabajo digitales.

En general, cuando pensamos en crecer en nuestra empresa o iniciar un nuevo proyecto, siempre va de la mano en cantidad de personas que debo agregar al equipo y lógicamente los perfiles de ésta. El primer consejo acá, es entender primero si las nuevas tareas las puede llevar a cabo un equipo de trabajo digital, es decir, bots. Con esto, no planteo dejar a personas sin trabajo ¡Claro que no! Asignar a los bots las labores reiterativas, ya que podrán estar en eso 24/7, cometiendo menos errores y sin frustrarse y dejar que el equipo humano pueda dedicar su tiempo a tareas que impliquen gestionar criterios, que hasta ahora, los bots no son capaces de emular adecuadamente.
En palabras simples, automatiza todo lo que puedas automatizar.

 

2. Pasar de lo subjetivo a lo objetivo.

Este punto en particular es complejo, pero nos hemos visto muchas veces en largas discusiones, por ejemplo, respecto al uso de una gráfica u otra en una determinada publicación.
Si bien el ojo humano y la experiencia son importantes, hoy en día existen herramientas predictivas, que funcionan con inteligencia artificial de fondo y que nos permiten, entre otras cosas, saber con base en nuestros propios datos y también con datos externos, qué tan bien rendirá una publicación, o también dónde estarán los puntos de atención en la gráfica, para ser más claro se puede ver en el ejemplo siguiente:

Supongamos que queremos elegir entre la foto A y la foto B. En cambos casos, mensaje y colores son los mismos, la diferencia sólo está en la imagen usada. Ahora llevemos estas imágenes a un software de análisis.

Foto A Foto B

Lo primero que analizaremos son las áreas de atención que tendrán ambas imágenes, las cuales se grafican a continuación con un mapa de calor.

Podemos observar, que lógicamente, a nivel de gráfica, los puntos de atención se repiten, y en el caso de las mujeres, estos son similares, habiendo levemente un poco más de atención en la sonrisa de la foto B.

Ahora veamos qué sucede a nivel de claridad de la imagen:

En esta variable podemos ver que la Foto B es levemente más clara que la Foto A, lo que nos permite obtener un parámetro objetivo a la hora de tomar la decisión en relación a qué fotografía usar dentro de la gráfica. Lógicamente, acá viene el criterio que aún no incorporan las máquinas, porque podría ser que mi red social tenga que ver con personas orientales y en tal caso puede ser más atingente usar la foto A.

3. Adopta la inteligencia artificial (I.A.) en tus procesos

No hay duda de que la I.A ha revolucionado muchas industrias, incluido el marketing. Con la ayuda de la inteligencia artificial, los especialistas en marketing ahora pueden usar los datos de manera más efectiva y crear experiencias más personalizadas para sus clientes.

Una forma de aprovechar la IA en el marketing es utilizarla en el análisis de datos. Mediante el uso de algoritmos y aprendizaje automático, sepueden filtrar rápida y fácilmente grandes cantidades de datos para identificar tendencias y patrones. Esta información se puede emplear para tomar mejores decisiones sobre estrategias y productos de marketing.

En lo práctico, por ejemplo, en varios de los estudios que realizamos (vía surir.cl), usualmente se evitaban las preguntas abiertas, ya que si bien pueden ser muy ricas en cuanto a contenido, cuando tienes un número significativo de respuestas, su análisis puede llevar mucho tiempo, encareciendo los costos del estudio. Hoy en día contamos con herramientas que reducen a minutos este tipo de análisis, necesitan sí ser entrenadas, pero comparativamente el tiempo es a lo más un 10 % del total del análisis bajo el viejo paradigma.

Además, permiten obtener tendencias e identificar temas subyacentes que vía análisis convencional es menos probable de encontrar.

Otra aplicación práctica es la predictibilidad del rendimiento de publicaciones en redes sociales, el camino habitual es ver los datos que entregan algunas de estas plataformas y publicar, combinado con la experiencia. Hoy en día algunos motores nos permiten tener mejores resultados, usando estos datos, pero además combinándolos con otras variables externas a la fuente de datos primaria.

Opciones y consejos pueden haber muchos, sin embargo, intenté resumir en estos 3, los que nos han parecido más relevantes a la hora de mejorar nuestro trabajo y el de nuestros clientes, luego cuéntame ¿Qué cambios has comenzado a integrar en tus estrategias de marketing?

PD: Para construir este texto, también colaboró un asistente de textos I.A. 🙂

 

 

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