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Abril 13, 2018
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3 marcas que han sacado el máximo partido al machine learning

 

Actualmente existe una fuerte competencia entre las marcas y los retailers que ofrecen productos y servicios similares. El machine learning es lo que les permitirá diferenciarse del resto y alcanzar una ventaja en su posición de mercado.

La tecnología machine learning tiene la capacidad de navegar a través de grandes conjuntos de datos con la finalidad de descubrir tendencias, preferencias e incluso predicciones futuras sobre cuál debería ser la siguiente acción de las empresas para conseguir una mejor interacción con los consumidores.

A continuación, hemos seleccionado tres marcas que han sabido aprovechar el machine learning y los beneficios que reporta a su negocio. Tres ejemplos de cómo se está implementando el big data para personalizar las experiencias cross-device de los compradores.

 

1. Under Armour

Under Armour integra el machine learning en su aplicación Record. Esta app rastrea las condiciones físicas de un usuario utilizando los datos de varias fuentes como aplicaciones de terceros, smart watches, datos que el usuario haya registrado directamente, etc. Una vez recogidos todos estos datos, la app personaliza consejos de alimentación y ejercicio para cada usuario. La aplicación funciona como un entrenador personal móvil y, cuanto más lo usemos, más datos recogerá y más personalizados serán los consejos y recomendaciones para alcanzar objetivos particulares.

“Record basará sus consejos y recomendaciones en los resultados de otros usuarios que presentan condiciones de salud y estado físico similares, así como en datos extraídos de bases de datos nutricionales, datos fisiológicos y de comportamiento”, escribió Business Insider. La aplicación también tiene en cuenta factores como los pasos diarios, la nutrición, los patrones de sueño y las estadísticas de entrenamiento, además de la frecuencia cardíaca, el ritmo, la distancia recorrida y las calorías consumidas.

 

2. Mazda

Mazda utilizó el machine learning para encontrar a su target adecuado en la promoción del nuevo modelo CX-5, en el festival SXSW en Austin (Estados Unidos). La marca automovilística japonesa trabajó con Influential, una compañía que aprovecha la tecnología Watson de inteligencia artificial de IBM para identificar a su target en las redes sociales. La tecnología machine learning rastreó publicaciones en las redes sociales, buscando a las personas adecuadas y basándose en una serie de indicadores, como signos de exclamación y emojis. Esta estrategia de influencer marketing permitió a Mazda personalizar el contenido y alcanzar a un target muy específico y creativo. A través de la tecnología machine learning, se localizó a cuatro personas, que fueron las seleccionadas para recorrer Austin en el CX-5 y posteriormente publicar la experiencia en Twitter, Instagram y Facebook.

 

3. The North Face

The North Face utiliza un personal shopper digital, XPS, para hacer recomendaciones a los compradores online, crear perfiles en función de sus intereses y crear experiencias de usuario personalizadas. XPS amplía la reputación digital de la marca que, mediante el uso del machine learning, puede recopilar datos de manera simultánea para informar de interacciones en la web y futuros productos.

The North Face ofrece una experiencia de compra altamente personalizada para los usuarios de “compra con IBM Watson”. Una vez descargada la aplicación móvil, los compradores pueden disfrutar de las recomendaciones de este asistente virtual que, mediante la información que recoge del usuario a través de sus respuestas, recomendará los productos que más se acerquen a sus preferencias.

 

El ROI del machine learning

La naturaleza predictiva del machine learning es lo que lo convierte en una herramienta tan poderosa para los marketers que permite que las marcas utilicen datos del consumidor (pasado y presente) para predecir el comportamiento y las tendencias futuras.

El machine learning nos puede ayudar a predecir el momento óptimo para ofrecer productos como, por ejemplo, la probabilidad de que el comprador busque artículos de temporada. Además, esta tecnología permite que los retailers puedan estimar la cantidad de inventario que será conveniente almacenar durante los picos de venta como Black Friday, Cyber Monday, o rebajas en comparación con el resto del año.

Finalmente, los modelos de machine learning también pueden ayudarnos a reducir gastos innecesarios como el gasto en publicidad desaprovechada y los productos sobrantes, a la vez que optimizan los esfuerzos de marketing para anticipar las necesidades de los clientes. En conjunto, esto genera un aumento de los ingresos y mayores márgenes de beneficio para las marcas.