A diferencia de los medios de búsqueda, los motores de recomendación buscan predecir la preferencia y el nivel de satisfacción de un usuario sobre un producto o servicio. Para los marketeros, esto supone una gran oportunidad ya que en este proceso se generan datos útiles para analizar los deseos de los clientes.
A medida que los KPIs de marketing se vuelven más sofisticados, entender ciertos intercambios se hace más importante. El contexto es muy relevante y una de las decisiones de diseño más desafiantes que toman las organizaciones es cómo informar y empoderar de la mejor manera a su gente.
Es aquí cuando surge esta pregunta: ¿deben las métricas enfatizar un cumplimiento normativo, directivo e integral en las empresas, o también deben las organizaciones disfrutar de mejores resultados cuando la tecnología ofrezca recomendaciones más inteligentes y personalizadas?
Muchas agencias de marketing digital en el mundo han desarrollado motores de recomendación para SEO diseñados para adecuarse a los temas y las características del perfil de usuario. Su objetivo no es vender más, sino aprender sobre estos prospectos.
Prácticamente todo lo que los usuarios ven, oyen o tocan puede convertirse en una recomendación y esto ayuda a que el diseño de la experiencia del usuario sea simple y atractivo para su gestión.
Para lograr esto se necesitan medir y monitorear no sólo los KPIs básicos de marketing, sino también los que ofrecen sugerencias, opciones y consejos basados en datos.
En este contexto, las alternativas sugeridas podrían ir desde consejos de segmentación hasta posibles hipótesis para experimentación A/B y multivariable. Los profesionales del marketing que planifican campañas en móviles, por ejemplo, dedicarían menos tiempo a analizar los datos y más a evaluar sugerencias de tipo Amazon/Netflix, como: los prospectos que hicieron clic en este anuncio también respondieron a ese otro; las ofertas de 2x1 atraen más compras repetidas de compradores de regalos que descuentos de 50%, y así sucesivamente.
Los líderes de marketing orientados a las métricas deben reconocer que sus mejores clientes desean una exposición inteligente a contenidos relevantes. Ese es el objetivo: los motores de recomendación de marketing alimentarán, a su vez, los motores de recomendación de los clientes y las métricas de recomendación del cliente informarán e inspirarán las recomendaciones de marketing.
En resumen, gracias al aprendizaje automático, el ciclo virtuoso de las recomendaciones impulsará la percepción y el crecimiento del cliente. Los marketeros, en este contexto, deberán lograr un equilibrio rentable entre la optimización de recomendaciones y la recomendación de optimizaciones. Ya sea en la gestión de las conversiones del funnel de ventas o en los puntos de contacto para el customer journey, los especialistas en marketing pasarán menos tiempo buscando respuestas que sopesando las alternativas recomendadas.
Como tecnologías que generan datos, mejoran los resultados y potencian la elección, los motores de recomendación disfrutan de una excelente reputación y un gran éxito.
La ironía es que los especialistas en marketing han hecho un mejor trabajo desplegando recomendaciones para sus clientes (hacia el exterior) que para ellos mismos (hacia el interior). Las agencias de marketing digital más exitosas en el futuro próximo serán las que encuentren formas innovadoras de alinear estas recomendaciones, tanto al interior como al exterior.
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