Los profesionales del marketing, los equipos de ventas y los propietarios de empresas están constantemente buscando nuevas audiencias a las que dirigirse. Esto es natural, ya que cuanto más crezca su negocio y más clientes alcance, mayor será su éxito. Es el elemento central de todo negocio: la necesidad de conseguir un mayor y mejor apoyo.
Pero no es fácil dirigirse a nuevos públicos, sobre todo a los que van más allá de los que normalmente encuentras o con los que te relacionas. ¿Qué herramientas se pueden utilizar? Para muchos, la respuesta es el modelado por semejanza.
El modelado por semejanza es algo en lo que todo profesional del marketing debería ser experto, especialmente si su objetivo es llegar a un público más amplio. ¿Qué es el modelado de semejanza? ¿Cómo se aplica a su caso?
¿Qué es el modelado por semejanza?
Toda empresa necesita seguir aumentando el número de nuevos clientes para alcanzar el éxito, pero también para mantenerlo. Pero, ¿cómo identificar a esos grupos objetivo de nuevas personas que disfrutarán de sus productos y servicios?
El modelado de parecidos es un proceso que identifica a las personas que se parecen y actúan como su público objetivo. Esta herramienta analiza su público semilla, identifica algunas características clave y encuentra usuarios que son similares a su objetivo.
Supongamos que desea dirigirse a personas con más probabilidades de hacer clic en su anuncio o ver su vídeo. El modelado de parecidos utiliza el aprendizaje automático para encontrar más usuarios que realicen esa acción. Esto significa que sus campañas pueden ampliarse para llegar a más personas, con una mayor tasa de participación. En otras palabras, ¡más rentabilidad!
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¿Por qué utilizar Lookalike Modeling en sus esfuerzos de marketing?
Cada empresa tiene su cliente "ideal". A menudo, es alguien que ha comprado o ha mostrado interés en los productos y servicios de la empresa. Pero a veces es difícil encontrar a la persona o al público adecuado. Cuando por fin los encuentras, quieres retenerlos. Quieres alimentar y mantener una relación durante el mayor tiempo posible, para retener y vender más a tus clientes y mantener su lealtad.
No sólo quiere retener a su público, sino que también quiere encontrar personas que piensen o actúen como ellos. De este modo, tu alcance aumenta y tienes un grupo de clientes mucho más amplio, lo cual es una receta para el éxito.
El modelado de parecidos hace precisamente eso. Ayuda al vendedor a identificar un grupo más amplio de posibles clientes. Utiliza la herramienta para buscar audiencias con comportamientos que coincidan con los de su público objetivo, y así tener más posibilidades de convertirlos. Es esencialmente lo mismo que crear un perfil sólido de los clientes existentes, sólo que lo haces para el público al que aún tienes que llegar y con el que tienes que interactuar.
¿Cómo funciona el modelo de semejanza?
Todo esto suena muy bien, pero hasta ahora los beneficios no son más que promesas o afirmaciones vacías. ¿Cómo funciona realmente el modelado por semejanza? ¿Cómo sabe que el uso de una de estas herramientas para su propio negocio va a arrojar resultados positivos?
¿Cómo se construye un Modelo Semejante?
Supongamos que usted es una marca de zapatos que desea impulsar las compras en línea para una próxima venta. El primer paso sería colocar un píxel -un pequeño segmento de código de seguimiento- en su página de confirmación de compra. Esto le permitirá rastrear los comportamientos de los compradores -durante la venta en curso- mientras se mueven por la web.
Los datos demográficos y de comportamiento de cualquier persona que complete una venta y llegue a la página de confirmación de la compra pueden introducirse en una plataforma centralizada como una DMP. Una vez recogidos los datos, pueden analizarse para identificar qué comportamientos y patrones son los más comunes entre las personas que compran tus zapatos en rebajas. Las herramientas de aprendizaje automático y de IA lo hacen de forma precisa y verificable mediante algoritmos preconfigurados.
Una vez identificadas las características de los clientes, puede utilizarlas para dirigirse a un público objetivo aún mayor. Se trata de un proceso que descubre a los usuarios en línea que actúan igual que sus clientes actuales, pero que quizá no conozcan su marca de zapatos. A su vez, puede dirigirse a estos nuevos usuarios en sus futuras campañas de marketing.
No sólo está encontrando más personas a las que dirigirse para su próxima venta, sino que la herramienta de aprendizaje automático ha hecho la parte difícil por usted y ha identificado exactamente a las personas con más probabilidades de completar la compra.
¿Qué necesito para empezar?
El primer paso para crear un modelo de semejanza es comprender su objetivo: ¿a quién quiere llegar y qué quiere que haga? Hay que empezar con los datos de origen, utilizando las estadísticas offline y online para crear un segmento inicial.
En el caso de la zapatería mencionada anteriormente, el público objetivo era cualquier persona que hubiera comprado zapatos anteriormente. Utilizaron los datos de esas personas que habían completado la compra para encontrar más personas que tuvieran más probabilidades de completar también una compra.
Una vez que estos datos "semilla" se introducen en la herramienta de modelado de parecidos, el aprendizaje automático los procesará y comenzará a buscar nuevos clientes potenciales que compartan algunas características con ellos. Finalmente, la audiencia modelada estará lista para sus campañas dirigidas.
¿Dónde entra en juego un DMP?
Las plataformas de gestión de datos son una tecnología unificadora que agrega sus datos de cualquier fuente, incluidos los datos de primera, segunda y tercera parte procedentes de Internet, fuera de línea, móviles y más allá. Al conectar todas estas fuentes de datos dispares, puede obtener una imagen más clara de su público objetivo en general, a través de pantallas y dispositivos.
Una vez identificada la audiencia semilla, el DMP la analiza detenidamente, aplica algoritmos y técnicas propias y encuentra más perfiles de usuarios que coincidan. El Optimizador de Audiencia de Lotame es la representación perfecta de una herramienta lookalike que un DMP utiliza para ayudar a construir campañas lookalike inteligentes.
¿Son los modelos parecidos cosa de una sola vez?
En resumen, no. El modelado de semejanza puede utilizarse continuamente. No es algo que se haga una vez y se abandone, utilizándose como punto de referencia para siempre. La información y los conocimientos que se recopilan deben mantenerse a lo largo del tiempo, lo que significa actualizar los modelos con regularidad.
De hecho, cuanto más tiempo funcionen los modelos, más "aprenderán" sobre su audiencia, de modo que podrán seguir ajustando la nueva audiencia de semejanza para que sea más precisa.
En resumen, el modelado de parecidos toma sus audiencias existentes y sus comportamientos y los amplía en función de sus características conductuales y demográficas. Ofrece a los vendedores o editores un enfoque valioso para llegar a consumidores nuevos o actuales de una manera rentable, para ayudar a crecer el alcance y el alcance de su negocio.
Me he decidido por el modelaje de imitación. ¿Qué hago ahora?
Todo eso suena fantástico, y usted está listo para proceder. ¿Y ahora qué?
Si aún no lo ha hecho, empiece por una solución de gestión de datos fiable y eficaz. Esa será su puerta de entrada inicial a todos los sistemas y herramientas de datos adicionales. Sin embargo, antes de elegir un proveedor, considere su futura relación. ¿Qué herramientas y plataformas alternativas ofrecen a sus clientes? ¿Disponen de los recursos necesarios para ayudarle a crecer?
El Optimizador de Audiencia de Lotame es un gran ejemplo de las características y herramientas adicionales que debe buscar al elegir un proveedor.
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