La era digital está en continua evolución gracias a la potencia de las aplicaciones de inteligencia de negocios basadas en datos y a recursos como las plataformas de redes sociales, los motores de búsqueda, etc. ¿Cómo aplicar inteligencia de negocios en el marketing digital?
El mercado actual se ha convertido en un mercado centrado en el consumidor, sabemos que hoy en día éste investiga tu producto antes de comprarlo.
El mundo digital está al borde de la tendencia de tecnologías revolucionarias como la inteligencia artificial, el big data, etc. Es por eso que las empresas están adoptando tecnologías para hacer movimientos inteligentes y ofrecer un buen servicio al cliente.
¿Qué es la inteligencia de negocios?
La inteligencia de negocios (BI por sus siglas en inglés) es un proceso orientado a la tecnología de recolección y análisis de datos. La información recogida al procesar esta información ayuda a las organizaciones a tomar decisiones precisas.
Las avanzadas herramientas de inteligencia de negocios introducidas en el mercado pueden procesar una enorme cantidad de información en segundos y presentar informes completos y procesables.
La cantidad de datos generados a partir de fuentes como las redes sociales y motores de búsqueda, ha impactado enormemente en la toma de decisiones inteligentes.
Conocimiento del cliente
La inteligencia de negocios puede presentar una visión completa de tus consumidores. Incluso las herramientas avanzadas de business intelligence proporcionan una visión del comportamiento del consumidor para impulsar tu estrategia de marketing. Los datos recogidos de ellos se utilizan para obtener la información sobre un cliente.
Las plataformas de redes sociales proporcionan datos en forma de comentarios, publicaciones, acciones, gustos, etc.
Con todos estos datos, las marcas pueden reconocer las necesidades, gustos, hacer comparaciones, conocer el compromiso del cliente, etc.
De igual manera, las empresas pueden examinar datos para conocer la conversación de los clientes sobre las marcas.
Con el , las empresas pueden examinar el tráfico global de su página web. También pueden comprobar la región, saber cual es la página con mayor tráfico, el modo de alcance, etc.
Las organizaciones pueden aplicar la inteligencia de negocios en el marketing digital y conocer las palabras clave que pueden generar un alto tráfico. Ten en mente que usando estas palabras clave, más visitantes pueden ser atraídos a la página web.
Aquí 3 consejos para un mejor análisis de redes sociales.
Análisis en tiempo real
Los datos que fluyen en internet cambian cada semana, incluso cada día. Hay una necesidad de datos en tiempo real para obtener datos frescos de tus campañas de marketing.
Sin duda alguna y por los cambios, el análisis de datos en tiempo real potencia el rendimiento de tus campañas de marketing al eliminar diversos costos adicionales y atraer más visitas.
Se puede aprovechar la inteligencia de negocios en el marketing digital para hacer un análisis en tiempo real y supervisar todos los canales de marketing. Pueden compartir productos en varias plataformas de redes sociales y decidir dónde gastar más o menos.
Además, las empresas pueden responder a las consultas de sus clientes en tiempo real. Sin duda, los clientes quieren una respuesta rápida a sus comentarios o a otras consultas realizadas.
La participación de Inteligencia Artificial en las herramientas de CRM ayuda a los empleados a servir como asistentes virtuales haciéndolos más productivos. Puedes automatizar la respuesta del consumidor, los datos, el seguimiento, las actividades, los correos electrónicos, etc.
Las herramientas CRM habilitadas por la inteligencia artificial mejoran la segmentación, personalizan y priorizan a los clientes potenciales.
Email marketing
Las empresas están usando inteligencia artificial para diseñar las campañas de email marketing deseadas de acuerdo con el comportamiento personalizado del usuario. Así, pueden conectarse con más gente y convertirlos en un cliente potencial calificado.
Los algoritmos analizan los datos de los clientes y te dicen en qué momento de la semana es mejor contactarlos. También te proporciona datos como qué tipo de contenido les atrae más, qué tipo de título atrajo clics más veces, etc. Todos estos es necesario para lanzar una campaña efectiva de email marketing..
Realiza un análisis de email marketing de manera correcta.
Búsquedas de usuarios
Sí, la inteligencia artificial también ha mejorado los métodos de búsqueda y optimización de los motores de búsqueda tradicionales. La introducción de productos automatizados como Amazon Echo, Alexa, Siri, Cortana, Google Home, etc., permite a la gente hacer la búsqueda por voz.
Según Google, el 70 por ciento de las búsquedas hechas con Google son en un tono natural y conversacional. Simplemente contiene cualquier palabra clave típica. El algoritmo de Google, llamado RankBrain, se utiliza para realizar una operación de búsqueda relevante.
El comando de voz es interpretado para proveer resultados al usuario de acuerdo al lenguaje o contexto. Una compañía que tiene experiencia en el manejo de búsquedas por voz puede mantener su tráfico orgánico de manera muy eficientemente.
Sin duda, son enormes las aplicaciones de inteligencia de negocios en el marketing digital y la mayoría de las empresas no las aprovechan.
Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza algoritmos computacionales, estadísticos y técnicas de Machine Learning para concluir los resultados futuros de la información recolectada.
El análisis predictivo le da fuerza a varias operaciones industriales. Su impacto puede observarse también en la comercialización. Estos modelos de Machine Learning predicen la posibilidad de que un cliente potencial se convierta en cliente.
También le permite a las empresas decidir los precios y el descuento de sus productos. Los modelos predictivos son mejores para datos de buena calidad, si tus datos no son tan efectivos, no lograrán los resultados deseados.
Por lo tanto, la aplicación de inteligencia de negocios en el marketing digital mejorará la planificación de las organizaciones y la toma de decisiones.
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