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7 estrategias de marketing automation que te darán un excelente resultado

7 estrategias de marketing automation que te darán un excelente resultado

7 estrategias de marketing automation que te darán un excelente resultado

No hay duda de que el marketing automation está definitivamente implantado en la digitalización de la mayoría de las empresas. Sin embargo, la variedad y complejidad de las herramientas existentes es grande, lo cual dificulta saber qué herramienta es la más adecuada para tu negocio, y sobre todo, una vez que la tienes, qué estrategias utilizar, ya que lo importante no es sólo saber utilizar la herramienta, sino también saber para qué con fundamento. En este post, te voy a contar cómo está el mercado del marketing automation, cuál es la proyección y sobre todo, cuáles son las principales estrategias de automatización que puedes poner en marcha para poder sacar provecho a tu herramienta hoy mismo. Vamos a por ello.

El mercado del marketing automation generó al nivel mundial en el año 2021, 3.600 millones de dólares, para el 2027 se espera que se llegue a 11.460 millones de dólares. El mercado más grande, como viene siendo normal, es el norteamericano, sin embargo, el mercado de mayor crecimiento, se espera que sea el asiático.

Este crecimiento se debe fundamentalmente al incremento en la digitalización de las empresas.

La realidad aumentada, el vídeo over-the-top (OTT) y la publicidad online están cada día más en auge. Estas tendencias, junto con otras, están impulsando la búsqueda por parte de los departamentos de marketing, de automatizaciones que les ayuden a poder centrarse en estas nuevas tendencias y dejar de lado otras más rutinarias.

El uso generalizado de teléfonos inteligentes, el cual ha alcanzado casi el 30 % de la base mundial de usuarios móviles, ha provocado un aumento exponencial en la generación de datos. Tales estadísticas indican aún más la necesidad de marketing optimizado para dispositivos móviles y un software de apoyo a la automatización.

Incluso las pymes están contratando herramientas simples de automatización, debido al ahorro de recursos que les supone y la alta eficiencia que recogen en todo lo relacionado con el marketing.

En este punto, es interesante centrarse en dos áreas: la automatización en B2B y en B2C.

En el mundo del B2B, sobre todo en Europa, el uso de plataformas de automatización de marketing está bastante asentado, sin embargo, se quejan, según un estudio de Mordor Intelligence, de que no las están sabiendo aprovechar en todo su potencial.

Este hecho, es conocido por muchas de las plataformas y empresas de servicio de automation, ofreciendo herramientas más personalizadas, en lo que se está comenzando a llamar como el Marketing as a Service (MaaS).

En cuanto al B2C, los especialistas en estos mercados afirman que hay una gran oferta de plataformas y tecnologías que les ayudan a automatizar sus procesos de marketing, sobre todo enfocados en mejorar el servicio al cliente.

Las principales plataformas por uso en el B2C son estas:

  • Microsoft.
  • IBM (Silverpop).
  • Oracle.
  • Salesforce.
  • Adobe (Marketo).

Sin embargo, hay otras muchas que hacen que el mercado de la automatización de marketing esté especialmente fragmentado. Tales como SAP, HubSpot, SALESmanago, Teradata, SharpSpring, ActiveCampaign o Act-On Software, entre otras.

Ante tal fragmentación, estas plataformas buscan obtener una ventaja sobre el resto, y para ello se están lanzando a ampliar sus servicios y funciones, a través de fusiones y adquisiciones de empresas similares.

Estas son las principales plataformas, su progresión en el mercado y cómo están evolucionando, pero al final, lo importante es cómo las utilizas.

Ahora que ya tienes esta amplia visión, voy a contarte qué estrategias de marketing automation puedes llevar a cabo para comenzar a tener resultados desde ya.

 

Principales estrategias de marketing automation que harán subir tu ROI

Estrategias de Marketing Automation

Está claro que el marketing automation te puede ayudar a obtener contactos, hacer nurturing y dirigirlos hacia la parte final de tu funnel de ventas, mientras te ahorra tiempo y aumenta la productividad de tu equipo de marketing. Sin embargo, ¿lo sabría aprovechar tu empresa?

Muchas empresas adquieren la plataforma, la implementan y esperan a que funcione sola, pero la realidad es que para que realmente funcione, es necesario que el marketing automation esté integrado como una parte más dentro del plan de marketing. Y por supuesto, cualquier plan de marketing ejecutado con éxito comienza con una estrategia bien pensada.

 

#1. Utiliza la automatización para mejorar la comunicación con el equipo.

Incluso mucho antes de tener clientes, por poner un ejemplo, es necesario disponer de un buen flujo de trabajo en el que todos los integrantes del equipo que va a trabajar en el marketing automation, disponga de una adecuada comunicación. Copywriters, diseñadores, community managers y demás perfiles, deben de trabajar en perfecta sintonía, y eso no es nada fácil.

En una encuesta de Salesforce de más de 1400 ejecutivos corporativos, empleados y académicos de escuelas de negocio, el 86 % de los participantes creía que la falta de colaboración era responsable de los fallos y problemas que surgían durante el trabajo. Por tanto, antes de comenzar, ten muy en cuenta este detalle y establece una estrategia de automatización de comunicación con el equipo responsable del trabajo.

 

#2. Usa contenido inteligente para atraer clientes.

HubSpot define al contenido inteligente como: “También conocido como contenido “dinámico” o “adaptativo”, el contenido inteligente es un término para los aspectos de un sitio web, anuncio o cuerpo de correo electrónico que cambian según los intereses o el comportamiento anterior del espectador. Este, crea una experiencia personalizada específicamente para el visitante o lector en ese momento”.

El uso de este contenido dinámico ayudará a impulsar la interacción con tus usuarios y clientes potenciales, ya que le estás ofreciendo justo aquello que le interesa, según ha mostrado en sus patrones de comportamiento.

Y una forma de comprender el comportamiento y los intereses anteriores del usuario y del cliente es adoptar completamente el marketing de contenidos y comenzar a generar confianza con los clientes.

Según DemandGen Report, el 47% de los decisores de compra vieron y se involucraron con 3-5 piezas de contenido antes de interactuar con un agente de ventas. Es por eso por lo que no solo se debe crear contenido, sino contenido excelente y creíble. Por ello, el 96% de los decisores de compra B2B demandan más contenido generado por los líderes de opinión de cada industria.

En este caso, para poder tener éxito, es necesario que dispongas del contenido adecuado y oportuno a los intereses y momento del journey en el que se encuentre cada uno de los usuarios o potenciales, de cara a poder realizar una automatización adecuada.

En esta estrategia, ten en cuenta que los datos sobre los clientes y potenciales es crucial, por lo que tendrás que prestar especial atención a toda la información que puedas recoger sobre ellos a través de tu plataforma de automatización de marketing.

 

#3. Estrategia de campañas de goteo o ‘drip campaign’.

Una campaña de goteo es aquella que se activa en función de lo que vaya haciendo el usuario y de su comportamiento. Por ejemplo, en el momento de suscribirse a una newsletter, se le envía automáticamente un mensaje. Si más adelante visita una página de producto, le enviamos un mensaje con más información sobre ese producto. Si llega al carrito de la compra, pero lo abandona, le enviamos una oferta.

Como ves, es un goteo de envíos automatizados que salen en función de un comportamiento de un usuario.

Los mensajes enviados a través de campañas por goteo tienen tasas de apertura un 80 % más altas y tasas de clics tres veces mayores que un mensaje que se envía a todo el mundo al mismo tiempo. Además, las empresas que son excelentes en las campañas de goteo generan un 80 % más de ventas a un costo un 33 % menor.

 

#4. Estrategia de nurturing.

Alguien que entra en tu web es muy posible que sea un comprador potencial, sin embargo, es probable que en ese momento no esté preparado para la venta. Para este tipo de potenciales, es necesario poner en marcha una estrategia adecuada de nutrición, pero ¿cómo los nutres? A través de contenidos dinámicos que se adaptan a las necesidades específicas de cada lead.

Según una investigación de Forrester, las empresas que sobresalen en el nurturing de clientes potenciales generan un 50% más de ventas a un costo un 33% menor.

Lo más probable, es que la mayoría de tus leads estén en la etapa de conocimiento. A través del nurturing y los contenidos adecuados, puedes mover a esos leads hacia la etapa de conocimiento, y de esta a la de consideración, para finalmente llegar a la de decisión.

 

#5. Estrategia de secuencia de correos electrónicos.

Es tan sencillo como esto:

  1. Generas un contenido que ofreces a cambio de un registro.
  2. A quien complete dicho registro, automatizas el envío de un mensaje de agradecimiento junto con la descarga del contenido prometido.
  3. Al cabo de un tiempo, si ese lead no ha interactuado con nosotros, se le envía un nuevo mensaje relacionado con el contenido descargado anteriormente.
  4. Unos días después, si interactúa con ese producto o servicio, se le envía otro correo electrónico con una oferta relacionada.
  5. Si lo aceptan, se enviará una notificación al equipo de ventas para realizar un seguimiento.

Este podría ser un proceso simplificado de lo que supone una estrategia de este tipo. Funciona porque se pueden personalizar los correos electrónicos y enviar información relevante para acciones previas de prospectos específicos. Y todo se puede hacer usando la automatización de marketing.

 

#6. Estrategia de segmentación de listas.

No todos tus clientes estarán interesados ​​en lo mismo. Y una de las formas más rápidas de perder uno es inundar su bandeja de entrada con correos electrónicos no relacionados y no deseados. Por ejemplo, es posible que no desees enviar una invitación a un evento a un suscriptor que vive en la otra punta del país. Entre otras cosas, para evitar esas situaciones, segmentamos.

La segmentación consiste en separar tu base de clientes en grupos independientes y estratégicos. Esta te ayuda a recopilar más información sobre tus clientes y aumenta la retención al satisfacer sus necesidades específicas. Comúnmente, los clientes están segmentados por:

  • Información demográfica.
  • Información geográfica.
  • Comportamiento de compra pasado.
  • Nivel de compromiso.

Manualmente, definir a cada cliente sería mucho trabajo. Pero con la automatización del marketing, la segmentación se simplifica.

 

#7. Estrategia de fidelización de clientes.

Todos sabemos que es más barato y fácil mantener a los clientes actuales que ganar nuevos, fundamentalmente porque el costo de obtener uno nuevo es un 5-25% más alto. Es por eso por lo que es importante planificar una estrategia posterior a la compra, y la automatización puede ayudar.

Primero, envía un correo electrónico para asegurarte de que tu cliente está satisfecho con su compra. Luego, envía periódicamente correos electrónicos basados ​​en el comportamiento de compra anterior con cualquier producto o servicio nuevo que les pueda interesar. Presta especial atención a aquellos clientes con una alta tasa de participación. Estos podrían ser los prescriptores de tu marca.

Una vez que los tienes identificados, anímalos a que te recomienden a amigos, incluyendo bonos de referencia, ofertas especiales o cupones.

 

Para finalizar

Como conclusión te voy a dejar rápidamente una serie de datos, sacados de un estudio realizado por Marketo de Adobe:

  • El 91% de los usuarios más exitosos dicen que la automatización de marketing es «muy importante» para el éxito general de sus programas de marketing.
  • El 25% de los encuestados calificó la automatización de marketing como «muy exitosa» en el logro de objetivos importantes.
  • El 54 % de las empresas más exitosas utilizan ampliamente la automatización de marketing.
  • La automatización de marketing impulsa un aumento del 14,5 % en la productividad de ventas y una reducción del 12,2 % en los gastos generales de marketing.
  • En promedio, el 49 % de las empresas utilizan actualmente la automatización de marketing, y más de la mitad de las empresas B2B (55 %) adoptan la tecnología.

Sin embargo, es difícil llevarlo a cabo con los recursos actuales de cualquier empresa, a no ser que te apoyes en una empresa especializada en marketing automation como artyco. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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Ejemplos de caso de uso del Machine Learning en el Marketing Digital.

Ejemplos de caso de uso del Machine Learning en el Marketing Digital.

Ejemplos de caso de uso del Machine Learning en el Marketing Digital.

Hace décadas, cuando alguien oía hablar de la inteligencia artificial, pensaba automáticamente en robots que invadían el mundo y sometían a las personas a su yugo. Sin embargo, hoy día, todos tenemos interiorizado lo positivo que es en la vida cotidiana. Gracias a ella, podemos comunicarnos con una web a través de un chatbot, o recibir promociones que se ajustan a nuestros hobbies e intereses, entre otras muchas cosas más. No obstante, para quienes ha supuesto un avance importante, ha sido para los responsables de marketing, quienes a través del machine learning en el marketing digital, tienen la oportunidad de tomar decisiones cruciales, rápidamente basadas en big data. De esto es de lo que te voy a hablar en este post. Vamos a verlo.

El aprendizaje automático o machine learning (ML) es una clase de métodos de inteligencia artificial que se caracterizan por no brindar soluciones directas a problemas, sino sistemas de entrenamiento para aplicar soluciones.

Podemos encontrarnos con una gran cantidad de métodos de aprendizaje automático, pero se suelen dividir en dos grupos principales: los que aprenden con un “maestro” y los que no.

En el caso de los primeros, es una persona la que proporciona a la máquina datos iniciales en forma de pares de situación-solución. A continuación, el sistema de aprendizaje automático analiza estos pares y aprende a clasificar situaciones en función de soluciones conocidas. Un caso muy sencillo y que nos es útil a todos, es por ejemplo cuando el sistema aprende cuándo marcar como spam ciertos mensajes que nos llegan a nuestro buzón de correo electrónico.

En el otro caso, es decir, cuando aprende sin maestro, la máquina recibe toda la información de una manera desordenada de situaciones sin soluciones, y aprende a clasificar esas situaciones en base a signos similares o diferentes, sin guía humana.

En el campo que nos interesa, el del marketing digital, se utiliza el machine learning sobre todo para encontrar patrones en las actividades de los usuarios en un sitio web. Esto, ayuda a poder predecir el comportamiento futuro de esos usuarios y a optimizar rápidamente las campañas publicitarias.

Por qué es eficaz el Machine Learning en el Marketing Digital.

Ejemplos de uso de Machine Learning en el Marketing Digital.

El objetivo del aprendizaje automático en el marketing no es otro que ayudar a tomar decisiones rápidas, basadas en grandes cantidades de datos (Big Data).

El proceso de trabajo al respecto es el siguiente: los especialistas en ML crean una hipótesis, la prueban, la evalúan y la analizan. Aunque parezca sencillo, este trabajo es largo y complicado, y a veces, los resultados son incorrectos, porque la información está cambiando cada segundo.

Por ejemplo, para evaluar 20 campañas publicitarias considerando 10 parámetros de comportamiento para cinco segmentos diferentes, un especialista necesitará aproximadamente cuatro horas. Si dicho análisis se lleva a cabo todos los días, el especialista dedicará precisamente la mitad de su tiempo a evaluar la calidad de las campañas. Cuando se usa el aprendizaje automático, la evaluación toma minutos y la cantidad de segmentos y parámetros de comportamiento es ilimitada.

Gracias al Machine Learning, podemos responder más rápido a los cambios en la calidad del tráfico generado por campañas. El resultado, es que los responsables de marketing pueden dedicar más tiempo a crear hipótesis, en lugar de a realizar acciones rutinarias.

Otro factor importante a tener en cuenta es la rapidez, pero por el hecho de que los datos caducan, y a medida que estos se vuelven obsoletos, el valor de los resultados que hemos obtenido disminuyen.

Una persona no puede procesar los volúmenes de información que los sistemas analíticos recopilan un cuestión de minutos. A través de esos sistemas de ML, se pueden procesar cientos de solicitudes, organizarlas y proporcionar resultados en forma de una respuesta inmediata a una pregunta.

¿Qué beneficios tiene el Machine Learning para el trabajo diario en el Marketing Digital? Muy sencillo:

  • Mejora la calidad del análisis de datos.
  • Te permite analizar más datos en menos tiempo.
  • El sistema se adapta a cambios y nuevos datos.
  • Te permite automatizar los procesos de marketing y evitar el trabajo de rutina.
  • Hace todo lo anterior rápidamente.

Ejemplos de uso de Machine Learning en el Marketing Digital.

Por qué es eficaz el Machine Learning en el Marketing Digital.

Existen una gran variedad de usos del aprendizaje automático en el campo del marketing digital, sin embargo, creo que los más interesantes o destacables son estos que te expongo a continuación:

1. Sistemas de recomendación.

Son los ya por todos conocidos, en los que se ofrece a los clientes los productos que les interesan en ese momento.

Un sistema de recomendación predice cuáles son los productos que es más probable que compre un cliente. Con dicha información, genera notificaciones push y por correo electrónico, así como bloques de “productos recomendados” y “productos similares” en la web.

El resultado de ello es que los usuarios ven ofertas personalizadas, lo que aumenta la probabilidad de que realicen la compra.

Para conseguir esto, se suelen utilizar algoritmos K-means clustering.

2. Segmentación por previsión

El objetivo de las segmentaciones no es otro que poder utilizar el presupuesto publicitario solo en aquellos usuarios objetivo que merecen la pena o que tienen más probabilidades de comprar nuestro producto o servicio.

Las segmentaciones más utilizadas son:

  • Creación de segmentos sobre los que orientar la publicidad, de tal modo que se muestre la publicidad a aquellos grupos con el mismo conjunto de atributos.
  • Segmentaciones que se activan mostrando anuncios a los usuarios, después de que realicen una determinada acción, como, por ejemplo, ver un producto o agregar un artículo al carrito de la compra.
  • Segmentación predictiva, en la que se muestran los anuncios a los usuarios en función de la probabilidad de que realicen la compra.

La principal diferencia entre estos tipos de orientación es que la orientación predictiva utiliza todas las combinaciones posibles de decenas o cientos de parámetros de usuario con todos los valores posibles. Todos los demás tipos de orientación se basan en un número limitado de parámetros con ciertos rangos de valores.

Lo que predice la segmentación de previsión es la probabilidad de que un usuario realice una compra en “n” días.

El resultado de utilizar este tipo segmentaciones es que logras mostrar la publicidad a un público más específico, lo que aumenta la eficacia de las campañas.

Los algoritmos más comunes para conseguir esto son: XGBoost , CATBoost, Decision Tree (si hay pocos datos disponibles o son evidentes pocos patrones).

3. Previsión de LTV

Los métodos más conocidos para calcular el valor de vida de un cliente, o LTV , se basan en el conocimiento del beneficio total de un cliente y el tiempo durante el cual el cliente ha estado interactuando con la empresa. Sin embargo, muchas veces es interesante conocer el LTV antes de que este se vaya, para así poder crear estrategias comerciales en función del resultado para cada cliente. En este caso, la única solución es predecir el LTV en función de los datos disponibles y agrupar por segmentos.

Una vez que tienes los LTV previstos por cliente, y has creado los diferentes segmentos en función de este, se cargan los segmentos en el sistema que se utilice, y se automatizan los envíos de comunicaciones en función de la tasa de abandono de cada uno, con el objetivo de evitar esas fugas y aumentar al máximo el valor de cada cliente.

Una vez has lanzado las campañas, se deberían de cargar los segmentos en Google Analytics utilizándolos para analizar la efectividad de las campañas publicitarias basadas en el LTV previsto.

El resultado de aplicar este tipo de técnica es que puedes determinar el presupuesto publicitario por usuario en función del LTV, mejorando así la efectividad de las campañas.

Los algoritmos comunes para este propósito suelen ser: XGBoost , SVM , Random Forest o Regresión Logística.

4. Previsión de la tasa de abandono.

El concepto de abandono o salida se refiere a los clientes que han dejado la empresa y por tanto, la pérdida de ingresos asociada. Por lo general, se expresa en términos porcentuales o monetarios.

La previsión de la tasa de abandono permite responder a la intención de un cliente de abandonar su producto o servicio antes de que realmente lo haga. Lo cual es tremendamente útil para cualquier empresa, ya que puedes definir acciones para evitar que eso suceda.

La manera de trabajarlo sería, crear diferentes segmentos en función de la probabilidad de abandono, y planificar y automatizar una serie de acciones para cada uno de esos segmentos.

Gracias a esto, lo que consigues es mejorar la retención de clientes y por tanto, los beneficios de tu empresa.

Los algoritmos más comunes para este propósito son: SVM, Regresión logística y otros algoritmos de clasificación.

Como puedes ver, el machine learning no es algo tan complejo como pueda parecer al leer su nombre, estando bastante bien bajado a la realidad de cualquier empresa. Este está dirigido a obtener unas mejoras cuantificables y unos beneficios en cuanto a eficiencia de presupuestos, acciones de marketing y resultados.

En artyco, trabajamos cada uno de estos puntos, logrando aumentar la rentabilidad de nuestros clientes día a día. ¿Quieres que lo hagamos contigo?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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