Predictive Audiences, tecnología de Zeotap que permite crear y activar campañas en segmentos de audiencia predictivos

Predictive Audiences, tecnología de Zeotap que permite crear y activar campañas en segmentos de audiencia predictivos

Zeo­tap, Pla­ta­for­ma de Datos del Clien­te, ha anun­cia­do hoy el lan­za­mien­to de la tec­no­lo­gía Pre­dic­ti­ve Audien­ces como par­te de su reco­no­ci­da y pre­mia­da Pla­ta­for­ma de Inte­li­gen­cia del Clien­te (CIP). Con ella, los pro­fe­sio­na­les del mar­ke­ting podrán aumen­tar el impac­to de sus cam­pa­ñas, ya que per­mi­te su crea­ción y acti­va­ción en seg­men­tos pre­dic­ti­vos de audien­cia apren­di­dos con el uso de machi­ne lear­ning de for­ma sen­ci­lla.

Pre­dic­ti­ve Audien­ces ha sido dise­ña­da para resol­ver algu­nos de los prin­ci­pa­les pro­ble­mas a los que se enfren­tan los pro­fe­sio­na­les del mar­ke­ting que bus­can un mejor retorno de la inver­sión de sus esfuer­zos en digi­tal. Si bien estos son cons­cien­tes de que la seg­men­ta­ción tra­di­cio­nal basa­da en reglas pue­de pro­vo­car inefi­cien­cias y des­per­di­cio de la inver­sión, la capa­ci­dad de gene­rar audien­cias seg­men­ta­das apren­di­das con machi­ne lear­ning ha reque­ri­do duran­te mucho tiem­po del apo­yo de los espe­cia­lis­tas de Data Scien­ce. Algo que ha sido muy difí­cil para muchos pro­fe­sio­na­les del sec­tor e impo­si­ble para otros.

Sin embar­go, la tec­no­lo­gía Pre­dic­ti­ve Audien­ces per­mi­te un cam­bio de para­dig­ma al redu­cir el pro­ce­so de crea­ción y acti­va­ción de seg­men­tos de audien­cia al uti­li­zar machi­ne lear­ning a tra­vés de tres sen­ci­llos pasos:

  1. Mode­los ‘out of the box‘: Los pro­fe­sio­na­les de mar­ke­ting que son usua­rios de una CIP pue­den apli­car a los datos de sus clien­tes y sin nece­si­dad de tener expe­rien­cia en Data Scien­ce o Mar­ke­ting Analy­tics, mode­los de Recen­cia-Fre­cuen­cia-Mone­ta­ria (RFM) o de Valor de Vida del Clien­te (CLV). Los pri­me­ros deter­mi­nan cuá­les son los mejo­res clien­tes aten­dien­do a los fac­to­res de cuán­do reali­zó su últi­ma com­pra (recency), cuán­tas veces com­pran (fre­quency) y cuán­to gas­tan en ellas (mone­tary). Y los segun­dos esta­ble­cen el valor que tie­ne un clien­te para una mar­ca según las com­pras que hizo en el pasa­do o el bene­fi­cio neto aso­cia­do con un clien­te a lo lar­go de su ciclo de vida.
  2. Enri­que­ci­mien­to: Una Pla­ta­for­ma de Inte­li­gen­cia del Clien­te enri­que­ce los seg­men­tos resul­tan­tes con atri­bu­tos de datos adi­cio­na­les como la edad, los datos demo­grá­fi­cos o los intere­ses. Y al mis­mo tiem­po per­mi­te al usua­rio apli­car atri­bu­tos pro­pios del per­fil del clien­te como el esta­do de sus­crip­ción al correo elec­tró­ni­co o la con­di­ción de miem­bro.
  3. Acti­va­ción: Las audien­cias resul­tan­tes pue­den acti­var­se en cual­quier canal de mar­ke­ting a tra­vés del eco­sis­te­ma de inte­gra­ción de Zeo­tap.

Hemos vis­to estos hechos una y otra vez: los pro­fe­sio­na­les del mar­ke­ting quie­ren uti­li­zar los datos de los clien­tes para impul­sar sus cam­pa­ñas e impac­tar mejor, pero se que­dan atas­ca­dos cuan­do nece­si­tan el apo­yo de la Data Scien­ce. Y Pre­dic­ti­ve Audien­ces está dise­ña­do para resol­ver este pro­ble­ma”, expli­ca Daniel Heer, fun­da­dor y CEO de Zeo­tap. “Al poner al alcan­ce de los pro­fe­sio­na­les el poder del machi­ne lear­ning, Pre­dic­ti­ve Audien­ces hace que sea fácil impul­sar rápi­da­men­te el éxi­to de sus esfuer­zos de mar­ke­ting con solo unos pocos clics. Algo que supo­ne un cam­bio en la for­ma de ope­rar para el equi­po de datos”.

A lo lar­go de este año, la Pla­ta­for­ma de Inte­li­gen­cia del Clien­te de Zeo­tap, que ha sido nom­bra­da recien­te­men­te líder en el Infor­me Grid de pri­ma­ve­ra de 2021 de G2 Crowd de soft­wa­re de Pla­ta­for­mas de Datos del Clien­te, ofre­ce­rá más mode­los out of the box y la posi­bi­li­dad de apli­car mode­los per­so­na­li­za­dos en Pre­dic­ti­ve Audien­ces.