1. Incorporar chatbots para mejorar el servicio al cliente:
Los chatbots aparecen en la esquina inferior de la pantalla y proporcionan ayuda poco después de que un visitante llega en el sitio, son una vista típica en los sitios web actuales. Los chatbots permiten a las empresas brindar ayuda las 24 horas del día a sus clientes.
Estos chatbots pueden responder preguntas básicas de los clientes y remitirlos a las personas adecuadas si no pueden ayudar. Continúan aprendiendo de sus interacciones con los visitantes, recopilando e interpretando datos para proporcionar respuestas más precisas.
2. Optimizar el contenido:
Una de las partes más importantes del SEO es la optimización del contenido, que ayuda a aumentar la visibilidad de la búsqueda orgánica. El contenido que obtiene muchos clics ayuda a mejorar la clasificación en los motores de búsqueda de un sitio web y a atraer más visitantes.
Ya sean líneas de asunto de correo electrónico, titulares de periódicos o gráficos, el Machine Learning puede ayudar a identificar qué material funciona mejor. Puede, por ejemplo, descubrir que las imágenes de una sola persona funcionan mejor que las imágenes de grupo y priorizar dichos resultados.
Elimina las conjeturas y ayuda a los anunciantes a dirigirse al grupo demográfico correcto con el tipo de contenido que los atraerá más.
3. Desarrollar nuevos productos y servicios:
Los algoritmos del Machine Learning pueden ayudar a personalizar mejor los nuevos productos y servicios a las necesidades de los consumidores. Por ejemplo, ahora es posible realizar encuestas con clientes potenciales en todo el mundo y evaluar los resultados para suministrar un producto.
4. Descubrir tendencias:
El Machine Learning se ensambla a través de datos no estructurados para revelar de qué están hablando los clientes en la esfera pública. Puede decodificar las redes sociales para generar nuevos productos o ideas de contenido que se adapten a los gustos de los clientes.
5. Personalizar las recomendaciones de productos:
Hay muchas formas en las que el Machine Learning puede mejorar la experiencia de compra de los clientes. Puede ayudar a los compradores en sus decisiones de compra y ofrecer recomendaciones de productos personalizadas.
Cuando se utiliza el Machine Learning para acelerar y optimizar las recomendaciones de productos, el up-selling y el cross-selling pueden tener un nivel de participación significativamente mayor.
6. Mejorar la generación y la puntuación de clientes potenciales:
Los clientes potenciales son el elemento vital de una empresa, y el Machine Learning puede ayudarlos a generar clientes potenciales más altamente calificados. Las conversaciones entre representantes y clientes en un sitio web pueden enseñar a los bots a utilizar la IA.
Conocer la probabilidad de que un cliente potencial realice una compra puede ayudar a los especialistas en marketing que tienen que lidiar con muchos clientes potenciales. El Machine Learning utiliza datos para puntuar clientes potenciales, lo que puede aumentar la eficiencia y ahorrar tiempo.
7. Optimizar el marketing publicitario:
Tradicionalmente, la publicidad implicaba decidir qué canal publicitario utilizar, cuánto espacio publicitario comprar, cuándo publicar un anuncio y cuánto tiempo debería durar una campaña.
La publicidad es un gasto importante para las empresas y el Machine Learning puede ayudar a optimizarlo.
8. Automatizar el marketing:
El marketing se lleva al siguiente nivel con la automatización. El Machine Learning analiza los números, aprende de los resultados anteriores y proporciona información útil. Ayuda en todos los elementos del marketing, incluida la segmentación del consumidor, la generación de sugerencias, la personalización de contenido y el servicio al cliente.
9. Optimizar precios:
Los precios dinámicos han existido durante un tiempo y se emplean comúnmente en la industria hotelera y de viajes. Los precios flexibles están disponibles en muchas empresas, según las condiciones del mercado y la demanda de los clientes.
10. Predecir la pérdida de clientes:
Las empresas pueden comunicarse con los clientes antes de que se vayan si pueden predecir la pérdida. Es posible entrenar un modelo de Machine Learning con instancias de consumidores que abandonaron o no abandonaron para descubrir patrones e identificar a los clientes que no es probable que abandonen.
