Por Redacción - 21 Noviembre 2023
El uso de la Inteligencia Artificial en el marketing ha revolucionado la experiencia de compra del consumidor. A partir del historial de preferencias y comportamientos del cliente, es posible personalizar el contacto y las ofertas enviadas, lo que repercute directamente en la tasa de conversión y en el fortalecimiento de la relación entre la empresa y el público.
Cuando se combina con la automatización del marketing, la Inteligencia Artificial realiza todas las etapas del proceso sin implicar acciones manuales, lo que ayuda a optimizar el tiempo. Un ejemplo de solución es "Send Frequency", desarrollada por E-goi Digital Solutions, empresa especializada en automatización de marketing omnicanal y soluciones a la medida. La tecnología es capaz de identificar el mejor día y hora en que es más probable que cada suscriptor interactúe con la campaña de e-mail, basándose en su historial de interacciones anteriores.
En uno de los casos de implementación, Send Frequency aumentó el ticket medio de venta en un 73% en los dos primeros meses. La solución fue implementada por E-goi Digital Solutions en la estrategia de comunicación de una marca de moda en Portugal. Las campañas de e-mail enviadas en franjas personalizadas tuvieron una tasa de apertura mínima del 56%, sin quitar más tiempo al equipo de marketing de la marca.
"La tecnología evalúa un historial mínimo de seis meses de comportamientos, como aperturas y clics, que se almacenan en el modelo. A continuación, define el mejor día y hora para enviar la comunicación a cada suscriptor durante los siete días siguientes. Cada hora, la Inteligencia Artificial crea segmentos y envía automáticamente las campañas a los clientes que suelen interactuar en ese periodo", explica el Jefe de Innovación e Investigación de E-goi, Daniel Alves de Oliveira, responsable de la gestión del proyecto.
El modelo Send Frequency forma parte de una serie de algoritmos diseñados por el Centro de Investigación y Desarrollo de E-goi para ser entrenados constantemente y adaptados a cualquier modelo de negocio, con el objetivo de maximizar la conversión. "Con cada campaña enviada, la tecnología almacena el comportamiento individual de los suscriptores en el propio modelo, refuerza el aprendizaje y mejora la recomendación de futuras campañas, lo que aumenta la eficiencia", afirma Daniel. Todas las técnicas aplicadas en los experimentos se simularon previamente con una base científica.
