¿Qué tienen que ver las pruebas A / B con el aprendizaje automático?

¿Qué tienen que ver las pruebas A / B con el aprendizaje automático?


Para algunos especialistas en marketing, las pruebas A / B son obvias.

Después de todo, no hay nada como saber qué contenido de marketing se prefiere con su público objetivo, antes de enviarlo a las masas.

Aunque la prueba es una técnica de marketing intemporal, puede ser un poco frustrante debido a la incertidumbre de todo. Afortunadamente, hay un superhéroe poco probable al que señalar cuando hablamos de las actualizaciones a una prueba A / B regular: aprendizaje automático.

Si encuentra resultados no concluyentes o innecesarios después de las pruebas A / B, es posible que desee probar el aprendizaje automático para ver si eso puede optimizar sus pruebas A / B.

Si desea que las pruebas A / B puedan simplificarse y automatizarse, el aprendizaje automático es el elemento que falta. En la siguiente sección, vamos a actualizar las definiciones de las pruebas A / B y el aprendizaje automático, luego aprenderemos cómo funcionan juntas para hacer que su vida como vendedor sea mucho más fácil.

¿Qué es una prueba A / B y aprendizaje automático?

En esta sección, vamos a sumergirnos en lo básico. Esto incluye qué es una prueba A / B, qué es el aprendizaje automático y cómo ambos son beneficiosos para los especialistas en marketing.

Pruebas A / B

Las pruebas A / B son una técnica de marketing común y poderosa. Antes de enviar un mensaje de marketing, un vendedor enviaría versiones de «prueba» a una parte de los miembros de la audiencia para ver cuál funciona mejor.

El uso de una prueba A / B le da una idea de lo que más deleita a sus clientes. Por ejemplo, si está utilizando una campaña promocionada de tweets para respaldar el lanzamiento de un nuevo producto, puede probar diferentes versiones de ese tweet utilizando un software automatizado, para que pueda saber cómo comercializar a su audiencia.

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Después de ver qué tweet tuvo la mayor cantidad de clics, puede usar ese versión en mensajes de marketing, así como una plantilla para la duración de la campaña. De esa manera, el compromiso es más una garantía.

Ejecutar una prueba A / B es bastante simple. Sin embargo, es posible que encuentre algunos inconvenientes con las pruebas A / B.

Por ejemplo, es posible que tenga que tomar la decisión final antes de recibir resultados concluyentes, especialmente si se encuentra en una fecha límite ajustada.

¿Otro posible bache en el camino? Bueno, a más personas les puede gustar la opción A, pero todavía hay una parte de una audiencia que elegirá B, y los vendedores que buscan atraer a ambos podrían sentirse frustrados.

Afortunadamente, sin embargo, puede usar el aprendizaje automático para hacer que las pruebas A / B sean menos estresantes. Veamos cómo en las siguientes secciones, comenzando con el aprendizaje automático es en primer lugar.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una técnica utilizada para analizar grandes conjuntos de datos. Atrás quedaron los días de pasar por listas de contactos expansivas y audiencias objetivo: el aprendizaje automático hace que el trabajo pesado sea más rápido, más preciso y a mayor escala.

Para explicar más, consideremos un ejemplo: ¿utiliza herramientas de informes de redes sociales, como Instagram Insights? Si es así, ya está utilizando el aprendizaje automático para agilizar su trabajo. Las herramientas de informes de redes sociales ayudan a quienes utilizan el aprendizaje automático a descubrir cómo los clientes se involucran en los esfuerzos de marketing en redes sociales.

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Esto es lo que los especialistas en marketing deben saber sobre el aprendizaje automático:

Si desea que su campaña de marketing sea más personalizada y potencialmente más útil para clientes individuales, el aprendizaje automático puede ayudarlo a crear segmentos de clientes más ajustados, analizar el rendimiento con precisión y ejecutar campañas sorprendentes.

En resumen, el aprendizaje automático elimina horas de análisis de datos que es una parte esencial del marketing y permite a los especialistas en marketing ser más productivos. De hecho, Google descubrió que el 66% de los líderes de marketing están de acuerdo en que la automatización y el aprendizaje automático ayudan a su equipo a centrarse más en las iniciativas estratégicas de marketing.

El aprendizaje automático ayuda a los vendedores con el descubrimiento, la optimización, la medición y la creatividad de la audiencia. El aprendizaje automático también ayuda a las pruebas A / B. A continuación, profundicemos en cómo los dos pueden trabajar de la mano.

Aprendizaje automático y pruebas A / B

Hemos analizado por qué las pruebas A / B pueden afectar algunos inconvenientes: los datos pueden no ser concluyentes cuando los necesita, y puede encontrar que su audiencia está dividida de manera relativamente uniforme, con un grupo grande que prefiere la opción menos favorecida.

La poderosa composición del aprendizaje automático puede ayudar con estos problemas al automatizar las pruebas A / B. Los algoritmos de aprendizaje automático también permiten a los especialistas en marketing analizar los resultados con mayor precisión.

Por ejemplo, la herramienta Lead Flow de HubSpot, una herramienta que organiza todo lo relacionado con los leads, tiene un sistema efectivo que permite a los usuarios ejecutar una prueba continuamente. En otras palabras, los especialistas en marketing configuran la prueba y HubSpot hace el resto.

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Alternativamente, puede probar un software como Optimizely, una plataforma que se especializa en entrega y experimentación. Un vendedor que utiliza Optimizely podría usar las herramientas de aprendizaje automático que ofrece la plataforma y probar los mensajes de marketing y aumentar la conversión y el valor de por vida.

Al utilizar el aprendizaje automático, los especialistas en marketing pueden obtener una mejor idea de lo que el público quiere en muchos pasos clave del proceso de prueba A / B.

Para asegurarse de que la prueba vaya a los clientes correctos, el aprendizaje automático clasifica y analiza los canales, como los canales de medios sociales, para ayudar al usuario a descubrir clientes valiosos. Eso significa que si un vendedor quiere descubrir clientes potenciales en Twitter, el aprendizaje automático podría hacerlo de manera rápida y completa.

Los avances tecnológicos han ayudado a la accesibilidad de los datos de aprendizaje automático y sus usos para el marketing. Por ejemplo, hace diez años, sería más difícil descubrir software que hiciera pruebas A / B por usted, pero los sistemas de administración de contenido (CMS) a menudo tienen este componente integrado en su software.

El mundo actual del marketing está más ocupado y se mueve más rápido que nunca. Su metodología de marketing debería ser más eficiente para mantenerse al día. Al automatizar algunas técnicas, como las pruebas A / B, su próxima ronda de pruebas puede ser muy fácil.

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