En este blog, analizamos algunas de las tendencias de marketing de 2024, especialmente cómo las pequeñas o medianas empresas podrían aprovechar y salir adelante.

En este blog, profundizaremos en las cinco principales estrategias y tendencias de marketing que las pymes pueden aprovechar para impulsar el crecimiento, aumentar las conversiones y crear conciencia de marca. Desde el marketing de contenidos hasta el marketing en motores de búsqueda, exploraremos las formas más eficaces de llegar a tu público objetivo e interactuar con él. Ya sea que quieras aumentar tu presencia en línea, mejorar las tasas de conversión de tu sitio web u optimizar tus campañas en las redes sociales, este blog te proporcionará información y estrategias.

Marketing de contenidos

La publicidad nativa y el contenido patrocinado se destacan como estrategias cruciales para las empresas que buscan mejorar sus esfuerzos de marketing sin problemas. Más de un tercio (36%) de los especialistas en marketing planean aumentar su inversión en publicidad nativa en 2024, y el 56% planea seguir invirtiendo la misma cantidad. Solo el 9% dice que reducirá su inversión. (HubSpot, 2024).

Según el Informe general global digital 2024, los consumidores prefieren cada vez más el contenido orgánico que es relevante para sus intereses. Esta tendencia subraya la importancia de crear contenido patrocinado atractivo y de alta calidad que aporte valor a la audiencia y, al mismo tiempo, promueva sutilmente el mensaje de una marca.

A diferencia de la publicidad tradicional, que está diseñada para interrumpir y destacar, la publicidad nativa está diseñada para integrar y promocionar tu marca ante un público nuevo que, de otro modo, nunca conocería tu marca. La asociación con plataformas que tienen un sólido marco de publicidad nativa puede mejorar significativamente la visibilidad y la credibilidad de la marca.

El marketing de influencers sigue siendo relevante. Según una encuesta realizada por HubSpot, el 84% de los profesionales del marketing encuestados afirman que aumentarán su inversión en marketing de influencers en 2024. Una visión interesante del marketing con influencers desde el punto de vista de una pyme es que, en lugar de gastar mucho dinero en publicidad para personas influyentes con millones de seguidores, puedes invertir en las llamadas micropersonas con entre 10 000 y 100 000 seguidores.

Aún confiando en la investigación de HubSpot, los especialistas en marketing también obtuvieron el mayor éxito con los microinfluencers mencionados anteriormente; el 47% de los vendedores influyentes informaron que sí. Como muestra también del poder del marketing con influencers, 1 de cada 4 usuarios de redes sociales ha comprado un producto basándose en la recomendación de un influencer en los últimos tres meses.

Según Datareportal, los miembros de LinkedIn han superado los mil millones, lo que la convierte en una plataforma publicitaria muy relevante en 2024. Los recursos publicitarios muestran que el aumento interanual es de casi un 14%. Los datos demográficos indican que los usuarios de entre 18 y 24 años superan en número a los mayores de 35 años, mientras que la audiencia publicitaria de las empresas se sitúa entre 25 y 34 años.

LinkedIn es especialmente eficaz en el marketing de empresa a empresa (B2B), ya que el 93% de los vendedores de contenido B2B utilizan LinkedIn para el marketing social orgánico.

Incluso si eres una empresa más pequeña, puedes establecer contactos y establecer relaciones, promocionar tu contenido (publicaciones de blog, vídeos, imágenes, etc.), utilizar publicidad dirigida y realizar un seguimiento de tus esfuerzos de marketing utilizando las herramientas analíticas de LinkedIn.

El auge de la IA ofrece numerosas oportunidades en el marketing de contenidos. Puede aumentar el volumen al que se produce el contenido. Sin embargo, la IA también puede dañar la reputación de una marca debido a los prejuicios, el plagio o la falta de alineación con los valores de la marca, ya que el 60% de los profesionales del marketing comparten esta preocupación.

Afortunadamente, si la IA se usa solo como un asistente con ojos humanos que observan atentamente el resultado final, se pueden evitar estas caídas.

Cuando se trata de crear el contenido en sí, el contenido de formato corto parece estar aquí para quedarse y crecer en relevancia. El contenido de formato corto ofrece el ROI (retorno de la inversión) más alto, con un 31%, por lo que no sorprende que los especialistas en marketing tengan previsto invertir más en él en 2024 (26%).

Entre el 15 y el 20% de los usuarios de Internet de todo el mundo afirman haber comprado un producto después de verlo anunciado en las redes sociales, y una parte importante de esta influencia se atribuye a TikTok. Las estadísticas estadounidenses muestran el mismo alcance: el 71,2% de los usuarios compraron artículos que encontraron en sus feeds (Fit Small Business, 2024).

La IA se puede utilizar para agilizar la creación de contenido de formato corto. Por ejemplo, la IA puede crear fragmentos atractivos para las redes sociales, lo que aumenta la probabilidad de que se compartan e interactúen.

Los estudios de casos proporcionan ejemplos detallados y reales de cómo un producto o servicio resuelve problemas, lo que los hace altamente efectivos para fomentar la captación de clientes potenciales.

Los estudios de casos y las publicaciones de blog también son altos en cuanto al ROI: un 15% (HubSpot, 2024). El contenido de formato corto está más del lado del B2C (Business to Consumer). Según las listas de interodigital, en B2B (Business to Business), los tipos de contenido más populares son los artículos cortos (94%), los vídeos (84%) y, por último, los estudios de casos (78%).

La IA puede ayudar a crear y distribuir estudios de casos a la audiencia adecuada. La IA puede analizar qué estudios de casos generan más participación y sugerir mejoras o nuevos temas en función del interés de la audiencia.

La incorporación de imágenes y vídeos en las publicaciones del blog puede mejorar aún más su atractivo y eficacia. Los estudios de casos se encuentran entre los diez tipos de contenido que generan la mayor cantidad de backlinks, que son un factor importante para mejorar la clasificación de un sitio web en los motores de búsqueda. Además, incluir estudios de casos en las campañas de correo electrónico puede resultar en un aumento del 19,3% en las tasas medias de apertura (kraftshala, 2024).

Los estudios de casos son un activo versátil que se puede colocar estratégicamente en todo el embudo de marketing y ventas. Suelen ser más eficaces en las etapas intermedias e inferiores, cuando los clientes potenciales han identificado los problemas y buscan soluciones activamente. Al proporcionar ejemplos detallados y reales de cómo un producto o servicio ha abordado desafíos específicos, los estudios de casos pueden ayudar a los clientes potenciales a comprender el valor y el ROI de la oferta. La incorporación de testimonios y datos de los clientes puede reforzar aún más el impacto del estudio de caso.

Marketing en redes sociales

En 2024, las tendencias de marketing en redes sociales se verán impulsadas por varios desarrollos clave. Si bien la popularidad del contenido de formato corto está en su punto máximo, un cambio de cara a este año es el resurgimiento de las publicaciones de solo texto, especialmente en plataformas como X (antigua Twitter), lo que pone de relieve la transición del contenido puramente visual a la interacción tradicional basada en texto.

Este cambio sugiere que las audiencias buscan formas de comunicación más sustantivas y directas. Además, el contenido generado por IA es cada vez más prominente, con herramientas avanzadas que crean interacciones más personalizadas y auténticas. Estas capacidades de la IA desafían las nociones tradicionales de autenticidad al generar contenido que se ajusta profundamente a las preferencias y los comportamientos de los usuarios.

El marketing de influencers continúa evolucionando, con un movimiento significativo hacia el «éxito comunitario», donde los influencers fomentan conexiones genuinas y producen contenido muy relevante para sus audiencias.

Este enfoque hace hincapié en la creación de confianza y comunidad por encima de las meras actividades de promoción. También se espera que los influencers virtuales se generalicen, ofreciendo a las marcas nuevas vías de participación y promoción dentro de un metaverso en expansión.

Otra tendencia notable es el uso creciente de las plataformas de redes sociales como motores de búsqueda, que proporcionan experiencias de usuario personalizadas y contextualizadas. Este cambio es crucial para que las marcas optimicen su contenido para que sea más fácil encontrarlo en estas plataformas.

Para las pequeñas y medianas empresas (PYMES), estas tendencias presentan oportunidades únicas. Al interactuar con personas influyentes de nicho, las pymes pueden llegar a audiencias muy específicas, lo que fomenta una mayor participación y autenticidad. Además, aprovechar las herramientas de inteligencia artificial para la creación de contenido y la interacción con los clientes puede agilizar las operaciones y mejorar la personalización de las iniciativas de marketing.

Además, la integración de la IA en el contenido generado por los usuarios (UGC) permite a los fans remezclar y reinterpretar los materiales de la marca de forma creativa, lo que impulsa a las marcas a adoptar estrategias de contenido más flexibles e imaginativas.

La creación de contenido basada en inteligencia artificial ayuda a las pymes a ampliar su alcance a través del marketing comunitario. En 2024, la inteligencia artificial, las personas influyentes auténticas y las nuevas funciones de la plataforma darán forma al marketing en redes sociales y ofrecerán a las empresas nuevas formas de interactuar con el público.

Marketing de motores de búsqueda

El marketing en motores de búsqueda (SEM) es un aspecto crucial del marketing digital, y se espera que en 2024 se produzcan cambios significativos en la forma en que las empresas abordan el SEM. Una de las tendencias clave es el aumento de la optimización de las búsquedas por voz. Este cambio hacia la búsqueda por voz exige que las empresas optimicen su contenido para las consultas en lenguaje natural, utilizando palabras clave largas y frases en lenguaje natural para mejorar la visibilidad. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) desempeña un papel crucial a la hora de descifrar el lenguaje humano, ya que permite a las empresas analizar una gran cantidad de datos de texto procedentes de las redes sociales. Al emplear algoritmos de PNL, las empresas pueden extraer información significativa de las publicaciones, comentarios y mensajes de las redes sociales, revelando información valiosa sobre las preferencias, las emociones y las áreas de interés de los usuarios. (storylab.ai, 2024).

Además, se espera que continúe el uso creciente de la inteligencia artificial (IA) en el SEM, con herramientas impulsadas por la IA que puedan analizar grandes cantidades de datos y proporcionar información sobre el comportamiento de los usuarios y los patrones de búsqueda. Esto permitirá a las empresas crear campañas publicitarias más específicas y personalizadas, lo que aumentará la probabilidad de conversiones.

El impacto ambiental es otra consideración importante para la estrategia SEM. Las empresas deben asegurarse de que sus actividades de SEM no dañen el medio ambiente reduciendo su huella de carbono, minimizando los residuos y utilizando materiales y prácticas sostenibles. También es crucial evitar el lavado ecológico, que implica hacer afirmaciones falsas sobre la sostenibilidad ambiental. (2 sementales, 2024).

La resiliencia es clave para la estrategia SEM en 2024. Las empresas deben estar preparadas para eventos inesperados, como desastres naturales o ciberataques, y asegurarse de que sus actividades de SEM puedan soportar estos desafíos. Esto incluye contar con planes de respaldo y redundancias para que las actividades de SEM funcionen sin problemas incluso durante las interrupciones. (2 sementales, 2024).

Como comentario final, Google anunció su nueva experiencia generativa de búsqueda (SGE) en Google I/O en mayo de 2023. Este nuevo desarrollo de búsqueda generado por IA es un enfoque experimental de búsqueda que utiliza IA generativa para agregar información de las SERP en una sola respuesta.

Esto elimina la necesidad de hacer clic en las páginas web individuales para obtener respuestas, aunque la instantánea sí da crédito a las fuentes de la primera página. También puede responder a preguntas complejas y largas, de modo que los usuarios no tengan que realizar varias búsquedas.

A pesar de los cambios y la incertidumbre que trae consigo la SGE de Google, la optimización para la clasificación sigue siendo crucial, ya que las respuestas de la SGE se generan utilizando fuentes de las principales páginas de Google. (carta, 2024).

Optimización de conversiones

La optimización de la conversión, CRO, es el proceso de mejorar su sitio web o aplicación para lograr que más visitantes realicen la acción deseada. El éxito de la estrategia de tasa de conversión se define por la tasa de conversión. Por lo general, entre el 2% y el 5% se considera una buena tasa, lo que significa que solo entre 2000 y 5000 clics en tu sitio web frente a los 100 000 clics generaron la acción deseada.

La optimización de la tasa de conversión consta de diferentes partes, que de manera optimista se pueden automatizar hasta un 99%

En el análisis y la recopilación de datos, herramientas como Google Analytics se utilizan como ojos y oídos para revelar cómo los visitantes interactúan con tu sitio. En qué hacen clic, dónde lo dejan y cuánto tiempo permanecen.

Los mapas de calor y los mapas de desplazamiento se pueden utilizar como visualizaciones de posibles áreas de interés y puntos de fricción. Las grabaciones de las sesiones de los usuarios y el análisis de los formularios también son importantes. Entonces, ¿cómo se puede usar la IA en esto?

Las herramientas impulsadas por la inteligencia artificial se pueden usar para generar informes personalizados sobre métricas clave, resaltar tendencias e incluso ofrecer información procesable de forma automática, lo que le ahorra horas de análisis manual. Los algoritmos de inteligencia artificial se pueden utilizar para analizar los datos históricos a fin de predecir el comportamiento futuro de los usuarios e identificar los posibles obstáculos a la conversión antes de que afecten a los resultados finales.La

segmentación de la base de clientes es crucial, especialmente en el marketing B2B. El marketing basado en cuentas (ABM) se adopta ampliamente en el ámbito B2B para dirigirse a clientes individuales o grupos específicos. El objetivo es influir en los clientes más importantes de una empresa y en sus organizaciones de compras mediante un enfoque específico y personalizado.

El ABM se diferencia del marketing masivo tradicional, que tiene como objetivo llegar al mayor número posible de contactos simultáneamente desde una sola empresa. En cambio, ABM se centra en adaptar los esfuerzos de marketing a cuentas o grupos de cuentas específicos, ofreciendo una experiencia más personalizada y relevante. Al aprovechar el aprendizaje automático, la segmentación se puede basar de manera rentable en una gama más amplia de factores, creando grupos hipersegmentados.

Después de recopilar los datos, es vital entender a tu audiencia. Los chatbots basados en inteligencia artificial se pueden utilizar para recopilar valiosos comentarios de los usuarios mediante interacciones que permiten formular preguntas interesantes y clasificar las respuestas, lo que proporciona información sobre las necesidades y los puntos débiles de los usuarios.

La IA también puede analizar el texto de las reseñas de los clientes, las publicaciones en las redes sociales y las encuestas para medir el sentimiento general e identificar las áreas en las que tu sitio web o producto podría no funcionar.

Las pruebas A/B (también conocidas como pruebas divididas) y la experimentación te ayudan a darte cuenta de cómo los cambios menores afectan a tu sitio. Desde los efectos visuales hasta la experiencia general del usuario, el objetivo de las pruebas A/B es identificar los cambios que pueden mejorar la participación de los usuarios, las tasas de conversión u otros resultados deseados.

La IA se puede utilizar para automatizar las pruebas A/B; plataformas como OptiMonk te permiten configurar y ejecutar pruebas A/B automáticamente, gestionando la asignación del tráfico, los cálculos de significación estadística e incluso la declaración de los ganadores. Algunas plataformas implementan el aprendizaje automático para ajustar los elementos del sitio web (titulares, imágenes, CTA) en tiempo real en función del comportamiento de los usuarios, optimizando constantemente las conversiones. La IA puede ayudar especialmente en aspectos relacionados con los factores finales, como el rendimiento (básicamente, la velocidad del sitio), con la optimización de las imágenes; redimensionando, recortando y comprimiendo automáticamente las imágenes para lograr un rendimiento óptimo del sitio web sin sacrificar la calidad.

Dos cosas que hay que mencionar especialmente en lo que respecta al CRO son la compatibilidad entre dispositivos y el diseño de páginas de productos que prioriza los dispositivos móviles. La compatibilidad se refiere a que la página o las páginas funcionan correctamente en diferentes dispositivos. Por ejemplo, el texto es lo suficientemente grande como para leerlo y los elementos en los que se puede hacer clic tienen suficiente relleno para poder tocarlos fácilmente. Dar prioridad a los dispositivos móviles se refiere a diseñar páginas con dispositivos móviles como prioridad, en lugar de limitarse a reorganizar el diseño del escritorio.

Un aspecto importante de la optimización es el contenido en sí mismo que se proporciona. La IA también se puede utilizar en la optimización del contenido .

Las recomendaciones de contenido basadas en inteligencia artificial pueden ofrecer contenido a los usuarios en función de su historial de navegación y preferencias, lo que aumenta la participación y las conversiones. La optimización dinámica del contenido personaliza el contenido del sitio web en tiempo real en función de los datos demográficos, la ubicación, el dispositivo y el comportamiento de los usuarios para ofrecer una experiencia más personalizada.

Marketing basado en datos

Los datos son el combustible de todos los algoritmos de marketing. Sin datos, no funcionan de manera eficiente. También es importante asegurarse de que los datos en sí sean de alta calidad y de que la cantidad recopilada sea suficiente. Si los datos utilizados para la personalización están incompletos, son incorrectos o están sesgados, pueden dañar los resultados. Garantizar la limpieza e integridad de los datos es crucial para evitar una personalización sesgada o engañosa. Los algoritmos de IA se entrenan a partir de datos históricos, lo que podría llevar a utilizar datos plagados de sesgos.

Como en todo tipo de marketing, los clientes aprecian la personalización profunda; hasta el 71% de los consumidores exigen interacciones personalizadas. La IA permite utilizar iniciativas de marketing hiperpersonalizadas para adaptarse a las preferencias y los comportamientos individuales.

Esto incluye recomendaciones de productos personalizadas, campañas de marketing por correo electrónico personalizadas y contenido personalizado que llegue al público objetivo. El marketing por correo electrónico sigue siendo eficaz y, por eso, es una parte muy potencial de las estrategias de marketing basadas en datos.

El marketing por correo electrónico sigue siendo una fuerza dominante en el panorama del marketing digital. Según datos recientes, el 41% de los profesionales del marketing lo consideran su canal más eficaz, y se espera que el mercado alcance los 12 000 millones de dólares a finales de 2024 (Sender, 2024).

Las estrategias basadas en datos, en particular la segmentación y la personalización, están impulsando este crecimiento. Las campañas de correo electrónico segmentadas muestran tasas de interacción significativamente más altas, con un 30% más de aperturas y un 50% más de clics en comparación con las campañas no segmentadas. Cabe destacar que el 78% de los profesionales del marketing consideran que la segmentación de suscriptores es la estrategia de marketing por correo electrónico más eficaz.

La personalización amplifica aún más la eficacia del marketing por correo electrónico. Los correos electrónicos personalizados generan tasas de transacción seis veces más altas que sus homólogos no personalizados. Al reconocer este potencial, el 55% de los profesionales del marketing están priorizando aumentar los esfuerzos de personalización durante el próximo año (Sender, 2024).

Al aprovechar los datos de los clientes para la segmentación y la personalización, las empresas pueden mejorar significativamente el rendimiento de su marketing por correo electrónico y obtener mejores resultados.

De la confianza de terceros a la alianza de primera parte: el nuevo paradigma de los datos

Durante muchos años, los profesionales del marketing podían confiar en los procesos de incorporación de datos, lo que implicaba utilizar fuentes de terceros para actualizar o añadir la información que faltaba a su base de datos de consumidores. En 2015, un estudio realizado por Forbes descubrió que el 88% de los profesionales del marketing utilizaban datos obtenidos por terceros para mejorar su comprensión de cada cliente.

Muchas empresas tecnológicas gigantes han tomado medidas hacia un futuro sin cookies, destacando la importancia de los datos de primera mano para la segmentación y la personalización. Google, por ejemplo, anunció en enero de 2020 sus planes de eliminar gradualmente las cookies de terceros en Chrome, tras una iniciativa similar de Apple con la prevención de seguimiento inteligente (ITP) de Safari.

A pesar de los repetidos retrasos en la eliminación gradual de las cookies de terceros, con la última prórroga hasta el 23 de abril de 2024, la trayectoria sigue siendo clara. Esta transición no es una tendencia pasajera, sino un cambio fundamental en las prácticas de marketing digital. Es imperativo que los especialistas en marketing, desarrolladores y ejecutivos de publicidad busquen de manera proactiva alternativas transparentes y bien comunicadas para la recopilación y la segmentación de datos.

El enfoque se está desplazando hacia estrategias de datos de primera parte y de terceros, que priorizan el consentimiento de los usuarios y el intercambio directo de información. Este enfoque no solo aborda los problemas de privacidad, sino que también ofrece oportunidades para lograr una interacción más auténtica con los clientes. Las empresas que se adapten rápidamente a este nuevo paradigma estarán mejor posicionadas para mantener estrategias de marketing digital eficaces en un entorno posterior a las cookies.

Como se mencionó anteriormente, las formas más orientadas al consentimiento de obtener datos son los datos de parte cero y los datos de primera parte. Los datos de terceros son datos que los usuarios ceden voluntariamente a la empresa en la que confían. Las empresas deben ofrecer a los clientes algo de valor a cambio de esta información.

Optimización de la interacción con los clientes mediante la adquisición de datos sin intervención de terceros

Algunos ejemplos de datos independientes son los centros de preferencias, la gamificación de la experiencia de marketing con encuestas, desafíos y cuestionarios, las recomendaciones personalizadas y los programas de fidelización.

Los centros de preferencias son interfaces personalizables dentro de las propiedades digitales de las empresas (como un sitio web o un correo electrónico) donde los clientes pueden gestionar sus preferencias de comunicación. Esto incluye elegir el tipo y la frecuencia de las comunicaciones que reciben, así como los canales a través de los cuales las reciben (por ejemplo, correo electrónico, SMS, notificaciones push).

Los centros de preferencias ofrecen transparencia y control de los datos a los clientes, experiencias personalizadas y comunicaciones personalizadas para cada cliente y una mejor segmentación.

Además, los centros de preferencias garantizan el cumplimiento de las normas de privacidad de datos, como el RGPD (Reglamento general de protección de datos de la Unión Europea) y la CCPA (Ley de privacidad del consumidor de California, California, EE. UU.) al ofrecer opciones claras y sencillas para que los clientes gestionen sus preferencias de datos y comunicación.

Por último, los detalles recopilados ayudan a mejorar los segmentos de marketing, haciéndolos más precisos.

El contenido interactivo o la experiencia gamificada son una herramienta poderosa para atraer al público y recopilar datos valiosos. El uso de contenido interactivo tiene muchas ventajas.

Algunos para mencionar:

• El contenido interactivo genera el doble de conversiones que el contenido pasivo (Gitnux, 2024).
• El contenido interactivo mejora el aprendizaje y la retención al promover el aprendizaje activo. Esto hace que los usuarios piensen y tomen decisiones.
• El contenido interactivo proporciona datos valiosos sobre las preferencias, los comportamientos y los intereses de los usuarios.
• El contenido interactivo se puede compartir más en las plataformas de redes sociales que el contenido estático, lo que mejora el intercambio social.
• Por último, el contenido interactivo puede ayudar a una empresa a destacarse de la competencia y crear una imagen de marca positiva

La clave para mantener la relevancia de las recomendaciones personalizadas es hacer que a los clientes les resulte lo más fácil posible actualizar con el tiempo los datos de terceros que han proporcionado voluntariamente.

Esto se puede lograr, por ejemplo, mediante correos electrónicos de actualización periódica de preferencias o avisos en la aplicación, lo que permite a los clientes gestionar sus perfiles y preferencias en un centro central e incorporar la recopilación de datos sin intervención de terceros en los puntos de contacto clave, como los flujos de incorporación o posteriores a la compra.

Es importante recordar el intercambio de valor y transmitirlo al cliente; cuanto más consigas que el cliente comparta sus preferencias, más personalizadas y valiosas serán las recomendaciones que reciba a cambio. Esto fomenta la confianza, el compromiso y la lealtad a largo plazo.

Los programas de fidelización son una de las formas más eficaces para que las empresas recopilen datos de terceros. Al ofrecer recompensas, descuentos o acceso exclusivo a cambio de la información de los clientes, estos programas crean un intercambio de valor transparente que fomenta la participación.

Cuanto más valor reciba un cliente del programa de fidelización, más probabilidades tendrá de proporcionar datos detallados de terceros. Luego, estos datos se pueden usar para ofrecer recomendaciones de productos, contenido y ofertas altamente personalizadas, lo que mejora aún más la experiencia del cliente e impulsa la lealtad.

Optimización de la eficacia del marketing mediante el análisis de datos de primera mano

Si bien los datos de terceros se basan en la información proporcionada directa y voluntariamente por los clientes, los datos de primera parte se recopilan a través de diversas interacciones directas con su marca. Ambos tipos de datos son cruciales para crear estrategias de marketing personalizadas y eficaces en un mundo sin cookies.

Cuando se trata de datos de primera mano, hay algunos tipos esenciales que se pueden recopilar: interacciones transaccionales, conductuales, demográficas y de redes sociales (inblog, 2023).

Los datos transaccionales se refieren al historial de compras, los valores promedio de las transacciones y los rangos de SKU (unidades de mantenimiento de existencias). Estos datos son clave cuando una empresa quiere hacer recomendaciones de productos relevantes a un cliente u ofrecer ofertas y promociones en plazos opcionales.

Los datos de comportamiento contienen información sobre las acciones de un usuario en un sitio web, incluidas las páginas visitadas, el tiempo dedicado a cada página, los enlaces en los que ha hecho clic y los productos añadidos al carrito.

Los datos demográficos consisten en lo que cabría esperar: edad, género, ubicación, ocupación, etc.

Los comentarios y las encuestas son comentarios directos de los consumidores. De naturaleza cualitativa, pueden proporcionar información que los datos numéricos pueden pasar por alto.

Las interacciones en las redes sociales son cosas como los me gusta, las acciones compartidas, los comentarios y otras interacciones en las plataformas de redes sociales. Estas pueden dar información sobre las preferencias de un usuario, las personas influyentes a las que sigue y los temas que le interesan.

Descripción general de las herramientas esenciales

¿Cuáles son las diferentes tecnologías y herramientas que las empresas pueden utilizar en su camino hacia el marketing basado en datos? Una de estas herramientas son muchas de las plataformas de datos de clientes (CDP), que unifican los datos de los clientes de múltiples fuentes en una vista única e integral. Las CDP como Segment, Tealium y Treasure Data permiten a las empresas recopilar, organizar y activar los datos de los clientes para impulsar campañas de marketing personalizadas.

Otra herramienta esencial son las plataformas de automatización de marketing, como HubSpot, Marketo y Pardot. Estas plataformas permiten a las empresas automatizar las tareas de marketing repetitivas, como las campañas de correo electrónico, la captación de clientes potenciales y la publicación en las redes sociales, al tiempo que proporcionan capacidades avanzadas de análisis e informes.

Para un análisis y una optimización de datos más granulares, las empresas pueden recurrir a herramientas como Google Analytics, Adobe Analytics y Mixpanel. Estas plataformas ofrecen información detallada sobre el comportamiento de los clientes, el rendimiento del sitio web y la eficacia de las campañas de marketing, lo que permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos y mejorar continuamente sus estrategias.

Por último, las empresas deberían considerar la posibilidad de invertir en motores de personalización basados en inteligencia artificial, como los que ofrecen Monetate, Optimizely y Dynamic Yield. Estas herramientas aprovechan el aprendizaje automático para analizar los datos de los clientes y ofrecer recomendaciones de productos, contenido y ofertas altamente personalizadas en tiempo real.

Al aprovechar un conjunto integral de herramientas y tecnologías de marketing basadas en datos, las empresas pueden asegurarse de que sus algoritmos de marketing se basan en datos precisos y de alta calidad, lo que les permite crear experiencias personalizadas y atractivas que impulsen la lealtad de los clientes y el crecimiento empresarial.