En el Día de Internet, vale la pena mirar más allá de los cables, las pantallas y las aplicaciones. Internet no es sólo una tecnología: es una infraestructura cultural. Una plataforma donde la humanidad, de manera caótica y constante, ha volcado su conocimiento, su creatividad y su conversación. Y si hoy hablamos tanto de inteligencia artificial, es porque internet lo hizo posible.
La IA no surgió en el vacío. Detrás de los modelos que hoy nos asombran con respuestas fluidas y textos bien armados, hay un cimiento invisible: la red. Internet fue el espacio donde se almacenó y compartió el conocimiento de millones de personas; donde se escribieron blogs, artículos, foros, libros digitalizados, líneas de código, memes, imágenes y sonidos. Sin esa avalancha colectiva de información -heterogénea y viva- no existiría la materia prima para entrenar los sistemas actuales.
Pero internet no sólo proveyó datos. También instauró una forma de pensar distribuida, conversacional. El hipertexto, los hilos, los comentarios cruzados: todos simulan una lógica de razonamiento colectivo que ahora las máquinas intentan replicar. En cierta forma, la inteligencia artificial es una imitación estadística de la mente colectiva, un eco procesado de cómo hablamos y pensamos en línea.
¿Habría sido posible crear estos modelos sin una red global abierta? Difícilmente. Porque entrenar máquinas para entendernos requiere más que matemática: requiere exposición masiva a la complejidad humana. Y esa complejidad está tejida en la trama infinita de internet.
La inteligencia artificial no es sólo una proeza de la ingeniería. Es también un reflejo de lo que hemos dicho, escrito, compartido y buscado en línea. Es el resultado inesperado de una conversación colectiva que nunca dejó de expandirse. Más que una creación tecnológica, la IA es el producto emergente de una humanidad hiperconectada.
En lo que concierne al mundo del marketing, la medición y analítica enfrentan grandes desafíos debido a normativas como el GDPR (Reglamento general de protección de datos de la Unión Europea), la Ley de protección de datos chilena y políticas privadas como las de iOS 14+. Estas regulaciones limitan el acceso a datos claves para medir campañas, dificultando el rastreo y análisis del impacto de las estrategias de marketing.
En paralelo, la ciencia de datos cada vez toma más relevancia en la materia y ha transformado el marketing digital, al permitir decisiones más informadas y personalizadas.
Al analizar grandes volúmenes de datos, las empresas pueden entender mejor las preferencias de los consumidores y crear campañas segmentadas. Además, los algoritmos de machine learning optimizan las estrategias en tiempo real, mejorando la eficiencia y el retorno de inversión (ROI). Esto ha llevado a una experiencia más satisfactoria para los clientes y un crecimiento sostenido para las marcas.
Herramientas para enfrentar el desafío
Para adaptarse a este nuevo contexto, se han popularizado tres herramientas, en que no todas dependen exclusivamente del rastreo individualizado:
MTA (Multi-Touch Attribution): Asigna crédito a las conversiones, distribuyéndolo entre todos los puntos de contacto que un cliente tiene con la marca a lo largo de su recorrido, ofreciendo una visión más precisa del impacto de cada interacción en el resultado final. Es más efectivo cuando se complementa con datos de primera fuente y tecnologías como el etiquetado del lado del servidor.
MMM (Marketing Mix Modeling): Analiza cómo contribuyen todos los canales al rendimiento general, mediante datos históricos agregados, evaluando efectos como el carryover, que mide el impacto retardado de la publicidad, y la saturación del canal, que identifica rendimientos decrecientes por sobreinversión.
Pruebas de Incrementalidad: Comparan grupos de tratamiento expuestos a campañas con grupos de control no expuestos, para medir el impacto incremental real de una estrategia, estableciendo relaciones causales y cuantificando los resultados directos atribuibles a las acciones de marketing.
La combinación de estas herramientas ayuda a los marketers a adaptarse al entorno regulado. MTA ofrece insights de corto plazo, MMM orienta decisiones estratégicas a largo plazo y las pruebas de incrementalidad validan las acciones.
En un contexto donde la privacidad es prioritaria, implementar datos consentidos y modelos basados en históricos es esencial para optimizar recursos y demostrar el impacto del marketing.
Imagina que estás lanzando una nueva campaña publicitaria. Sabes qué otras campañas anteriores han tenido cierto nivel de éxito, pero esta vez el contexto es diferente: nuevas audiencias, diferentes canales y un presupuesto ajustado. Entonces, ¿cómo puedes tomar decisiones basadas en datos con tanta incertidumbre?
Aquí es donde la Estadística Bayesiana se destaca. Este enfoque no solo te permite trabajar con datos incompletos, sino que también se adapta continuamente a medida que aprendes más sobre tus campañas y clientes. A diferencia de los métodos tradicionales, la estadística bayesiana no se queda estática; evoluciona contigo, ayudándote a tomar decisiones más informadas y dinámicas.
Pero, ¿qué es exactamente la Estadística Bayesiana?, ¿y cómo puede transformar el marketing digital? Sigue leyendo este artículo para descubrirlo.
¿Qué es la Estadística Bayesiana?
La Estadística Bayesiana se basa en el Teorema de Bayes, que actualiza las probabilidades de un evento a medida que incorporamos nuevos datos. Su fórmula es:
Imagina que estás probando un nuevo anuncio. P(A) es tu creencia inicial sobre su éxito, y P(A|B) es tu probabilidad actualizada después de ver los primeros clics. Esto te permite ajustar tu estrategia de manera continua.
Estadística Bayesiana y Estadística Clásica
La estadística clásica, o frecuentista, es lo que probablemente has encontrado en gráficos y reportes comunes. Su enfoque se basa en analizar datos históricos y calcular probabilidades basadas únicamente en esos datos. Es como sacar una fotografía y usar esa imagen para sacar conclusiones.
Por otro lado, la Estadística Bayesiana es más como un video: no solo analiza los datos que tienes en este momento, sino que también incorpora lo que ya sabes (llamado priori) y actualiza las probabilidades a medida que obtienes nueva información (posterior).
Diferencias Clave:
Estadística Clásica:
Requiere grandes cantidades de datos para obtener resultados confiables.
Produce estimaciones “fijas” basadas únicamente en datos observados.
No utiliza conocimiento previo.
Estadística Bayesiana:
Es efectiva incluso con muestras pequeñas.
Ajusta las estimaciones continuamente con nuevos datos.
Permite incorporar conocimiento previo, como el rendimiento de campañas anteriores.
Ejemplo en marketing digital: En un A/B testing clásico, necesitas esperar hasta recopilar suficientes datos para tomar una decisión sobre qué variante de anuncio es mejor. Con la Estadística Bayesiana, puedes empezar a ajustar tu estrategia mucho antes, actualizando las probabilidades de éxito en tiempo real a medida que recibes más clics o conversiones.
¿Por qué es importante la Estadística Bayesiana en marketing digital?
El marketing digital es un entorno cambiante donde las decisiones rápidas son cruciales. La Estadística Bayesiana se adapta perfectamente a estas necesidades porque:
Trabaja con incertidumbre Cuando lanzas una nueva campaña, es común no tener todos los datos. La Estadística Bayesiana te permite tomar decisiones desde el inicio, basándote en conocimiento previo y ajustando a medida que llegan nuevos resultados.
Se adapta en tiempo real Los datos cambian constantemente en marketing digital: más clics, nuevas audiencias o cambios en el comportamiento del cliente. Este enfoque actualiza las predicciones al ritmo de esos cambios.
Optimiza recursos Puedes redistribuir presupuestos publicitarios o decidir qué canales potenciar sin necesidad de esperar días o semanas para acumular datos.
Ofrece perspectivas más complejas La inferencia bayesiana no solo te dice qué pasó, sino qué tan probable es que algo funcione en el futuro.
Conclusión
La Estadística Bayesiana no es solo una gran herramienta, es un cambio de mentalidad que te permite trabajar de manera más inteligente con tus datos. En un entorno tan dinámico como el marketing digital, su capacidad para adaptarse a nuevas evidencias y manejar la incertidumbre es una ventaja que no puedes ignorar.
¿Listo para encontrar un Partner de Negocios para tu marca? Hablemos 🚀
Organizado por la consultora MIND, los participantes tuvieron la oportunidad de conocer las historias de desarrollo de referentes en este ámbito, aprender de sus experiencias y conocer casos de éxito.
El pasado 22 de agosto, se llevó a cabo el “Growth Forum 2024”, presentado como “el primer evento diseñado exclusivamente por y para expertos en Growth”. La jornada, con más de 65 asistentes presenciales y más de 50 vía streaming, tuvo lugar en el Salón Icare (Avenida El Golf 40, Oficina 001) de 8.30 a 12.30 horas. En ella, se reunieron profesionales de distintos sectores para explorar las últimas tendencias, herramientas y estrategias que están transformando el marketing digital.
Los invitados al panel
Profesionales influyentes en Growth y el desarrollo de productos digitales, fueron invitados como expositores para compartir su experiencia y conocimiento en esta disciplina. Aldo Iannuzzi, Head of Growth en TENPO; Daniela Díaz, Head of Acquisition en MACH; Gert Findel, Founder de ACID LABS; e Italo Parada, Managing Director en MIND.
Los participantes tuvieron la oportunidad de escuchar las charlas y sumergirse en temas claves como Marketing Mix Modeling, Incremental Testing, técnicas para mejorar tasas de conversión, modelos de fuga, entre otros.
Los grandes temas
“Growth Model: Retention”. Aldo Iannuzzi explicó qué es la retención y cuál es su relevancia en un Modelo Growth, ahondando en algunos puntos dentro de la estrategia para lograr aumentarla, tales como la definición de equipos de trabajo o squads, la segmentación de audiencias, la generación de hábitos, los canales, la creatividad y los incentivos.
“Tu cliente no es lineal”. Italo Parada habló sobre la relevancia de la experiencia del cliente, lo que ellos esperan de las marcas y cómo estas pueden hacerse cargo de esas expectativas. Comentó como el CDP (Customer Data Platform) es crucial para mejorar la personalización y la relevancia de las interacciones de marketing, lo que resulta en una mayor conversión y lealtad por parte del cliente.
“Cómo hacer Growth y su relevancia en la adquisición de clientes”. Daniela Díaz mostró la importancia de la Cultura Data Driven para la toma de decisiones y la gestión de estrategias de marketing digital, como también el impacto y los distintos modelos de atribución existentes.
“De visitantes a clientes”. Gert Findel explicó algunas metodologías o técnicas de marketing para transformar tráfico en conversiones. Como también expuso su charla “De Palabras Clave a la IA Generativa” , donde relató como la IA generativa y la búsqueda vectorial están transformando la búsqueda en eCommerce, con el fin de comprender mejor el contexto y la intención del usuario.
Metodología Growth
El Growth es una metodología dinámica que se ajusta a medida que emergen nuevas tecnologías, capacidades o comportamientos de compra y usabilidad de los usuarios. Para que un negocio prospere bajo estas metodologías, es fundamental no sólo buscar el crecimiento, sino también asegurar su sostenibilidad. Esto requiere fortalecer la capacidad para implementar experimentos y configurar una infraestructura digital robusta que respalde estos esfuerzos. Además, es esencial contar con una importante capacidad analítica y estadística, que pueda recopilar y analizar datos de manera proactiva.
La comprensión del viaje del usuario es crucial para profundizar en el rendimiento de tus campañas, ya que es necesario entender que cada usuario interactúa con tu sitio en múltiples puntos de contacto antes de realizar una conversión, como una compra o el llenado de un formulario. Sin embargo, ¿cómo puedes saber cuál de esos puntos de contacto fue el más influyente? Aquí es donde las rutas de atribución juegan un papel esencial.
Pero, ¿qué son las rutas de atribución?
Las rutas de atribución son el conjunto de interacciones que un usuario tiene con tu sitio web antes de completar una conversión. Estas interacciones pueden incluir clics en anuncios de pago, visitas a través de búsquedas orgánicas, interacciones en redes sociales, apertura de correos electrónicos, entre otros. El análisis de estas rutas busca identificar cómo y en qué medida cada uno de estos puntos de contacto contribuye a la decisión final del usuario.
Explorando los Modelos de Atribución
Para realizar un análisis efectivo de las rutas de atribución en marketing digital, es fundamental comprender los diversos modelos de atribución disponibles, ya que cada uno ofrece una perspectiva única sobre cómo asignar el crédito de la conversión entre los puntos de contacto.
Los modelos más comunes incluyen el de Último Clic, que otorga todo el crédito al punto de contacto final, y el de Primer Clic, que lo asigna al primer punto de contacto, ambos con limitaciones en cuanto a las interacciones intermedias. El Modelo Lineal distribuye el crédito de manera equitativa entre todos los puntos de contacto, mientras que el Modelo de Decaimiento en el Tiempo prioriza las interacciones más recientes.
El Modelo Basado en la Posición (U-Shaped) favorece el primer y último punto de contacto, y los Modelos Basados en Datos utilizan machine learning para una atribución más precisa y personalizada. Estos últimos son los más avanzados, pero requieren grandes volúmenes de datos y recursos analíticos. La elección del modelo adecuado depende de los objetivos de la empresa y del comportamiento de sus usuarios.
Toma de decisiones basada en datos: las rutas de atribución proporcionan una visión clara y cuantificable del rendimiento de tus campañas. Con esta información, puedes ajustar tus estrategias de marketing en tiempo real, basándote en datos reales sobre el comportamiento del usuario y las tendencias emergentes en el mercado.
La importancia de las Rutas de Atribución en la optimización de campañas
El análisis de las rutas de atribución no es solo un ejercicio teórico; tiene aplicaciones prácticas y tangibles en la optimización de campañas de marketing digital. Comprender estas rutas permite a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas en varios aspectos clave:
Optimización de la asignación de presupuesto: al identificar cuáles canales y puntos de contacto son más efectivos en cada etapa del viaje del cliente, puedes reasignar los presupuestos de marketing de manera más eficiente. Esto garantiza que estás invirtiendo en los canales que realmente generan valor, evitando gastar recursos en tácticas menos efectivas.
Mejora de la experiencia del usuario: con un conocimiento detallado de las rutas de atribución, puedes identificar los puntos de contacto más influyentes y diseñar estrategias de comunicación más personalizadas y efectivas. Esto no solo aumenta la probabilidad de conversión, sino que también mejora la experiencia general del usuario, fomentando una relación más sólida con la marca.
Implementación del Análisis de Rutas de Atribución
Para implementar un análisis efectivo de rutas de atribución, es crucial seguir un enfoque estructurado. Primero, es fundamental recolectar y centralizar los datos de todos los canales en una plataforma robusta, como Google Analytics 4, para obtener una visión unificada del viaje del cliente. Luego, debes seleccionar el modelo de atribución adecuado según tus objetivos de negocio y el comportamiento de tus usuarios, ya que no existe un modelo universal. Una vez implementado, es importante analizar y ajustar continuamente los resultados, adaptando sus estrategias de marketing a medida que surjan nuevos datos y tendencias. Finalmente, itera y mejora constantemente tus modelos de atribución, ya que la mejora continua es clave para mantenerse competitivo en el dinámico entorno digital.
El análisis de rutas de atribución es una herramienta poderosa que puede transformar la forma en que planificamos y ejecutamos tus campañas de marketing digital. Al desglosar cómo los usuarios interactúan con tu marca a lo largo de su viaje, puedes tomar decisiones más informadas sobre dónde invertir tus recursos y cómo optimizar cada punto de contacto para maximizar las conversiones.
En un mundo digital cada vez más saturado, comprender y aplicar correctamente el análisis de rutas de atribución no solo mejorará tu ROI, sino que también te permitirá construir relaciones más sólidas y duraderas con tus clientes, creando una base más sólida para el éxito a largo plazo.
¿Te gustaría saber más sobre este tema? Descarga nuestro ebook y comprende cómo cada punto de contacto contribuye al éxito general de una estrategia.
En el dinámico universo del marketing digital, donde los consumidores entablan relaciones con las marcas a través de diversos canales y dispositivos, entender la atribución de cada uno de estos canales al éxito general de una estrategia, se ha vuelto esencial.
Las marcas en la era digital tienen a su disposición una amplia variedad de canales para conectar con su audiencia potencial: desde anuncios de búsqueda hasta redes sociales, correo electrónico y contenido patrocinado, entre otros. Sin embargo, esta diversidad de canales plantea un desafío significativo en cuanto a la atribución de conversiones. Tradicionalmente, los especialistas en marketing han evaluado el desempeño de sus campañas midiendo el número de conversiones generadas por un canal específico. No obstante, esta métrica simplista no logra capturar la complejidad del recorrido del cliente en línea.
Al evaluar el rendimiento de un canal dado, como el canal X, una pregunta fundamental que surge es: ¿cuántas conversiones se obtuvieron? Pero responder a esta interrogante no resulta sencillo cuando consideramos que el viaje del usuario antes de la conversión involucra múltiples canales.
En lugar de ello, deberíamos indagar: ¿cómo contribuyó el canal X al TOTAL de conversiones? En otras palabras, es esencial entender cómo cada punto de contacto en el viaje del cliente contribuye al resultado final. Por ejemplo, un cliente puede descubrir una marca a través de un anuncio en redes sociales, profundizar su investigación mediante una búsqueda en línea y finalmente concretar una compra tras recibir un correo electrónico promocional. Cada uno de estos puntos de contacto desempeña un papel crucial en el proceso de conversión, y la atribución exitosa implica asignar un valor apropiado a cada uno de ellos.
Existen varias soluciones para abordar el desafío de la atribución de conversiones en un entorno de múltiples canales:
Preguntarle al lead
Marketing Mix Modeling (MMM)
Multi-Touch Attribution (MTA)
Dentro de los MTA podemos encontrar algunos más populares tales como:
Último Clic (Last Clic)
Primera Interacción (First Interaction)
Lineal (Linear)
Basado en Posición (Position-Based)
Basado en Tiempo o Decay (Time Decay)
Basado en datos
La atribución de conversiones en un entorno de múltiples canales es un desafío complejo, pero crucial para los especialistas en marketing digital. Comprender cómo cada punto de contacto contribuye al éxito general de una estrategia es fundamental para optimizar los esfuerzos de marketing y mejorar la experiencia del cliente. Si bien existen varias soluciones disponibles, como MMM y MTA, es importante elegir el enfoque que mejor se adapte a las necesidades y objetivos específicos de cada negocio. En última instancia, adoptar un enfoque holístico de la atribución de conversiones puede conducir a una toma de decisiones más informada y resultados más efectivos en el mundo del marketing digital.
¿Te gustaría saber más sobre este tema? Descarga nuestro ebook y comprende cómo cada punto de contacto contribuye al éxito general de una estrategia para optimizar los esfuerzos de marketing y mejorar la experiencia del cliente.
En la constante evolución del mundo digital, nos encontramos ante un concepto fascinante que está captando la atención de millones de personas: la Web3. Esta nueva era del internet promete revolucionar la forma en que interactuamos en línea, ofreciendo un ecosistema descentralizado y empoderando a los usuarios con un mayor control sobre sus datos y activos digitales.
La Web Descentralizada
La Web3 va más allá de ser una simple evolución de la web actual, es una visión que busca redefinir la relación entre usuarios y plataformas, eliminando la dependencia de intermediarios centralizados y otorgando mayor autonomía a cada individuo donde el control y la gestión de los datos no están en manos de una autoridad o entidad específica como en la web actual, sino en cada uno de los usuarios.
Dentro de las tecnologías que permiten que la Web3 sea una tecnología descentralizada está el “Blockchain” conocida principalmente por ser el fundamento de las criptomonedas. Es esencial en la Web3 porque proporciona las bases para una web descentralizada, segura, transparente e innovadora. Su capacidad para habilitar transacciones confiables y autónomas entre usuarios es fundamental para la realización de la visión de la Web3 como una plataforma más inclusiva y empoderadora para todos los usuarios.
Blockchain permite la creación de registros descentralizados e inmutables, lo que garantiza la transparencia y seguridad en las transacciones digitales, y esto puede ser a través de “Contratos Inteligentes” (en inglés Smart Contracts), que son programas informáticos autónomos que se ejecutan en la blockchain. Estos permiten la automatización y verificación de acuerdos sin la necesidad de intermediarios, lo que agiliza y asegura procesos comerciales.
Con la Web3, cada individuo tiene la capacidad de poseer y controlar su identidad en línea de manera segura y privada. Las Identidades Digitales Descentralizadas (DIDs) permiten la autenticación sin revelar datos personales sensibles, donde el metaverso se convierte en un espacio donde las DIDs permiten a los usuarios autenticarse de manera segura y privada, lo que brinda una experiencia más auténtica y confiable en comparación con los modelos tradicionales de identificación en línea.
El Ascenso del Metaverso en la Web3
MIND -empresa donde trabajo- en colaboración con Rooom.com y Adalid, tuvo el valor de ser pionero en la realización de la primera feria laboral del metaverso en Chile. Este evento no solo representó un logro significativo en innovación, sino que también abrió nuevas posibilidades para las interacciones inmersivas y colaborativas en el espacio digital. Imagina participar en eventos, conferencias o ferias laborales sin salir de tu hogar, en el metaverso, las interacciones son tridimensionales y altamente inmersivas, como lo fue en nuestra feria laboral, en el que los usuarios no solamente se pudieron presentar frente a posibles nuevos desafíos laborales, sino también interactuar entre sí con múltiples mensajes, teniendo una gran cantidad de tarjetas de presentación intercambiadas entre los asistentes.
Un Futuro Prometedor
El potencial del metaverso en la era de la Web3 es simplemente asombroso. Estamos presenciando el surgimiento de un nuevo paradigma en la interacción digital, donde la creatividad, la economía y las relaciones sociales se entrelazan en un entorno sin límites físicos, por lo que se nos genera una gran duda, ¿Qué presenciaremos más adelante?
¿Estamos encaminados hacia una paradoja en la cual la IA colapse sobre sí misma debido a la auto-referencialidad de su aprendizaje? ¿Nos dirigimos hacia un escenario donde la innovación se estanca por alimentarse de su propia creación? Te invitamos a reflexionar en esta columna
En el creciente panorama de la tecnología, los modelos de Inteligencia Artificial (IA) como ChatGPT están en el centro de una revolución digital, transformando desde la creación de contenido hasta la toma de decisiones empresariales. A medida que estas herramientas se vuelven más integradas en nuestras vidas cotidianas, generando una porción significativa del contenido en internet, surge una pregunta intrigante: ¿Estamos encaminados hacia una paradoja en la cual la IA colapse sobre sí misma debido a la auto-referencialidad de su aprendizaje?
El ciclo de retroalimentación
El proceso de entrenamiento de estos modelos, especialmente los de lenguaje natural, se basa en digerir y aprender de vastas cantidades de datos textuales disponibles en internet hasta cierto punto en el tiempo. Sin embargo, a medida que la IA se utiliza cada vez más para generar contenido, desde artículos hasta respuestas en foros, una porción creciente de este océano de datos proviene de las mismas máquinas diseñadas para aprender de él. Este ciclo de retroalimentación plantea la cuestión de si llegaría un momento en que estén aprendiendo más de su propio contenido generado previamente que de nuevas contribuciones humanas, potencialmente llevando a un estancamiento en la innovación y la diversidad del aprendizaje.
Desmitificando la paradoja
A primera vista, el escenario parece inevitablemente pesimista, sugiriendo un futuro donde las IAs giran en un bucle cerrado de autocreación, perdiendo contacto con la evolución del pensamiento y la creatividad humanos. Sin embargo, varios factores clave ofrecen una visión más matizada y menos apocalíptica:
1. Curación de datos: los equipos detrás implementan estrategias rigurosas de selección y curación de datos para asegurar que el material de entrenamiento sea de alta calidad, diverso y representativo de una amplia gama de perspectivas humanas.
2. Evolución de algoritmos: la tecnología de Inteligencia Artificial no es estática. Las mejoras continuas en algoritmos y técnicas de aprendizaje profundo aseguran que las IAs puedan reconocer y priorizar contenido innovador y original, evitando el riesgo de un ciclo de feedback cerrado.
3. Afinamiento supervisado: a menudo se somete a procesos de ajuste fino y supervisión por humanos para tareas específicas, lo que ayuda a mantener el alineamiento con los objetivos y valores humanos, incluyendo la apreciación por la originalidad y creatividad.
Mirando hacia el futuro
La interacción entre IA y contenido humano es una interacción delicada entre la innovación tecnológica y la creatividad humana. Aunque la posibilidad de una paradoja de auto-referencialidad que plantea preguntas válidas sobre el futuro del aprendizaje automático, las salvaguardas existentes y el compromiso continuo con la mejora de estas tecnologías, sugieren un camino hacia adelante que sigue siendo rico en potencial y diversidad.
El desafío de asegurar que la Inteligencia Artificial continúe sirviendo como una extensión de la capacidad humana, en lugar de un espejo que refleje una versión estancada de nuestro conocimiento actual, es considerable. Abordar este desafío requerirá un esfuerzo conjunto y sostenido por parte de investigadores, desarrolladores, educadores, policymakers y la sociedad en general. Solo a través de la colaboración y la visión compartida podremos garantizar que la IA siga siendo una herramienta poderosa para el avance humano, en lugar de una “amenaza para nuestra existencia”.
Con un enfoque consciente en la curación de datos, la innovación en el aprendizaje automático y la colaboración entre humanos y máquinas, podemos navegar este terreno complejo para desbloquear el verdadero potencial de la IA, garantizando que siga siendo una herramienta valiosa para la expansión del conocimiento y la creatividad humanos en la era digital.
Imagina que lanzaste una aplicación móvil y los usuarios acaban de instalarla en sus smartphones. Estás en el bolsillo de tu potencial cliente, pero no sabes si ha interactuado con la aplicación o si tiene roces en el onboarding, por ejemplo.
¿Y ahora qué sigue? Quédate en este artículo y descubre cómo Firebase juega un rol clave en la recopilación inteligente de datos, el análisis en tiempo real y la implementación de acciones estratégicas.
En el mundo del marketing digital, la toma de decisiones informadas es fundamental para el éxito de cualquier estrategia. La medición de datos en la web y aplicaciones móviles, se ha convertido en un pilar esencial para evaluar el rendimiento, comprender el comportamiento del usuario y ajustar las estrategias de marketing.
Dos herramientas ampliamente utilizadas en este contexto son Google Analytics para sitios web y Firebase para aplicaciones. Con ellas se miden conversiones y eventos realizados, como también análisis de atribución de canales y análisis de funnel de conversión. Pero hay una diferencia trascendental: en las aplicaciones puedes utilizar esos datos para realizar acciones inteligentes y segmentadas en la misma app, como notificaciones push o mensajes dentro de la interfaz.
Ahí es donde Firebase cumple su rol, ya que no solo permite medir la actividad de los usuarios en la app, sino también, activarlos mediante campañas de notificaciones directas a su teléfono, de manera segmentada en función de como previamente hayan interactuado con ella.
Te dejo algunos ejemplos:
Un usuario solo abrió la app y no realizó el onboarding, entonces puedes enviarle una invitación a continuar su proceso.
Algunos usuarios quedaron a mitad de proceso, entonces puedes enviar un mensaje dirigido solo a esa audiencia, invitándolos a terminar su enrolamiento.
O sea, acciones que empujen a los usuarios a través del funnel de conversión. Pero eso no es todo, también puedes evaluar el rendimiento de tus acciones que dirigen a una conversión específica. En los ejemplos, a que el usuario termine su proceso de enrolamiento.
Y si esto te deja con gusto a poco, puedes realizar previamente experimentos A/B sobre un subconjunto de tus audiencias, antes de enviar masivamente tus mensajes y así encontrar el mejor mensaje, en el momento adecuado dentro del viaje del usuario.
La verdad es que se pueden realizar muchas otras acciones, pero eso será historia para otro artículo.
*ejemplo de la ruta de un usuario en la app.
Caso aplicado
Utilizamos todo lo anteriormente mencionado con un cliente fuera de Chile y logramos resultados fascinantes.
Nuestro partner de negocio realizaba el onboarding de sus nuevos clientes directo en una aplicación, por lo que desarrollaron campañas digitales desde dos aristas. Una, invitando a los usuarios a descargar la app directamente y otra, que apuntaba a que el usuario llegara a una página web específica del producto y desde ahí descargara la app.
El proceso de onboarding constaba de ocho pasos, donde el usuario iba entregando distinta información: datos personales, domicilio, bancarios, etc.
Comenzando con un análisis de funnel, nos percatamos que había dos pasos con caídas drásticas de usuarios. 1) Los usuarios no avanzaban después de que se le pedía un código identificador especial (que se obtenía desde una página web del estado). 2) Los usuarios no progresaban cuando se solicitaban documentos bancarios (que en general se obtienen desde cada entidad bancaria).
Implementamos, entonces, dos experimentos con notificaciones push, sobre ambas audiencias:
Usuarios que avanzaron en el flujo hasta que no pusieron su código identificador
Usuarios que avanzaron en el flujo hasta que no subieron su documento bancario
La estrategia en general fue:
1
Obtener una muestra aleatoria de usuarios en la audiencia (no usar la totalidad)
2
Dividir la muestra en usuarios a los que se les enviaría una notificación push y usuarios “control”, que no les enviaríamos un mensaje.
3
Enviar las notificaciones a los usuarios elegidos, medir conversiones y tasa de conversión en ambos grupos.
4
Concluir si enviar la notificación tiene impacto en aumentar la tasa de conversión de estas audiencias.
5
En caso de concluir que si hay impacto positivo, enviar campaña con la misma notificación a todo el grupo.
Bajo esta estrategia, logramos duplicar la tasa de conversión de la primera audiencia, mientras que para la segunda, aumentamos su tasa en un 20%. Esto generó una dinámica de análisis y experimentación continua con nuestro cliente, que lo llevó a cumplir sus objetivos comerciales.
Como comprobamos en este artículo, Firebase es mucho más que un simple conjunto de herramientas: es un ecosistema completo diseñado para potenciar el crecimiento de productos en aplicaciones móviles. Desde analíticas detalladas hasta opciones de prueba y optimización, Firebase proporciona a los desarrolladores y profesionales del marketing las herramientas necesarias para comprender y mejorar el rendimiento de sus aplicaciones.
Descubre las Cadenas de Markov y entérate cómo al comprender las transiciones en línea entre pasos específicos, podemos obtener percepciones cruciales para optimizar la experiencia del usuario y potenciar conversiones.
En el amplio mundo digital, cada clic y desplazamiento del usuario deja un rastro: un conjunto de datos que se convierten en “pistas” sobre sus decisiones y preferencias. Una forma simplificada de entender el comportamiento de los usuarios web, es a través del funnel de conversión. Acá asumimos que este usuario realiza linealmente una serie de pasos, desde que llega al sitio, hasta que realiza la acción de interés. Una compra, rellenar un formulario, descargar un documento u otra actividad.
Pero la verdad es que con este modelo lineal solo estamos viendo la punta del iceberg. Si bien, esta herramienta permite entender qué proporción de usuarios va avanzando en los pasos necesarios previos a la conversión, las Cadenas de Markov permiten un enfoque más dinámico.
Estas cadenas modelan las transiciones entre estados, considerando todas las posibles rutas que los usuarios pueden seguir, lo que refleja mejor la realidad de la navegación no lineal en la web. Al utilizar Cadenas de Markov para generalizar el embudo de conversión, obtenemos una visión más completa del comportamiento del usuario. Podemos identificar patrones de navegación alternativos, comprender cómo los usuarios exploran diferentes secciones y descubrir qué desvíos pueden llevar a la pérdida de interés o la conversión.
Por ejemplo, puede estimar la probabilidad de que un usuario inicie un flujo de contratación a partir de que esté en la landing page de un producto. Pero no solo eso, sino que también indica las probabilidades de todas las acciones que puede realizar el usuario posterior a ver la página en que está, es decir, entrega información acerca del recorrido real, y no solo responde a si avanzó o no el usuario en el flujo deseado por el negocio.
¿Te va haciendo sentido? Mira el siguiente ejemplo.
Para un cliente usamos las Cadenas de Markov con el fin deidentificar tasas de fugas de manera más precisa, al hacer zoom en la actividad del usuario. La imagen muestra que para dos productos similares (que en un funnel de conversión se ven unificadamente), el primero tiene una tasa de fuga atípica en un paso, que para el segundo es despreciable. (Revisar gráfico 1.a)
1.a
Previo a la implementación del modelo y análisis de los resultados, utilizamos una estrategia de medición web específica para el caso. Necesitábamos un “marcaje” lo más granular posible, o sea, saber cada acción que realizaba el usuario y seguirla como línea de tiempo. Por ello, utilizamos las herramientas Google Tag Manager, junto con GA4 para configurar las mediciones y Google Bigquery como nuestro repositorio de datos.
Una vez que recopilamos suficientes datos, los extrajimos a un entorno de modelamiento para obtener los resultados ya mencionados.
En el gráfico inferior (revisar gráfico 1.b) se pueden presenciar todos los eventos marcados (eje X y eje Y) y la interacción entre ellos por los distintos tipos de usuarios, lo que nos permitió identificar las interacciones con mayor probabilidad de paso directo de un evento a otro. A partir del orden que dimos, debíamos esperar que la diagonal fuese más oscura y si vemos partes oscuras fuera de la diagonal, entonces el usuario no está avanzando en el flujo deseado.
1.b
Al aplicar este modelo matemático nos dimos cuenta de que los usuarios avanzaban y retrocedían reiteradas veces en el flujo de contratación, buscando más información del producto antes de tomar la decisión de compra. En particular, para el producto 1, latasa de fugaen el paso de “ingreso datos de domicilio” era de 8.5%, aproximadamente 5 veces más grande que para el producto 2. Con ello identificamos que al sitio llegaban al menos 2 tipos de usuarios. Personas que cotizaban el producto 1, estaban considerando aún contratarlo, mientras que las que cotizaban el producto 2 (ya habiendo avanzado hasta el ingreso de datos de domicilio), ya estaban decididos a comprar.
Aquí se comienza a aplicar una estrategia Growth con su respectivo proceso de formulación de hipótesis para ir identificando qué otra información o funcionalidad agregar, trasladar, replantear o derechamente quitar, para ir disminuyendo ese porcentaje de fuga y equiparar al del producto 2. Con distintos experimentos, aprendizaje validado y ajustes en la estrategia de marketing digital (atraer segmentadamente a los 2 tipos de usuarios) es que logramos bajar esa tasa de abandono del 8.5%, igualándola con la del otro producto y lo que significó que miles de usuarios más terminaran convirtiendo.
Al aplicar Cadenas de Markov, los profesionales del marketing pueden valerse de diversas herramientas y enfoques prácticos, desde plataformas de análisis web hasta bibliotecas de programación como Python. Sin embargo, es esencial reconocer los desafíos inherentes, como la sensibilidad a la calidad de los datos y la experiencia en estadísticas y análisis de datos.
