{"id":19393,"date":"2022-02-15T11:46:11","date_gmt":"2022-02-15T10:46:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=19393"},"modified":"2022-02-15T11:46:11","modified_gmt":"2022-02-15T10:46:11","slug":"incrementa-un-20-tus-ventas-activando-ai-en-tus-campanas-de-publicidad-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/blog\/incrementa-un-20-tus-ventas-activando-ai-en-tus-campanas-de-publicidad-digital\/","title":{"rendered":"Incrementa un 20% tus ventas activando AI en tus campa\u00f1as de publicidad digital"},"content":{"rendered":"

Los datos recolectados sin una finalidad concreta y sin un adecuado procesamiento son pr\u00e1cticamente in\u00fatiles, y se convierten en un gasto que escala con facilidad. No es hasta que los dotamos de un prop\u00f3sito y los enriquecemos inteligentemente cuando podemos considerarlos realmente una inversi\u00f3n;\u00a0 y descubrir las, muchas veces, sorprendentes historias que encierran.<\/span><\/p>\n

Actualmente es imperativo considerar nuestros datos uno de nuestros principales activos corporativos. La monitorizaci\u00f3n de las interacciones con los clientes proporciona un amplio conocimiento para orientar nuestros esfuerzos de marketing, ventas y desarrollo de producto;\u00a0 mientras que la monitorizaci\u00f3n de los procesos internos genera informaci\u00f3n muy \u00fatil para optimizar las operaciones y mejorar la productividad.<\/span><\/p>\n

Esta cadena de valor del conocimiento est\u00e1 compuesta por componentes t\u00e9cnicos y no-t\u00e9cnicos. Incluye procesos y comprensi\u00f3n empresarial que, mediante un enfoque sistem\u00e1tico, nos permite poner en producci\u00f3n los modelos predictivos basados en datos, a trav\u00e9s de una estrategia adaptada a cada objetivo de negocio.<\/span><\/p>\n

Una vez que hemos extra\u00eddo de los modelos predictivos los insights relevantes, comienza el siguiente paso crucial: <\/span>convertir esta informaci\u00f3n en acci\u00f3n para generar un impacto medible en el negocio<\/b>. Y para ello se requiere de tres aspectos clave:\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  1. La comprensi\u00f3n del \u00e1mbito de negocio en el que estemos circunscritos, de nuestros procesos de adquisici\u00f3n, venta y fidelizaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n
  2. El conocimiento en profundidad de los distintos perfiles y drivers de compra de cada segmento de clientes al que dirigimos nuestras campa\u00f1as publicitarias.<\/span><\/li>\n
  3. La creaci\u00f3n de herramientas que automaticen o nos faciliten la toma de decisiones.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    En Making Science llevamos a\u00f1os innovando en este contexto, con <\/span>Gauss Smart Advertising<\/a>,<\/b> una\u00a0 soluci\u00f3n<\/span> de machine learning que<\/b> optimiza tus campa\u00f1as publicitarias en las plataformas digitales<\/b> (Google Ads, DV360, Campaign Manager y Meta, entre otros), <\/span>sacando el m\u00e1ximo partido al First Party Data <\/b>(procedente de CRMs, callcenters u otras fuentes de datos disponibles) y consiguiendo mejorar los ratios de ventas en un 20%.<\/b><\/p>\n

     <\/p>\n

    Tecnolog\u00eda orientada a la automatizaci\u00f3n y la activaci\u00f3n<\/b><\/h3>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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