Los modelos de suscripción se han convertido en una fuente de ingresos para muchos medios de comunicación y es la forma que tienen para subsistir en un panorama cada vez más competitivo. Con el objetivo de ayudar a las empresas a optimizar y mejorar los procesos de captación de suscriptores, en esta entrada abordaremos cómo los datos potencian la inteligencia artificial y el machine learning para acelerar las suscripciones.
Los sistemas basados en Data Science y machine learning nos permiten detectar cambios en los comportamientos de nuestros clientes, crear alertas ante determinados tipos de cambios que puedan ser relevantes para nosotros, identificar los factores que los causan y generar predicciones de rendimiento.
En el caso específico de la obtención de suscriptores, podemos usar las bondades del machine learning en el análisis del modelo de atribución, es decir, entender el viaje que el usuario hace desde que descubre el medio o la marca hasta que realiza o no la conversión, que en este caso sería una suscripción. Aquí tienen gran importancia los canales de referencia; un visitante que viene de una búsqueda y de una red social tiene un ratio de conversión diez veces mayor que alguien que viene de solo uno de esos canales.
La clave está en el origen de los datos recopilados de los que se nutre la plataforma que cada empresa utiliza. Usar datos de un grupo de clientes no funciona tan bien como generar un modelo entrenado con 1st Party Data.
Y es que el uso de esta información se refleja en 2 aspectos esenciales para los usuarios: la personalización del contenido y la mejora de la experiencia de usuario. Aquí es donde el Machine Learning juega un papel muy importante. Habitualmente, los algoritmos empleados por medios suelen recomendar los contenidos muy leídos, sin embargo, si solo se hacen recomendaciones de cosas populares, nunca aparecera nada nuevo ni se le dará a un contenido especifico la oportunidad de destacar. En este sentido, los algoritmos híbridos seleccionan contenidos en tendencia y a su vez, permiten a los usuarios descubrir algo nuevo.
Con todo esto, podemos concluir en 3 puntos clave:
- Lo complejo no siempre es mejor, la complejidad está bien cuando tiene sentido. Sin embargo, a ocasiones es recomendable confiar en el uso inteligente de los datos, la automatización de procesos y las soluciones pre probadas.
- Experimentar con Data Science está bien, ya que no todas las soluciones valen para cada medio y deben adaptarse.
- Entender qué puede hacer por ti el Machine Learning y qué no; la recomendación de contenidos puede llevarse a cabo en un 90% por los algoritmos. Sin embargo, existen otras tareas importantes donde hay un mayor componente humano, por ejemplo, en las estrategias para mejorar la retención de los suscriptores, el análisis del producto o la mejora de la comunicación del mismo.
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