Los días de lanzar campañas masivas esperando que algo funcione han quedado definitivamente atrás. Los marketeros hemos pasado de un enfoque de «disparar a ciegas» a una era donde la precisión algorítmica dicta cada decisión de adquisición y retención.
Especialmente en el caso de los ecosistemas móviles tienen condiciones únicas que han hecho obsoletos los modelos tradicionales de creación y distribución de ads en donde los usuarios móviles exhiben patrones de comportamiento muy diferentes: períodos de atención más cortos, mayores grados de impaciencia y expectativas elevadas de personalización que el 80% de usuarios espera, de acuerdo con estudios recientes.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias que pueden ser pasados por alto, ofreciendo insights sobre qué impulsa las conversiones. Estos algoritmos de aprendizaje automático analizan millones de puntos de contacto y datos que van desde patrones de navegación y métricas de engagement, hasta micro interacciones, transformándolos en experiencias de contenido completamente personalizadas que se ajustan en tiempo real.
Un paso más allá del testing A/B: Escalando la optimización
Los marketeros ya no nos conformamos con simples pruebas A/B, por lo que hemos evolucionado hacia marcos que evalúan cada detalle a través de analíticas de rendimiento en tiempo real y análisis profundo. Para automatizar el examen de datos de prueba y descubrir cambios estadísticamente significativos, el testing A/B y la optimización se han vuelto fundamentales, sin embargo, el enfoque móvil requiere metodologías más sofisticadas como el testing continuo impulsado por algoritmos que permite:
- Implementar de tests que corren 24/7 sin intervención manual
- Analizar automáticamente los valores estadísticos
- Ajustar en tiempo real con base en performance
- Segmentar automática y con mayor precisión las audiencias
Hablamos de un enfoque holístico que integra modelos predictivos, segmentación avanzada y ciclos de retroalimentación continua que arrojan información ultra detallada de manera automática y constante. Ya no se trata de testear variante A versus variante B durante dos semanas; ahora hablamos de algoritmos que optimizan el rendimiento del contenido las 24 horas, ajustando estrategias de oferta y segmentación de audiencia basándose en micro señales que el ojo humano no podría detectar.
Estrategias basadas en algoritmos: un nuevo paradigma en la interacción con el consumidor
El marketing algorítmico se define por el uso de algoritmos impulsados por datos, que usualmente se obtienen por Machine Learning e IA. Su objetivo es automatizar, personalizar y optimizar anuncios, yendo un paso más allá de la tradicional segmentación demográfica y los mensajes estáticos. En los sistemas algorítmicos, los datos de los usuarios son recolectados y analizados, para luego actuar en tiempo real y generar experiencias hiper personalizadas. Esto significa que estas tecnologías no solo pueden hacer un gran mensaje para recomendar productos, sino que más bien hacen una curaduría detallada del contenido en función real usuario.
Los consumidores en la era del algoritmo: entendiendo las nuevas reglas del juego
Aquí es donde se pone interesante para los marketeros: los consumidores ya no toman decisiones como solían hacerlo: En ambientes digitales saturados de contenidos, los usuarios recurren masivamente a atajos que les simplifiquen procesos de toma de decisiones complejos.
En este sentido los algoritmos son aliados estratégicos para acercarse cada vez más a las personas, ya que son capaces de construir arquitecturas que garantizan la conversión a través de señales de popularidad, rankings de relevancia y etiquetas de recomendación que literalmente guían el comportamiento del usuario, se trata de una personalización que apuesta por lo familiar, lo cercano y lo confiable. Esta personalización mejora significativamente las métricas clave de casi cualquier producto, procesando:
- Micro-interacciones: Tiempo de permanencia en pantalla, patrones de scroll y puntos de abandono
- Contexto temporal: Horarios de uso, frecuencia de sesiones y su duración promedio
- Preferencias implícitas: Contenido con mayor engagement, respuesta a CTAs
- Señales de intención: Comportamientos predictivos de compra, navegación hacia checkout y compra consumada
Las estrategias de contenido dirigidas por algoritmos implican evolucionar hacia sistemas que no solo respondan al comportamiento actual, sino que anticipen necesidades futuras, creando experiencias móviles que se sienten verdaderamente intuitivas y personales.
La diferencia entre marcas que sobresalen y las que simplemente sobreviven en el ecosistema móvil será definida por su capacidad para aprovechar todo el potencial que estos sistemas algorítmicos de manera efectiva, creando experiencias de contenido que no solo conviertan, sino que generen lealtad a largo plazo a través de relevancia constante y valor genuino, Para conocer cómo construir una estrategia de contenido a través del poder de los algoritmos, visita: https://www.zoomd.com
Por Isaac Fainsod, Latam Regional Manager de Zoomd Technologies
Isaac Fainsod es mexicano de origen y vivió durante 25 años en la CDMX. Estudio en la UDLA la carrera de Comunicaciones y trabajo con distintas agencias realizando comerciales para televisión y dos películas “Te presento a Laura y “ Adios Mundo Cruel. Después realizo una maestría en diplomacia en la Universidad de Tel Aviv, trabajó en la embajada de México en Israel y decidió entrar nuevamente en el mundo de media digital en donde cuenta con 8 años de experiencia en adquisición de usuarios, campañas de Social Media, Networks, DSPs, entre otros.
Actualmente es Manager Regional para América Latina de Zoomd, en donde coordina tanto al equipo de ventas en México como al equipo operativo en Israel.