Conceptos como el "Big Data", el "Purchase Funnel" o el "Machine Learning" eran tan desconocidos hace unos años en la industria digital como para el gran público las zapatillas que se abrochan solas o la tabla voladora de Regreso al Futuro. Pero son conceptos reales, eficaces y tan vitales como el aire. Habilidades que deberían ser aplicadas como básicas hoy en día para poder ofrecer a usuarios concretos, productos de su máximo interés, en el momento perfecto.

El concepto de "Machine Learning" en publicidad digital representa la capacidad de aprendizaje lógico de un ente artificial de los comportamientos online de los usuarios. Esto es posible cuando visualiza o realiza interacciones con uno o varios productos simultáneos -o en paralelo- al navegar por los ecommerce, así se podrá determinar sus intereses y optimizar el embudo de conversión de un ecommerce, estableciendo perfiles-persona.

Todo comienza con la "primera exposición", o la forma que tiene el algoritmo de empezar a aprender. Una gran primera impresión es básica en cualquier aspecto de nuestra vida y no es diferente en el mundo digital. Cuanto más grande, más elegante y mejor ubicado esté el anuncio, siempre será mejor. En el primer scroll a ser posible, en un punto donde el usuario centre su atención.

¿Existe en ese momento interacción? ¿El usuario hace click? ¿Hay interés? Si la respuesta es SÍ, perfecto, vamos a llevar al usuario al sitio web del ecommerce y la experiencia de usuario en el propio ecommerce será ahora el principal implicado de propiciar la conversión... Pero hoy día esto no es suficiente. Un simple código aplicado en el mencionado sitio web permitiría conocer exactamente el perfil de los usuarios, ¿existe rebote? ¿ha habido compra? ¿el usuario sigue interesado? Si la respuesta es NO, pero todavía hay "Posibilidades en la relación", entonces se impactará al mismo usuario con distintos anuncios similares del sitio web (retargeting) una serie determinada de veces para propiciar la conversión de forma dinámica, con distintos productos seleccionados, y evitando repeticiones, lo mismo que si el usuario no ha interactuado inicialmente en esa primera exposición. Todo es cuestión de tiempo para saber que nos gusta a cada uno.

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