Cómo Harley-Davidson utilizó la inteligencia artificial para aumentar las ventas de Nueva York en 2.930%
Por Brad Power
Harvar Businese Review
Analítica
Era invierno en Nueva York y la concesionaria Harley-Davidson de Asaf Jacobi vendía una o dos motocicletas a la semana. No era suficiente.
Jacobi fue a dar un largo paseo por Riverside Park y se topó con Or Shani, director general de una firma de IA, Adgorithms. Después de discutir los problemas de ventas de Jacobi, Shani, sugirió que probara la plataforma de mercadotecnia de Albert, Adgorithm. Funciona a través de canales digitales, como Facebook y Google, para medir, y luego optimizar de forma autónoma, los resultados de las campañas de marketing. Jacobi decidió darle a Albert una audición de un fin de semana.
Ese fin de semana Jacobi vendió 15 motocicletas. Era casi el doble de su récord de ventas de fin de semana de verano de ocho.
Naturalmente, Jacobi seguía usando a Albert. Su concesionario pasó de obtener un plomo calificado por día a 40. En el primer mes, el 15% de los nuevos clientes potenciales eran "parecidos", lo que significa que la gente llama a la concesionaria para establecer una visita que se asemejaba a clientes anteriores de alto valor y por lo tanto eran más probable de hacer una compra. Para el tercer mes, los prospectos de la concesionaria habían aumentado un 2930%, 50% de ellos parecían, dejando a Jacobi luchando por establecer un nuevo centro de llamadas con seis nuevos empleados para manejar todo el nuevo negocio.
Mientras Jacobi había estimado que sólo el 2% de la población de la ciudad de Nueva York eran compradores potenciales, Albert reveló que su mercado objetivo era más grande - mucho más grande - y comenzó a encontrar clientes que Jacobi ni siquiera sabía que existían.
¿Cómo lo hizo?
IA en el trabajo
Hoy en día, Amazon, Facebook y Google están liderando la revolución de IA, y eso les da una gran ventaja de mercado sobre la mayoría de las empresas de bienes de consumo y minoristas al permitirles atraer a clientes con publicidad altamente personalizada y de marketing. Sin embargo, compañías como Salesforce, IBM y una gran cantidad de nuevas empresas están empezando a ofrecer herramientas de marketing de IA que se han vuelto más fáciles de usar (es decir, no requieren la contratación de costosos científicos de datos para averiguar cómo operar la herramienta Y analizar sus resultados) y menos costoso de adquirir, con software como servicio (SaaS), pago por uso de los precios. Y en lugar de optimizar tareas de marketing específicas o trabajar dentro de canales de marketing individuales, estas nuevas herramientas pueden gestionar todo el proceso en todos los canales.
En el caso de Harley-Davidson, la herramienta IA, Albert, impulsó el tráfico en la tienda generando clientes potenciales, definidos como clientes que expresan interés en hablar con un vendedor llenando un formulario en el sitio web de la concesionaria.
Albert comenzó analizando los datos de clientes existentes del sistema de gestión de la relación con los clientes (CRM) de Jacobi para aislar las características definitorias y los comportamientos de los clientes pasados de alto valor: los que tienen un contenido creativo (titulares y visuales) proporcionados por Harley-Davidson. Que o bien habían completado una compra, agregado un artículo a un carrito en línea, visto en el contenido del sitio web, o estaban entre el 25% superior en términos de tiempo invertido en el sitio web.
Usando esta información, Albert identificó parecidos que se parecían a estos clientes pasados y crearon micro segmentos - pequeños grupos de muestras con los cuales Albert podría realizar campañas de prueba antes de extender sus esfuerzos más ampliamente. Utilizó los datos recopilados a través de estas pruebas para predecir cuáles posibles títulos y combinaciones visuales -y miles de otras variables de campaña- probablemente convertirían diferentes segmentos de audiencia a través de varios canales digitales (medios sociales, búsqueda, pantalla y correo electrónico o SMS).
Una vez que determinó lo que estaba funcionando y lo que no funcionaba, Albert escaló las campañas, asignando de manera autónoma recursos de canal en canal, formulando recomendaciones de contenido, etc.
Por ejemplo, cuando descubrió que los anuncios con la palabra "llamada" - como, "No te pierdas una Harley de segunda mano con un gran precio! ¡Ahora llame ahora! "- el 447% mejor que los anuncios que contienen la palabra "Comprar", tales como "¡Compra una Harley de segunda mano de nuestra tienda ahora!" Albert cambió inmediatamente "comprar" a "llamar" en todos los anuncios en todos los Canales relevantes. Los resultados hablaron por sí mismos.
La ventaja de IA
Para Harley-Davidson, AI evaluó lo que funcionaba en los canales digitales y lo que no lo era, y utilizó lo que aprendió para crear más oportunidades de conversión. En otras palabras, el sistema asignó recursos sólo a lo que se había demostrado que funcionaba, aumentando así el ROI de marketing digital. Eliminar las conjeturas, reunir y analizar enormes volúmenes de datos y optimizar el aprovechamiento de las ideas resultantes es la ventaja de AI.
Los vendedores han utilizado tradicionalmente personas de compradores - amplios perfiles de clientes basados en el comportamiento - como guías para encontrar otros nuevos. Estas personas se crean en parte a partir de datos históricos, y en parte por conjeturas, gut sentir, y las experiencias de los comerciantes. Las empresas que diseñan sus campañas de marketing en torno a las personas tienden a utilizar herramientas similares (como las ventas brutas) - y más conjeturas - para evaluar lo que ha funcionado y lo que no.
Los sistemas de IA no necesitan crear personas; Encuentran clientes reales en la naturaleza al determinar qué comportamientos reales en línea tienen la mayor probabilidad de resultar en conversiones y luego encontrar posibles compradores en línea que exhiban estos comportamientos. Para determinar qué funcionaba, la IA sólo mira el rendimiento: ¿Esta acción específica aumentó las conversiones? ¿Esta palabra clave generó ventas? ¿Esto incrementó el ROI?
Incluso si están equipados con herramientas digitales y otras tecnologías de marketing, los seres humanos sólo pueden administrar unos cientos de palabras clave a la vez, y luchan por aplicar conocimientos a través de los canales con precisión. Por el contrario, una herramienta de IA puede procesar millones de interacciones por minuto, administrar cientos de miles de palabras clave y ejecutar pruebas de sílice en miles de mensajes y variaciones creativas para predecir resultados óptimos.
Y la IA no necesita dormir, por lo que puede hacer todo esto todo el día.
En consecuencia, AI puede determinar exactamente cuánto debe gastar una empresa, y dónde, para producir los mejores resultados. En lugar de basar las decisiones de compra de los medios sobre el rendimiento pasado y instintos intestinales, AI actúa de forma instantánea y autónoma, modificando su estrategia de compra en tiempo real basada en los parámetros de rendimiento siempre cambiantes de cada variable de campaña.
Tomando la Inmersión de la IA
Debido a que la IA es nueva y porque los vendedores se cuidarán de renunciar al control y confiar en una caja negra para tomar las mejores decisiones sobre lo que la gente hará o no hará, es aconsejable adoptar las herramientas y sistemas de IA de forma incremental, como Jacobi de Harley-Davidson . La mejor manera de descubrir el potencial de AI es ejecutar algunos experimentos pequeños, rápidos y reversibles, quizás dentro de un solo territorio geográfico, marca o canal.
Dentro de estos experimentos, es importante definir los resultados clave de rendimiento deseados; Por ejemplo, nuevos clientes, clientes potenciales o un mayor rendimiento del gasto publicitario.
Cuando se trata de elegir una herramienta, saber lo que quiere. Algunas herramientas se centran en un único canal o tarea, como la optimización del contenido del sitio web que se muestra a cada cliente. Otros, como Watson de IBM, ofrecen herramientas de AI más generales que necesitan ser personalizadas para usos específicos y compañías. Y otras herramientas de AI producen ideas pero no actúan sobre ellas de manera autónoma.
Vale la pena tomar el paso, y, de hecho, hay una ventaja de adopción temprana. Como Jacobi de Harley me dijo, "El sistema está mejorando todo el tiempo. Los algoritmos seguirán siendo refinados. El año pasado, triplicamos nuestro negocio con respecto al año anterior ".
Eso es una buena noticia para Jacobi y sus empleados, y no es una buena noticia para sus competidores.
Brad Power es un consultor que ayuda a las organizaciones que deben realizar cambios más rápidos en sus productos, servicios y sistemas para competir con empresas nuevas y compañías de software líderes.
Harvar Businese Review
Analítica
Era invierno en Nueva York y la concesionaria Harley-Davidson de Asaf Jacobi vendía una o dos motocicletas a la semana. No era suficiente.
Jacobi fue a dar un largo paseo por Riverside Park y se topó con Or Shani, director general de una firma de IA, Adgorithms. Después de discutir los problemas de ventas de Jacobi, Shani, sugirió que probara la plataforma de mercadotecnia de Albert, Adgorithm. Funciona a través de canales digitales, como Facebook y Google, para medir, y luego optimizar de forma autónoma, los resultados de las campañas de marketing. Jacobi decidió darle a Albert una audición de un fin de semana.
Ese fin de semana Jacobi vendió 15 motocicletas. Era casi el doble de su récord de ventas de fin de semana de verano de ocho.
Naturalmente, Jacobi seguía usando a Albert. Su concesionario pasó de obtener un plomo calificado por día a 40. En el primer mes, el 15% de los nuevos clientes potenciales eran "parecidos", lo que significa que la gente llama a la concesionaria para establecer una visita que se asemejaba a clientes anteriores de alto valor y por lo tanto eran más probable de hacer una compra. Para el tercer mes, los prospectos de la concesionaria habían aumentado un 2930%, 50% de ellos parecían, dejando a Jacobi luchando por establecer un nuevo centro de llamadas con seis nuevos empleados para manejar todo el nuevo negocio.
Mientras Jacobi había estimado que sólo el 2% de la población de la ciudad de Nueva York eran compradores potenciales, Albert reveló que su mercado objetivo era más grande - mucho más grande - y comenzó a encontrar clientes que Jacobi ni siquiera sabía que existían.
¿Cómo lo hizo?
IA en el trabajo
Hoy en día, Amazon, Facebook y Google están liderando la revolución de IA, y eso les da una gran ventaja de mercado sobre la mayoría de las empresas de bienes de consumo y minoristas al permitirles atraer a clientes con publicidad altamente personalizada y de marketing. Sin embargo, compañías como Salesforce, IBM y una gran cantidad de nuevas empresas están empezando a ofrecer herramientas de marketing de IA que se han vuelto más fáciles de usar (es decir, no requieren la contratación de costosos científicos de datos para averiguar cómo operar la herramienta Y analizar sus resultados) y menos costoso de adquirir, con software como servicio (SaaS), pago por uso de los precios. Y en lugar de optimizar tareas de marketing específicas o trabajar dentro de canales de marketing individuales, estas nuevas herramientas pueden gestionar todo el proceso en todos los canales.
En el caso de Harley-Davidson, la herramienta IA, Albert, impulsó el tráfico en la tienda generando clientes potenciales, definidos como clientes que expresan interés en hablar con un vendedor llenando un formulario en el sitio web de la concesionaria.
Albert comenzó analizando los datos de clientes existentes del sistema de gestión de la relación con los clientes (CRM) de Jacobi para aislar las características definitorias y los comportamientos de los clientes pasados de alto valor: los que tienen un contenido creativo (titulares y visuales) proporcionados por Harley-Davidson. Que o bien habían completado una compra, agregado un artículo a un carrito en línea, visto en el contenido del sitio web, o estaban entre el 25% superior en términos de tiempo invertido en el sitio web.
Usando esta información, Albert identificó parecidos que se parecían a estos clientes pasados y crearon micro segmentos - pequeños grupos de muestras con los cuales Albert podría realizar campañas de prueba antes de extender sus esfuerzos más ampliamente. Utilizó los datos recopilados a través de estas pruebas para predecir cuáles posibles títulos y combinaciones visuales -y miles de otras variables de campaña- probablemente convertirían diferentes segmentos de audiencia a través de varios canales digitales (medios sociales, búsqueda, pantalla y correo electrónico o SMS).
Una vez que determinó lo que estaba funcionando y lo que no funcionaba, Albert escaló las campañas, asignando de manera autónoma recursos de canal en canal, formulando recomendaciones de contenido, etc.
Por ejemplo, cuando descubrió que los anuncios con la palabra "llamada" - como, "No te pierdas una Harley de segunda mano con un gran precio! ¡Ahora llame ahora! "- el 447% mejor que los anuncios que contienen la palabra "Comprar", tales como "¡Compra una Harley de segunda mano de nuestra tienda ahora!" Albert cambió inmediatamente "comprar" a "llamar" en todos los anuncios en todos los Canales relevantes. Los resultados hablaron por sí mismos.
La ventaja de IA
Para Harley-Davidson, AI evaluó lo que funcionaba en los canales digitales y lo que no lo era, y utilizó lo que aprendió para crear más oportunidades de conversión. En otras palabras, el sistema asignó recursos sólo a lo que se había demostrado que funcionaba, aumentando así el ROI de marketing digital. Eliminar las conjeturas, reunir y analizar enormes volúmenes de datos y optimizar el aprovechamiento de las ideas resultantes es la ventaja de AI.
Los vendedores han utilizado tradicionalmente personas de compradores - amplios perfiles de clientes basados en el comportamiento - como guías para encontrar otros nuevos. Estas personas se crean en parte a partir de datos históricos, y en parte por conjeturas, gut sentir, y las experiencias de los comerciantes. Las empresas que diseñan sus campañas de marketing en torno a las personas tienden a utilizar herramientas similares (como las ventas brutas) - y más conjeturas - para evaluar lo que ha funcionado y lo que no.
Los sistemas de IA no necesitan crear personas; Encuentran clientes reales en la naturaleza al determinar qué comportamientos reales en línea tienen la mayor probabilidad de resultar en conversiones y luego encontrar posibles compradores en línea que exhiban estos comportamientos. Para determinar qué funcionaba, la IA sólo mira el rendimiento: ¿Esta acción específica aumentó las conversiones? ¿Esta palabra clave generó ventas? ¿Esto incrementó el ROI?
Incluso si están equipados con herramientas digitales y otras tecnologías de marketing, los seres humanos sólo pueden administrar unos cientos de palabras clave a la vez, y luchan por aplicar conocimientos a través de los canales con precisión. Por el contrario, una herramienta de IA puede procesar millones de interacciones por minuto, administrar cientos de miles de palabras clave y ejecutar pruebas de sílice en miles de mensajes y variaciones creativas para predecir resultados óptimos.
Y la IA no necesita dormir, por lo que puede hacer todo esto todo el día.
En consecuencia, AI puede determinar exactamente cuánto debe gastar una empresa, y dónde, para producir los mejores resultados. En lugar de basar las decisiones de compra de los medios sobre el rendimiento pasado y instintos intestinales, AI actúa de forma instantánea y autónoma, modificando su estrategia de compra en tiempo real basada en los parámetros de rendimiento siempre cambiantes de cada variable de campaña.
Tomando la Inmersión de la IA
Debido a que la IA es nueva y porque los vendedores se cuidarán de renunciar al control y confiar en una caja negra para tomar las mejores decisiones sobre lo que la gente hará o no hará, es aconsejable adoptar las herramientas y sistemas de IA de forma incremental, como Jacobi de Harley-Davidson . La mejor manera de descubrir el potencial de AI es ejecutar algunos experimentos pequeños, rápidos y reversibles, quizás dentro de un solo territorio geográfico, marca o canal.
Dentro de estos experimentos, es importante definir los resultados clave de rendimiento deseados; Por ejemplo, nuevos clientes, clientes potenciales o un mayor rendimiento del gasto publicitario.
Cuando se trata de elegir una herramienta, saber lo que quiere. Algunas herramientas se centran en un único canal o tarea, como la optimización del contenido del sitio web que se muestra a cada cliente. Otros, como Watson de IBM, ofrecen herramientas de AI más generales que necesitan ser personalizadas para usos específicos y compañías. Y otras herramientas de AI producen ideas pero no actúan sobre ellas de manera autónoma.
Vale la pena tomar el paso, y, de hecho, hay una ventaja de adopción temprana. Como Jacobi de Harley me dijo, "El sistema está mejorando todo el tiempo. Los algoritmos seguirán siendo refinados. El año pasado, triplicamos nuestro negocio con respecto al año anterior ".
Eso es una buena noticia para Jacobi y sus empleados, y no es una buena noticia para sus competidores.
Brad Power es un consultor que ayuda a las organizaciones que deben realizar cambios más rápidos en sus productos, servicios y sistemas para competir con empresas nuevas y compañías de software líderes.
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