Bayer ha revelado su estrategia de marketing que emplea datos de búsqueda e inteligencia artificial predecir el comportamiento de sus potenciales consumidores. Como resultado lograron un aumento interanual de clics del 85%
Usar Google para que el marketing de las empresas sea más efectivo es un recurso ya explotado y que ha logrado positivos resultados. Sin embargo, el buscador no solo da visibilidad a las marcas, también es capaz de sugerirles productos y soluciones. La farmacéutica Bayer explicó su estrategia de marketing capaz de “predecir el futuro” en base a las búsquedas sobre resfriados y gripe.
La farmacéutica puso en práctica su sistema en Australia. El método consistió en adelantarse a la temporada de resfriados para poner en práctica su modelo de predicción. Así lo contó Eric Gregoire, vicepresidente senior y responsable global de Contenido Digital y Medios de Bayer. Debido a su éxito se planea propalar el método en los demás países.
¿Cómo el marketing de Bayer logró predecir el futuro?
El procedimiento común en el marketing digital es recoger, analizar y estudiar cuantiosas sumas de datos para conocer las preferencias de los clientes. «Queríamos que el trabajo fuera menos reactivo y más proactivo para poder predecir el futuro y averiguar con antelación la mejor forma de llegar a los consumidores adecuados con el contenido correcto y en el momento oportuno», dijo Gregoire al portal Think With Google.
Así, combinaron data de Google Trends con datos externos públicos. Se incluyó información climatológica con el único objetivo de predecir tendencias en la temporada de resfriados y gripe. «El punto de partida más obvio son siempre las categorías estacionales, que facilitan datos muy claros», explica Patricia Corsi, directora de marketing, contenido digital e información en la división Consumer Health de Bayer. «Los datos básicos que hay disponibles indican el inicio y el fin de la temporada».
El siguiente paso fue usar la tecnología de aprendizaje automático de Google Cloud (machine learning) para desarrollar un modelo de previsión. El mecanismo usaba datos para predecir el interés de búsqueda de los clientes en productos para el resfriado y la gripe en mercados específicos. «Los datos de la Búsqueda resultaron ser una mina de oro», refiere Gregoire.
Para ejemplificar y que quede más claro aún. El modelo predecía el inicio de la temporada de las enfermedades respiratorias mencionadas. Antes, su estrategia para la búsqueda se basaba en la identificación de palabras clave con términos genéricos relacionados con Redoxon, el producto para refriado y la gripe de Bayer. El nuevo modelo permite desglosar los datos por estado.
De esta manera se pudo ver dónde y cuándo aumentaban o reducían las búsquedas. Además de observar cuáles eran las tendencias de búsqueda relevantes para el producto. Bajo este mecanismo se logró mostrar los anuncios más eficaces, atractivos y personalizados a los consumidores en el momento preciso de sus necesidades.
Los resultados
La publicidad en buscadores de Bayer ha logrado un arrollador éxito. El porcentaje de clics tuvo un aumento interanual del 85% y redujo en 33% el coste por clic en comparación con el año anterior. Su pagina web multiplicó el tráfico en 2.6 comparado con el año previo.
Gracias a la implementación del modelo, las áreas de marketing y publicidad de Bayer en Australia ganaron mucho tiempo a la hora de planificar y activar campañas con resultados. Como ejemplo, cuando el algoritmo señalaba un aumento de la probabilidad de que se adelantara la temporada de resfríos en alguna localidad, los equipos tuvieron tiempos para adaptarse y explotar recursos.
«De repente ves todo ese potencial de negocio», comenta Gregoire. «Nuestro equipo de suministro de productos, por ejemplo, está estudiando cómo aprovechar este modelo predictivo para optimizar los modelos de distribución y mejorar la logística en los momentos de más actividad».
