Modelos de atribución

En Quai, entendemos la importancia de conocer el impacto de cada interacción que un cliente tiene con su marca. Los modelos de atribución son herramientas esenciales que permiten asignar valor a los diversos puntos de contacto en el recorrido del cliente, desde el primer contacto hasta la conversión final. Al implementar modelos de atribución basados en Inteligencia Artificial, es posible analizar de manera precisa cómo cada canal de marketing contribuye al proceso de conversión. Esto facilita la identificación de las estrategias más efectivas, permitiendo una asignación óptima de recursos y una mejora significativa en el retorno de la inversión (ROI).

Según un informe de HubSpot, el 71% de los profesionales de marketing consideran que optimizar el recorrido de compra es prioritario, y los modelos de atribución son fundamentales para lograr este objetivo.

Empresas líderes ya están adoptando estas tecnologías. Por ejemplo, Crédit Agricole Italia implementó un modelo de atribución basado en datos que le permitió combinar sus campañas de búsqueda y display, resultando en un aumento del 8% en las conversiones y una disminución del 8% en el coste por oportunidad de venta.

En Quai, desarrollamos soluciones personalizadas que se integran sin problemas con los sistemas existentes de su empresa, garantizando una transición fluida hacia una gestión de marketing más eficiente y basada en datos. Al aprovechar el poder de la IA para implementar modelos de atribución, su negocio podrá optimizar sus estrategias de marketing, maximizar el ROI y ofrecer experiencias más satisfactorias a sus clientes.

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TECNOLOGÍA SUBYACENTE

Aprendizaje automático y redes neuronales

El Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programadas explícitamente para cada tarea. Este enfoque se basa en algoritmos que, al ser entrenados con grandes volúmenes de datos, pueden identificar patrones y tomar decisiones. Las redes neuronales, inspiradas en la estructura del cerebro humano, son uno de los modelos más poderosos dentro del aprendizaje automático. Estas redes están compuestas por múltiples capas de neuronas artificiales que trabajan juntas para procesar información compleja, permitiendo realizar tareas como el reconocimiento de imágenes, la clasificación de texto y la predicción de tendencias con gran precisión.

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