Personalización uno a uno en la era del aprendizaje automático: aprovechar los datos para ofrecer grandes experiencias al cliente

Puntuación:   (3,6 de 5)

Personalización uno a uno en la era del aprendizaje automático: aprovechar los datos para ofrecer grandes experiencias al cliente (Karl Wirth)

Opiniones de los lectores

Resumen:

El libro sirve de guía práctica para utilizar la automatización y el aprendizaje automático con el fin de mejorar la experiencia del cliente mediante estrategias de marketing personalizadas. Ofrece ejemplos perspicaces y directrices claras para implementar la personalización a escala, lo que lo hace especialmente valioso para los profesionales del marketing en entornos con abundancia de datos.

Ventajas:

El libro ofrece una visión completa de las técnicas de personalización, está bien estructurado y es fácil de leer, incluye ideas prácticas y mejores prácticas, y aclara temas complejos como el aprendizaje automático para una interacción eficaz con el cliente.

Desventajas:

Algunos lectores pueden encontrarlo demasiado simplista o falto de profundidad para los profesionales avanzados, y los que no estén familiarizados con los conceptos básicos pueden necesitar recursos adicionales para una comprensión más profunda.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

One-To-One Personalization in the Age of Machine Learning: Harnessing Data to Power Great Customer Experiences

Contenido del libro:

En un mundo abarrotado de mensajes que compiten por la atención de la gente todo el tiempo, los profesionales del marketing deben presentar información relevante si quieren captar la atención de sus consumidores o compradores empresariales. Y a medida que los consumidores experimentan experiencias personalizadas de otras empresas como Amazon, Netflix y Spotify, van esperando lo mismo de todas las demás empresas con las que interactúan, independientemente del sector.

La personalización uno a uno consiste en adaptar una experiencia a un visitante o cliente a nivel individual. La experiencia puede tener lugar en un sitio web, una aplicación móvil, un correo electrónico, en persona o en cualquier otro canal en el que una persona interactúe con su marca o empresa. A diferencia de la experiencia «uno a todos» (igual para todos) o de la experiencia «uno a muchos» (dirigida a un segmento o grupo de personas), la experiencia «uno a uno» es realmente única para cada persona.

Aunque los profesionales del marketing llevan más de 25 años soñando con ofrecer experiencias personalizadas, esto no ha sido posible sin el aprendizaje automático. El aprendizaje automático puede combinar muchas fuentes de datos diferentes, extraer información sobre lo que esos datos dicen de un individuo y determinar la experiencia más relevante que se debe ofrecer, de una forma mucho más escalable de lo que ha sido posible en el pasado.

En Personalización uno a uno en la era del aprendizaje automático, descubra en qué consiste la personalización uno a uno, cómo ha evolucionado y qué depara el futuro. Descubra cómo la personalización se basa en el aprendizaje automático, se transmite a través de los canales y se alimenta de datos exhaustivos de los clientes.

Déjese inspirar por el potencial para su negocio y obtenga información sobre cómo desarrollar su propia estrategia y programa de personalización. Descubra cómo hacer realidad el sueño del «uno a uno».

Otros datos del libro:

ISBN:9780999369418
Autor:
Editorial:
Encuadernación:Tapa blanda

Compra:

Actualmente disponible, en stock.

¡Lo compro!

Otros libros del autor:

Personalización uno a uno en la era del aprendizaje automático: aprovechar los datos para ofrecer...
En un mundo abarrotado de mensajes que compiten por...
Personalización uno a uno en la era del aprendizaje automático: aprovechar los datos para ofrecer grandes experiencias al cliente - One-To-One Personalization in the Age of Machine Learning: Harnessing Data to Power Great Customer Experiences

Las obras del autor han sido publicadas por las siguientes editoriales:

© Book1 Group - todos los derechos reservados.
El contenido de este sitio no se puede copiar o usar, ni en parte ni en su totalidad, sin el permiso escrito del propietario.
Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)