Adela 10 de mayo de 2023
The Challenge of Predicting Campaign Performance
AI Tools are crucial for analyzing data and measuring the success of campaigns, allowing us to make adjustments accordingly. However, predicting how our campaigns will perform based on previous KPIs is the tricky part.
Most agencies have several years’ worth of historical data but lack the expertise to extract insights and build a forecasting model that could accurately predict future performance.
The Role of Artificial Intelligence in Campaign Prediction
Con el auge de la Inteligencia Artificial en todas partes, pensamos que podría ser de gran ayuda para todos los marketers utilizarla para construir modelos de predicción precisos basados en sus tablas de datos actuales para mostrar, de una manera muy intuitiva, cómo se desempeñará su campaña de marketing digital en el futuro. Y así es como desarrollamos nuestra última funcionalidad: Herramientas de IA.
Once developed, we wanted the feedback of the professionals that will use it most, so we turned to one of our first and most loyal customers: Andrea Atzori, director of Ambire, a boutique digital marketing agency specializing en canales de rendimiento. Nos contó en una entrevista cómo lo están utilizando y todas las posibilidades que tiene.
A Common Challenge for Marketers: Predicting Results
Uno de los mayores desafíos que enfrentan los marketers es demostrar a sus clientes que sus campañas ofrecerán los resultados deseados y proporcionar respuestas basadas en datos a las preguntas de sus clientes sobre el futuro de sus campañas. O como nos explicó Andrea:
“Clients come up asking us often the same question which is; if I spend this, if I continue spending that, what is it I can expect? Am I spending to the right level of investment? All those questions, they are very difficult to predict and in the past we always use a gut feel or kind of a finger in the air to say oh, I think if we spend X we’re going to get Y.
Now you guys are helping us to actually get something that is scientific based on the data and on modeling. And it’s exciting because that’s just the starting point again. But what you can do with that, potentially, you can build a lot and you can really… the sky is the limit!”
Esto es exactamente lo que queríamos lograr con nuestras herramientas de IA, seguir ayudando a nuestros usuarios a ahorrar tiempo y tomar decisiones basadas en datos que les ayuden a mejorar sus servicios.
Using AI Tools in an Intuitive Way
Intentamos hacerlo lo más intuitivo y fácil posible para que cualquiera pueda usarlo. Y ni siquiera tiene que usarse con consultas de Dataslayer. Puedes hacer predicciones basadas en cualquier tabla de datos que tengas en tus hojas de cálculo. Los únicos requisitos son que tenga al menos 6 filas de datos y una columna con un formato de fecha (día, mensual o año). Una vez que tengas eso, solo necesitas abrir nuestra extensión de Google Sheets, hacer clic en el botón de herramientas de IA y seleccionar la fecha y la columna que deseas predecir. Eso es todo. Se creará una nueva hoja con tus datos predichos.
A Game-Changer for Ambire
La mejor manera de sentirte cómodo con nuestras herramientas de IA es “jugar con ello” como dice Andrea, para “entiende qué hace la herramienta, cómo funciona y qué puedes hacer con ella.” Once you know how it works and feel comfortable with it, the possibilities are infinite. For example, for Ambire it has meant a game-changing functionality:
“We use it a lot. For us, it’s really important because we can start saying. based on the current trends, we can expect that your cost potentially can go to this level, and based on that your transactions might increase. So is a tool that at this point is very useful to start conversations with the clients, and we can be more proactive with data often.”
Accuracy and Reliability of Predictions
Dataslayer AI Tools is giving marketers great negotiating and supporting arguments based on Artificial Intelligence prediction modeling, and to help you even more, it also calculates the level of accuracy the prediction has. Because it isn’t the same to predict data based on 1 month’s of data than based on a whole year of data.
The Accurate level is calcula restando 100 del MAPE ponderado. MAPE significa Error Porcentual Absoluto Medio, es la diferencia porcentual absoluta promedio entre los valores predichos y los valores reales. Además, en la predicción de datos, Dataslayer calcula algunos valores adicionales internamente que NO se muestran al usuario debido a su complejidad, pero puedes aprender sobre ello en nuestras preguntas frecuentes sobre herramientas de IA en Dataslayer.
The Future of AI Tools in Data-Driven Decisions
Since the beginning of our tool, we have always tried to help our users pull all their historical and present data for their reports, enabling them to make well-informed decisions. Now, we have elevated our services to the next level by integrating cutting-edge AI tools that enable our users to extrapolate future trends and insights, thereby empowering them to make even more informed decisions.
But we will end with Andrea’s words, who explain it much better:
“Como digo, el problema que tienes es que estás mirando el pasado, para eso Dataslayer es genial, pero estamos mirando el pasado, ¿verdad? Estamos analizando datos que ya han ocurrido. Ahora la herramienta de forecasting nos está ayudando a usar eso para mirar hacia el futuro.
