移动商务的未来在于移动端，数字广告世界正转向算法。这一趋势意味着所有品牌都将拥有其移动展示窗口，并更新相同的算法，因此，要保持竞争力，关键在于正确运用和分析数据。对这些数据的运用，以及通过人工智能技术和算法来增强技术，将最大限度地提升营销策略。
这正是由Google和Elogia联合举办的“算法时代的战略营销”研讨会得出的见解。会上强调了中小企业对拥有应用程序的需求日益增长，以及如何通过应用机器学习策略充分利用这些应用。值得注意的是，目前西班牙人平均在智能手机上安装了34个应用程序，而Android和iTunes平台上分别有超过350万个和超过200万个应用程序可供下载。
然而，真正在应用内产生消费的用户数量很少。具体而言，每六个用户中就有一个从未在应用中购买过商品，且80%安装在智能手机上的应用程序仅使用一次。如果谈到消费，只有17%的应用程序用户产生了几乎全部的移动消费（85%）。
为了扭转这一现实，使应用程序真正盈利，应用机器学习策略变得至关重要，这些策略能够为用户提供适应其需求的内容。
“Google的人工智能和机器学习为我们提供了做出更好决策的机会，并使我们能够重新思考如何为应用寻找高价值用户。结合通用应用广告系列（UAC）和Google的算法学习，企业有机会在发现和获取移动应用的最佳用户（或买家）时实现更高的效率、规模和速度。”Google应用合作伙伴经理Antonio Vega表示。
秘诀在于创意和细分
然而，企业必须考虑不同的问题以改善对Google广告的投入。其中最重要的之一是创意内容，更具体地说应用模块化创意策略，在这些策略中，运用智慧、技术和上下文，旨在为每个客户创建个性化信息。
事实上，一项活动的成功有超过50%取决于创意；如果针对特定语境进行创意制作，效果可提升63%。多项研究均表明，创意是广告活动有效性的关键因素。借助Google的机器学习技术和数据应用，品牌能够向每位用户呈现独一无二的创意，使其成为数字营销策略的核心要素。由此可见，同一活动甚至可衍生出6,000种创意。Elogia国家经理Álvaro Gómez对此总结道。
与创意同样重要的是，细分策略对于实现差异化至关重要。为此，关键在于分析起点、数据的可用性、如何获取数据、如何通过社交媒体等途径丰富数据，以及在此基础上如何进行细分。
“算法应帮助我们降低决策风险，因为仅凭经验或直觉并在事后用少量数据进行验证的做法已不再适用。如今的关键在于整合来自不同渠道的信息并进行分析，以发现真正影响用户的行为事实。”Elogia商业智能总监Ramon Montanera如是说。
“此外，仅仅处理大量数据已不足够，我们还必须学会识别其中真正重要的部分。”Elogia客户关系管理经理Laura Martín表示。