¿Qué es el marketing basado en IA?

En este artículo, explicaremos los retos y los beneficios que presenta la IA para el marketing, incluidas las formas en que puede usarla para ganar clientes, llevar un seguimiento de los análisis y sacar el máximo partido de su inversión. Abordaremos las prácticas recomendadas, identificaremos algunas tendencias futuras y compartiremos dos ejemplos de empresas reales que emplean con éxito el marketing basado en IA.

Comencemos.

• ¿Qué es la IA en el marketing?
• ¿Cómo puede la IA en el marketing ayudarme a llegar a mis clientes y personalizar su experiencia?
• ¿En qué consisten los análisis de marketing basado en IA para el seguimiento?
• Cómo se puede mejorar el ROI con el uso de la IA en marketing
• ¿Cuáles son los retos de la IA en el marketing?
• Prácticas recomendadas de marketing basado en IA
• ¿Que es un copiloto de IA?
• Qué cabe esperar de la IA en el marketing

La IA en el marketing trabaja procesando datos con algoritmos y reconocimiento de patrones para simular la inteligencia humana. Utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para identificar tendencias, hacer predicciones y realizar tareas digitales que normalmente requerirían la inteligencia humana y la toma de decisiones.

Del mismo modo que nosotros mejoramos en cualquier destreza cuanto más la practicamos, la IA se vuelve más inteligente a medida que aprende más. Puede averiguar rápidamente lo que a una persona le gustaría ver, leer o comprar, en función de los datos que recoge. Eso es el aprendizaje automático.

En el marketing hay dos tipos de IA que son muy importantes: la IA predictiva y la IA generativa. La IA predictiva analiza los patrones en los datos para anticipar qué resultado podría darse después. Por ejemplo, puede indicarle qué productos es probable que compre un cliente en función de su comportamiento de compra anterior.

La IA generativa ayuda a los expertos en marketing a crear nuevo contenido produciendo nuevos textos e imágenes basados en los patrones que ha aprendido a partir de los datos con los que se entrena. Por ejemplo, la IA generativa puede crear imágenes realistas o producir textos que se asemejen al contenido generado por humanos como respuesta a la entrada de un experto en marketing. Ambas se complementan de diversas formas.

La IA predictiva proporciona información basada en datos históricos y la IA generativa puede utilizar esta información para crear contenido o soluciones nuevos y relevantes que se pueden adaptar a las necesidades específicas de los usuarios con rapidez y a escala.

Los expertos en marketing pueden utilizarlas para automatizar tareas repetitivas, segmentar audiencias y enviar mensajes personalizados a los consumidores en función de sus preferencias y comportamientos.

Últimamente se habla mucho sobre cómo pueden los expertos en marketing utilizar la IA para mejorar las experiencias y la productividad de los clientes. Pero, para que la IA en el marketing alcance todo su potencial, necesitamos comprender realmente cómo funciona y cómo implementarla.

Considere la IA un vehículo que puede ofrecer toda la información práctica de los clientes que necesita y desea. Puede lograr un marketing más eficiente y crear contenido personalizado que les encantará a los clientes. Sin duda, este vehículo se desplaza con rapidez, pero no se asuste: estamos aquí para mostrarle cómo situarse con confianza en el asiento del conductor.

La IA es una poderosa herramienta para los expertos en marketing. Con un proceso conocido como modelado de similitud, la tecnología reconoce los rasgos y características comunes compartidos por sus principales clientes, lo que le sitúa un paso más cerca de poder dirigirse a clientes con atributos similares que probablemente estén interesados en sus productos o servicios.

Si aún no tiene los datos que necesita, la IA puede ayudarle a recopilarlos perfeccionando sus métodos de recopilación de datos y analizando grandes cantidades de información para identificar información práctica y tendencias clave. Estas funcionalidades pueden ayudar a su equipo a adaptar estrategias de marketing que obtengan resultados.

Dado que los sistemas de IA están diseñados para ser fáciles de usar, cuanto más interactúen los equipos de marketing con las solicitudes en lenguaje natural, mejores serán sus habilidades para articular solicitudes concretas. Cuanto más eficaz sea el resultado de la solicitud, mayor será el alcance al público. Se revelará un espectro más amplio de clientes a medida que el contenido personalizado mejore.

Además, la IA generativa puede ayudarle a llegar a consumidores con diferentes orígenes e intereses. Por ejemplo, el uso de la IA en marketing puede ayudarle a crear contenido que refleje diferentes perspectivas culturales, por lo que sus mensajes pueden ser inclusivos y accesibles para un público más amplio. El uso de la IA generativa aumenta sus posibilidades de entender y representar las preferencias de segmentos de clientes únicos.

La IA también puede ayudarle con el retargeting, es decir, cuando interactuamos con el mismo cliente varias veces con mensajes mejorados. El retargeting automático con IA permite aprender continuamente de cada conversión o interacción con el cliente, optimizando así el contenido futuro y las estrategias de marketing en función de la información práctica. El proceso de aprendizaje y adaptación garantiza que el contenido siga siendo relevante y atractivo.

Se prevé que en el futuro, la IA generativa podrá producir contenido con muchos más matices, por ejemplo, vídeos, música e imágenes. Este cambio en la creación de contenido ayudará a mejorar la interacción con los clientes, ya que el público objetivo del experto en marketing se identificará con el resultado.

Los algoritmos impulsados por IA y las técnicas de aprendizaje automático ayudan a los expertos en marketing a procesar y analizar conjuntos de datos rápidamente. A diferencia del análisis tradicional, el análisis de IA puede gestionar y clasificar conjuntos de datos de mayor tamaño en tiempo real. También puede identificar correlaciones y patrones complejos en los datos, que revelan valiosas conexiones y tendencias.

Los expertos en marketing que utilizan herramientas de IA integradas directamente en plataformas de software pueden llevar un seguimiento del modelado de atribuciones y la información práctica sobre el rendimiento y sobre los clientes.

• El modelado de atribuciones de IA otorga crédito a los diferentes puntos de contacto de marketing que contribuyen a un resultado deseado, lo que proporciona información práctica sobre la eficacia de los diferentes canales y campañas de marketing.
• La información práctica sobre el rendimiento de la IA proporciona información completa y relevante sobre la eficacia de sus estrategias y campañas de marketing.
• La información práctica de los clientes que ofrece la IA analiza los datos de clientes, predice comportamientos como la propensión al abandono y a la compra y sugiere la mejor acción para estrategias de interacción y retención personalizadas.

La capacidad de procesar grandes conjuntos de datos ayuda a los expertos en marketing a tomar decisiones basadas en datos que den lugar a la optimización de las estrategias para mejorar el rendimiento y el ROI.

Sabemos que las empresas pueden ampliar el tamaño de su público y el alcance con información práctica y funcionalidades de segmentación basadas en IA. También sabemos que el uso de la IA en marketing puede mejorar las tasas de conversión al ofrecer contenido y recomendaciones de productos personalizados. Lo mismo ocurre con el retargeting del público, en el que la IA alimenta las relaciones con mensajes personalizados.

Además, las funcionalidades avanzadas de informes y análisis de la IA permiten obtener información detallada y en tiempo real sobre el rendimiento de las campañas. Como resultado, se pueden tomar decisiones basadas en mejores datos. Con la capacidad de automatizar tareas y optimizar procesos, puede gestionar cargas de trabajo más grandes un mayor lastre operativo.

La automatización libera tiempo para que los expertos en marketing se centren en la innovación, como, por ejemplo:

• Tecnologías inmersivas como la realidad aumentada (AR) y la realidad virtual (VR)
• Optimización de búsquedas por voz y estrategias de marketing basadas en voz
• Prácticas de marketing sostenibles y éticas
• Marketing de influencers y desarrollo de contenido específico para audiencias de nicho

Cuando los expertos en marketing tienen tiempo para centrarse en la estrategia, es más probable que los clientes vuelvan y aumenten el ROI.

El marketing con IA le ayuda a comprender el comportamiento de los clientes y a personalizar el momento, la segmentación y el contenido de las actividades de marketing. Pero no está exento de desafíos.

• Las preocupaciones éticas sobre la privacidad de los datos, la seguridad y la confianza de los consumidores exigen el cumplimiento de normativas que protejan la información de los clientes.
• Es vital contar con conocimientos técnicos para integrar con éxito la IA, por lo que formar a una plantilla cualificada capaz de optimizar herramientas y plataformas puede resultar un obstáculo.
• La mala calidad de los datos puede dar lugar a información inexacta y a errores en la toma de decisiones. Garantizar la calidad adecuada de los datos con perfiles de clientes unificados es crucial.
• Una buena IA depende de una base de datos sólida. También depende de que los resultados de la IA sean utilizables en el flujo de trabajo. A menudo, las empresas quieren utilizar un mayor número de modelos de ciencia de datos obtenidos con los datos de la empresa y les resulta difícil integrarlos en su flujo de trabajo.

Tenga en cuenta estas 6 prioridades a medida que allane el camino para introducir la IA en el marketing de su empresa:

1. Construya una base ética, estratégica y tecnológica. Esto significa adoptar prácticas de datos transparentes, garantizar el cumplimiento de la privacidad de los datos y fomentar una cultura de uso ético de la IA. Por ejemplo, puede establecer mecanismos claros de aceptación/exclusión voluntaria y publicar políticas completas sobre el uso de los datos.
2. Utilice las funcionalidades de IA para unificar, democratizar y analizar sus datos. Obtendrá más información sobre las preferencias de sus clientes integrando los datos mediante herramientas impulsadas por IA. Esta visión integral del comportamiento de los clientes ayuda a crear un marketing eficaz.
3. Planifique cómo optimizar la IA para la segmentación de la audiencia y la personalización de los clientes. Cuando utiliza motores de recomendación impulsados por IA en plataformas de comercio electrónico, las sugerencias de productos se basan en preferencias individuales e historial de compras. Como resultado, la experiencia del cliente mejora enormemente.
4. Capacite a su equipo en el uso de una sofisticada ingeniería de solicitudes para crear contenido. Proporcionar formación sobre cómo funcionan las herramientas de generación de lenguaje natural impulsadas por IA le inspirará a elaborar contenido atractivo a escala. Podrá generar campañas de correo electrónico personalizadas, descripciones de productos y publicaciones en redes sociales que hagan mella en el público objetivo.
5. Automatice las tareas monótonas para acelerar los flujos de trabajo. Utilice herramientas de automatización impulsadas por IA para tareas como la introducción de datos, la generación de informes y la programación de correos electrónicos para que su equipo se centre en iniciativas más estratégicas y en idear campañas creativas.
6. Aporte ideas sobre formas en que la IA puede llevar un seguimiento de las campañas y mejorar su rendimiento. Las plataformas de análisis impulsadas por IA pueden proporcionar datos en tiempo real sobre la interacción con los clientes y los índices de conversión. Esto significa que puede tomar decisiones basadas en datos y ajustarlas según sea necesario para optimizar el rendimiento de las campañas y el ROI.

Un copiloto de IA es una experiencia conversacional y de asistencia integrada de forma nativa en una plataforma tecnológica. Aporta el poder de la IA generativa (similar a un chatbot) al software y guía a los usuarios para realizar diversas tareas.

Por ejemplo, Einstein Copilot se basa en los datos de su CRM para proporcionar recomendaciones y borradores de contenido, planes de acción y código personalizado. Es una forma de que los expertos en marketing sean más eficientes y tengan a un especialista en la materia al alcance de la mano.

Los próximos dos años serán muy prometedores para la IA en marketing. Si bien no hay duda de la existencia de desafíos, la IA ayudará a satisfacer las expectativas de los clientes en cuanto a contenido personalizado, así como la búsqueda de eficiencia de las empresas.

Los expertos en marketing podrán observar un aumento en el uso de la IA para hacer predicciones basadas en datos no organizados. También aprenderán a confiar en datos de primera mano para guiar a la IA generativa y producir resultados centrados en el cliente adaptados a su marca.

A medida que evolucione la tecnología, también aumentará el enfoque en la seguridad. Dado que el 68 % de los clientes afirma que los avances en IA aumentan la importancia de que las empresas sean fiables, surge la oportunidad de que los expertos en marketing se aseguren de que la privacidad y la seguridad sean herméticas.

Las marcas utilizarán una capa de confianza para garantizar que la fundamentación en datos de primera mano sea segura, mitigue los sesgos y no filtre datos confidenciales en plataformas abiertas para que todo el mundo pueda acceder.

Es posible que también seamos testigos de una total reinvención del proceso de marketing de principio a fin. A medida que avanza la tecnología, las soluciones de IA pueden crear resúmenes de campañas con contenido automatizado y creación de experiencias, lo que genera simultáneamente visibilidad del rendimiento e información relevante, con control humano.