La nueva era del marketing agéntico: automatización y máxima eficiencia

Optimizar la productividad, agilizar el trabajo y reducir los costos operativos. Los directivos de marketing tienen los mismos objetivos de siempre, pero ahora el auge de la IA y los agentes autónomos han intensificado estas metas. La idea no es reinventar la rueda, pero sí evaluar si las cosas de siempre se pueden hacer de otra forma. Específicamente, ¿de qué manera pueden ser más eficientes los equipos? Pues bien, la automatización del marketing agéntico puede ser la respuesta a esta pregunta, ya que hace el trabajo necesario para obtener resultados en procesos de trabajo complejos.

Este es un buen momento para replantearnos el rol de la automatización, no solo como una subcategoría de las herramientas pensadas para las ventas B2B, sino como el verdadero beneficio de la IA agéntica . Veamos más a fondo cómo puede ejecutar estrategias ambiciosas con esta nueva tecnología.

Antes de abordar de lleno la automatización del marketing agéntico, analicemos algunos aspectos básicos. Todo lo que hacen los expertos en marketing se relaciona con estos objetivos que impulsan el crecimiento de las empresas:

• Creación de la marca: Los directivos de marketing tienen claro que una marca sólida es el punto de partida para generar ingresos y cultivar relaciones. Según un estudio de Bain & Company, las empresas más reconocidas tienen más probabilidades de aumentar más sus ventas y su rentabilidad.
• Rendimiento de las campañas: Las épocas en las que se sacrificaba todo con tal de crecer son algo del pasado. Según un estudio de McKinsey, el 87 % de los directores de marketing considera que medir el ROI de las iniciativas de marketing es una prioridad.
• Relaciones a largo plazo con los clientes (según medición del CLTV): El imperativo de la eficiencia cambió su enfoque y ahora se centra en cultivar relaciones. Un estudio de Harvard Business Review reveló que las empresas cuyos clientes aportan un alto valor financiero a largo plazo (LTV) son más rentables que aquellas con un LTV bajo.
  Y para lograr un LTV alto, las experiencias de los clientes deben ser coherentes.

Veamos cinco formas en que la automatización del marketing agéntico puede aumentar el reconocimiento de marca, impulsar el ROI y mejorar el LTV.

¿Cómo puede ser que un agente de IA logre que un prospecto pase de ignorar su marca a considerarla en su decisión de compra? Una manera son las redes sociales gestionadas por agentes autónomos, ya que los clientes suelen tener el primer contacto con las marcas por medio de este canal. Los agentes pueden interactuar con los clientes cuando estos comienzan a tener en cuenta diferentes marcas y opciones a la hora de hacer una compra; además, los agentes pueden responder preguntas que ayudan a definir si la marca, los productos o los servicios son convenientes, y también pueden derivar a los clientes a otro agente más adecuado para hacerlos avanzar en su ciclo de vida.

Por lo general, en la etapa de toma de decisiones, los clientes potenciales desean hablar con una persona que los ayude, ya sea en el ámbito B2B o B2C . A las empresas les resulta imposible satisfacer esta demanda titánica, pero los agentes de IA pueden salir al rescate para responder preguntas y completar tareas en diversas plataformas.

Supongamos que un cliente necesita espinilleras para un partido de fútbol que tiene hoy. Un agente podría recomendarle un modelo y, además, analizar en qué canal podría conseguirlo de forma inmediata. Por ejemplo, podría determinar qué tienda de la zona tiene disponible el artículo correcto (o alguna alternativa razonable). Además, el cliente podría comprar el producto mediante el agente de IA, que también podría garantizar que ese cliente reciba su pedido.

La experiencia de los clientes con su marca no concluye cuando concretan una compra. Por lo general, estos tienen preguntas, y recuerde que son primordiales para el boca a boca y las recomendaciones. Por ejemplo, después de comprar un electrodoméstico, es necesario configurarlo y calibrarlo. Un agente puede utilizar datos del Internet de las cosas (IOT) y comunicarse con el cliente por medio de su canal de preferencia, explicarle cómo se configura y también controlar si lo hizo correctamente o no.

Supongamos que tiene que instalar un refrigerador nuevo, pero no logra validar los nuevos ajustes de temperatura ni asegurarse de que ciertos elementos (como el filtro de agua) están bien puestos. Un agente podría conectarse directamente con el aparato y darle indicaciones.

Todo el mundo sabe que vender más a los clientes que uno ya tiene es una de las claves de la rentabilidad y el ROI. Sin embargo, es fácil caer en el error de aislarlos o dar por hecho que son fieles a la marca.

Un agente de IA puede asesorar a los clientes que ya tiene y garantizar que su marca los contacte por el canal de su preferencia, en los momentos que lo deseen, a fin de mostrarles contenido de interés. También puede buscar clientes con más probabilidades de responder a las comunicaciones, crear listas, generar contenido y refinar los resultados a medida que el operador solicita optimizaciones.

Los expertos en marketing deben mantener la vigencia de su marca y reflotar la relación con los clientes que ya tiene, incluso cuando estos no estén buscando productos o servicios activamente. Un gerente de fidelización puede utilizar un agente de IA para analizar los niveles de lealtad en función de ciertas actividades y puntuaciones, como la satisfacción del cliente (CSAT) y el promedio de puntaje neto (NPS), entre otros.

Además, un agente puede tener en cuenta las preferencias; por ejemplo, si se favorecen las recompensas, los descuentos, las referencias o incluso las experiencias, y qué medida concreta generó el resultado esperado por el gerente de fidelización. El objetivo no siempre tiene que estar relacionado con aumentar las ventas. ¿Desea publicar en redes sociales? Un agente de IA puede personalizar las comunicaciones y las interacciones para lograr sus objetivos.

En el ciclo de vida de los clientes, la automatización del marketing agéntico representa un cambio significativo para los expertos en marketing que desean cumplir estos tres objetivos estratégicos: la creación de la marca, el rendimiento del marketing y las relaciones a largo plazo con los clientes. Al implementar los agentes de IA en cada fase del ciclo de vida, se eliminan obstáculos, lo que favorece un crecimiento sin precedentes para su empresa.

Pero eso no es todo. Para construir una marca, lanzar campañas de marketing rentables y aumentar el valor financiero a largo plazo de los clientes, los expertos en marketing deben llevar adelante tareas que suelen requerir la colaboración entre personas, procesos y tecnología. Pero una cosa es decirlo y otra es hacerlo. La fragmentación de las pilas tecnológicas, la necesidad de trabajar con equipos más pequeños y eficientes y los cambios en las experiencias de los clientes dificultan esa colaboración.

Para cumplir los objetivos relacionados con todo el ciclo de vida de los clientes, muchas veces, los expertos en marketing se apegan a procesos manuales que, en realidad, demoran la personalización de las experiencias digitales. Con tanto trabajo por hacer, ¿los expertos en marketing en qué momento pueden sentarse a analizar a los clientes o trazar un plan estratégico y creativo?

Hay ciertas tareas sistemáticas que suelen entorpecer la productividad y eficiencia. Cada trabajo requiere la recopilación y el análisis de datos y también el uso de varias herramientas. Sin embargo, los expertos en marketing no tienen acceso a todas ellas. A su vez, estos trabajos precisan algún tipo de colaboración interdisciplinaria, incluso conocimientos que exceden a los del departamento de marketing. Por último, en todo el espectro de los trabajos, la rapidez es esencial.

Por lo general, el tratamiento de datos es una parte importante de la planificación, el análisis, los informes de rendimiento, la optimización y la comercialización de las campañas. Los expertos en marketing, que suelen trabajar con plazos acotados, carecen de las habilidades técnicas necesarias y no cuentan con suficientes especialistas en el uso de API para aprovechar los datos. Tampoco son hábiles programando ni tienen los conocimientos de ciencia de datos para interpretar grandes volúmenes de información ni la formación necesaria en DevOps para que los proyectos dejen de ser datos aislados y se conviertan en programas reproducibles.

Por ejemplo, un agente de IA podría programar un agente de IA para extraer datos de su CRM, de las analíticas de sus sitios web, de sus redes sociales, plataformas de anuncios e incluso datos de ventas presenciales. Esto suele implicar varias API, el formateo de datos y el análisis de las estructuras de los datos, algo en lo que la mayoría de los expertos en marketing no tiene formación. Además, un agente de IA podría explotar modelos sofisticados de ciencia de datos, incluidos análisis de regresión, de conglomerados y otras técnicas, para generar información estratégica detallada.

Pero más allá de las estadísticas, también se podría entrenar a un agente para predecir la pérdida de clientes, el valor financiero a largo plazo de los clientes y el éxito de las campañas en función de datos anteriores. Esto requiere conocimientos estadísticos y de ciertas herramientas como R o Python, o de algoritmos de aprendizaje automático y entrenamiento de modelos. Todo ellos son saberes que, por lo general, no se asocian con los expertos en marketing.

Son contados los expertos en marketing que tienen acceso a todas las herramientas necesarias para ofrecerles a los clientes experiencias que generen ingresos y cultiven relaciones. Y los pocos especialistas que tienen acceso a estos programas no son muy versados en su uso. Con frecuencia, la coordinación entre las plataformas y los equipos genera enormes ineficiencias e improductividad en los expertos en marketing. Esto afecta a los clientes, cuya experiencia real se aleja bastante de la ideal.

No obstante, se puede usar un agente de IA para vincular las herramientas y ejecutar acciones que se activan a partir de un evento en otra aplicación, algo fundamental para potenciar la eficiencia de los expertos en marketing. Muchas veces, estos especialistas están saturados y simplemente no tienen el tiempo para aprender a usar estas herramientas. Por este motivo, lo mejor es hacer que las plataformas "se comuniquen" entre sí. Pero esta "interoperabilidad" requiere trabajar con varias API, lo que implica saber de procesos de autenticación, formateo de datos y, posiblemente, programación. Además, es posible que, dentro de las herramientas, se requieran personalizaciones, y esta es una habilidad que suele ser propia de los administradores de las herramientas o profesionales de TI.

En la actualidad, a lo largo del ciclo de vida de los clientes se utilizan todos los canales , pero la cantidad de interacciones es menos importante que la calidad, en especial si la comunicación es inmediata. Si bien muchas empresas han tenido éxito organizando el recorrido de los clientes, muchas veces tras bambalinas han hecho un trabajo muy fino. Ciertos programas, como la generación de campañas dinámicas, requieren la planificación previa de una gran cantidad de variantes con distintos grados de confianza en relación con los resultados o el rendimiento.

En este sentido, los agentes de IA desempeñan una función importante . Cuando los clientes usan diversos canales y avanzan por las distintas fases de su ciclo de vida, los agentes pueden automatizar contenido, llamadas a la acción y muchas otras acciones. Pueden generar el texto de los anuncios, imágenes e incluso páginas de destino en función de datos en tiempo real y el perfil de los clientes. Un agente puede garantizar que el perfil y las medidas que se tomen contemplen la información más importante de los clientes y apliquen las variantes ideales.

Esto puede implicar procesar lenguaje natural, generar imágenes y aplicar pruebas A/B, para lo que se requiere programar o usar herramientas de IA especializadas. Además, las soluciones precisan integrarse en diferentes plataformas de marketing, además de entender cómo funcionan las API.

La automatización del marketing agéntico aún está en ciernes. Sin embargo, si prepara su negocio y sienta las bases adecuadas, esta tecnología promete la llegada de una nueva era del marketing: una marcada por la eficiencia y por la satisfacción de los usuarios, lo cual le hará la vida más fácil a su equipo y sus clientes.