La Inteligencia Artificial tiene múltiples aplicaciones en las estrategias de marketing. Es lógico si pensamos en su capacidad para automatizar procesos y recopilar información. Pero, desde un sentido práctico, ¿cómo se puede aplicar al marketing hoy día? Te lo contamos.
La Inteligencia Artificial es un aliado perfecto para desplegar y acelerar la estrategia de marketing en todas sus vertientes: hablamos del plano creativo, procedimental y analítico. Vamos a ver las cinco grandes aportaciones de la IA a la inteligencia de negocio.
1. Recopilación de datos y comportamiento del consumidor
Gracias a tecnologías integradas en el ecosistema de la IA como el Big Data y el Machine Learning, es posible obtener multitud de datos sobre los usuarios. Esto permite a las empresas personalizar sus ofertas y la atención al cliente, poder anticiparse a sus necesidades con mensajes personalizados y aumentar el retorno de la inversión.
Veámoslo desde la perspectiva del CRM y el análisis predictivo.
1.1. CRM - Relación con los clientes
Un CRM (Customer Relationship Management) es una solución que permite gestionar de manera centralizada las relaciones con los clientes. Generalmente, lo hace desde tres perspectivas: comercial, marketing y atención al cliente.
Los CRM permiten aunar y compartir todo el conocimiento del cliente entre diferentes áreas de la empresa. También pueden dirigir y automatizar campañas de marketing segmentadas para cada tipo de cliente. Para ello se utilizan técnicas como la segmentación y microsegmentación de clientes y la clasificación de los mismos o lead scoring.
Las funcionalidades del CRM no paran de crecer con la Inteligencia Artificial y próximamente asistiremos a un desarrollo aún mayor, sobre todo en el ámbito del análisis predictivo. Lo vemos en el siguiente bloque.
1.2. Análisis predictivo
Las técnicas de análisis predictivo ponen el foco en anticiparse a las necesidades del cliente. El proceso de análisis siempre comienza con la obtención de datos, su clasificación y adaptación, para el posterior análisis que permita detectar patrones y tendencias. A partir de entonces se desarrollará un algoritmo que será el encargado de procesar los datos y ofrecer predicciones.
Un ejemplo de análisis predictivo muy cotidiano es el texto predictivo que nos proporcionan las herramientas de la suite de Google. ¿Te has fijado en que cada vez acierta más con las palabras que quieres escribir? Es el fruto de años de entrenamiento del algoritmo con millones de usuarios en diferentes idiomas.
Imagina esto aplicado al entendimiento de cualquier otro ámbito comportamental del usuario.
2. Chatbots
Los chatbots están cada vez más presentes en sitios web, apps y redes sociales. Uno de los sistemas más utilizados es ChatGPT.
Si bien, en los próximos años asistiremos a una mejora cualitativa de la comunicación de Inteligencias Artificiales con los humanos a través de chatbots, es esencial entender que en muchas ocasiones la asistencia de empleados reales será absolutamente necesaria. La celeridad en el proceso también lo es.
Si quieres profundizar en el tema, en este artículo te hablábamos pormenorizadamente sobre este tipo de tecnología.
3. Generación de contenidos con IA
Esta es quizás una de las tecnologías más controvertidas de los últimos tiempos. Mediante Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) este tipo de inteligencias son capaces de generar contenido de forma muy similar a como lo haría un humano.
El modelo de lenguaje GPT-3 de Open AI es el más popular en estos momentos. Se alimenta de millones de archivos de la Red que aúnan (o aspiran a ello) todo el conocimiento del ser humano y crean conexiones a partir de las entradas que hace el usuario en el sistema.
4. Reconocimiento de objetos con IA
La aplicación de inteligencias para el reconocimiento de objetos o reconocimiento facial no es nueva. A cualquier usuario de Google Lens le resulta muy útil poder identificar objetos que aparezcan en una imagen (ubicaciones, productos, páginas web, etc.).
Se empezó identificando rostros, pero ahora la IA ya es capaz de atribuir a esas caras sus respectivas identidades. También de inferir multitud de datos de los rasgos y los gestos. Facebook hace mucho que sabe quiénes son nuestros amigos para poder etiquetarlos en las fotos.
Desde el punto de vista de la estrategia de marketing, el aprovechamiento de esta tecnología puede estar vinculado, nuevamente, a la personalización de mensajes u ofertas a través de la sincronización de las experiencias on y offline.
5. Publicidad programática con IA
La publicidad programática consiste en la compra y venta automatizada de espacios publicitarios en la Red. Millones de sitios web ponen en venta sus páginas para insertar publicidad y es a través de plataformas de publicidad programática (o Real Time Advertising) donde se pueden adquirir estos espacios.
Estas compras de inventario se hacen a través de pujas en tiempo real (Real Time Bidding) gestionadas por algoritmos que se encargan de ajustar las pujas y ajustar las adquisiciones al público objetivo para segmentarlo de la forma más óptima.
Esto supone un ahorro de tiempo y optimización de las entregas incomparable. Una forma mucho más eficiente de utilizar el presupuesto de marketing y aumentar el ROI.
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