Marketing de IA: ¿Qué es el Marketing de Inteligencia Artificial?

Muchas empresas y los equipos de marketing que las respaldan están adoptando rápidamente soluciones tecnológicas inteligentes para fomentar la eficiencia operativa al tiempo que mejoran la experiencia del cliente. A través de estas plataformas, los especialistas en comercialización pueden obtener una comprensión más matizada y completa de su público objetivo. La información recopilada a través de este proceso se puede usar para impulsar las conversiones y, al mismo tiempo, aligerar la carga de trabajo de los equipos de marketing.

¿Qué es el marketing de inteligencia artificial (IA)?

El marketing de IA utiliza tecnologías de inteligencia artificial para tomar decisiones automatizadas basadas en la recopilación de datos, el análisis de datos y otras observaciones del público o las tendencias económicas que pueden afectar los esfuerzos de marketing. La inteligencia artificial se utiliza a menudo en los esfuerzos de marketing donde la velocidad es esencial. Las herramientas de IA utilizan los datos y perfiles de los clientes para aprender a comunicarse mejor con los clientes, por lo que necesitan mensajes personalizados en el momento adecuado sin la intervención de los miembros del equipo de marketing, lo que garantiza la máxima eficiencia. Para muchos de los vendedores de hoy en día, la INTELIGENCIA ARTIFICIAL se utiliza para aumentar los equipos de marketing o para realizar tareas más tácticas que requieren menos matices humanos.

Los casos de uso de marketing de IA incluyen:

  • análisis de datos
  • procesamiento del lenguaje natural
  • compra de medios
  • toma de decisiones automatizada
  • generación de contenido
  • personalización en tiempo real


Componentes de IA en marketing

Está claro que la IA juega un papel vital en ayudar a los especialistas en ventas a conectarse con los consumidores. Los siguientes componentes de marketing de inteligencia artificial constituyen las soluciones líderes de hoy en día que están ayudando a cerrar la brecha entre las cantidades masivas de datos de clientes recopilados y los próximos pasos viables que se pueden aplicar a futuras campañas:

aprendizaje automático

El aprendizaje automático está impulsado por la inteligencia artificial e involucra algoritmos informáticos que pueden analizar la información y mejorar automáticamente a través de la experiencia. Los dispositivos que aprovechan el aprendizaje automático analizan nuevas perspectivas en el contexto de datos históricos relevantes que pueden informar las decisiones basadas en lo que ha funcionado o no en el pasado.

Big Data y Analítica

La aparición de los medios digitales ha llevado a una afluencia de big data, lo que ha proporcionado oportunidades para que los especialistas en marketing comprendan sus esfuerzos y atribuyan valor con precisión a través de los canales. Esto también ha llevado a la sobresaturación de los datos, ya que muchos vendedores luchan por determinar qué conjuntos de datos vale la pena recopilar.

Soluciones de plataforma de IA

Las soluciones eficaces impulsadas por la inteligencia artificial proporcionan a los especialistas en comercialización una plataforma central para gestionar las enormes cantidades de datos recopilados. Estas plataformas tienen la capacidad de derivar información de marketing en profundidad en su público objetivo para que pueda tomar decisiones basadas en datos sobre la mejor manera de lograrlos. Por ejemplo, marcos como El aprendizaje bayesiano y el olvido pueden ayudar a los especialistas en marketing a obtener una comprensión más clara de cuán receptivo es un cliente a un esfuerzo de marketing específico.

Desafíos para el marketing de IA

El marketing moderno se basa en una comprensión profunda de las necesidades y preferencias de los clientes y, por lo tanto, la capacidad de actuar sobre ese conocimiento de manera rápida y efectiva. La capacidad de tomar decisiones basadas en datos en tiempo real ha llevado a AD a la vanguardia de las partes interesadas de marketing. Sin embargo, los equipos de marketing deben ser exigentes a la hora de decidir la mejor manera de integrar la AI en sus campañas y operaciones. El desarrollo y uso de herramientas de INTELIGENCIA ARTIFICIAL aún se encuentra en las primeras etapas. Por lo tanto, hay algunos desafíos a tener en cuenta al implementar la AI en marketing.

Tiempo de entrenamiento y calidad de los datos

Las herramientas de IA no saben automáticamente qué acciones tomar para lograr sus objetivos de marketing. Requieren tiempo y capacitación para aprender los objetivos de la organización, las preferencias de los clientes, las tendencias históricas, comprender el contexto general y establecer habilidades. Esto no solo lleva tiempo, sino que también requiere garantías sobre la calidad de los datos. Si las herramientas de IA no están entrenadas con datos precisos, oportunos y representativos de alta calidad, la herramienta tomará decisiones no óptimas que no reflejan los deseos de los consumidores, reduciendo así el valor de la herramienta.

Privacidad

Tanto los consumidores como los reguladores están tomando medidas enérgicas contra la forma en que las organizaciones utilizan sus datos. Los equipos de marketing deben asegurarse de que utilizan los datos de los consumidores de forma ética y de acuerdo con estándares como el RGPD, de lo contrario se arriesgan a fuertes sanciones y daños a la reputación. Este es un desafío en lo que respecta a ti. A menos que las herramientas estén programadas específicamente para cumplir con las directrices legales específicas, pueden ir más allá de lo que se considera aceptable en términos de uso de datos del consumidor para la personalización.

Obtenga el buy-in

Puede ser difícil para los equipos de marketing demostrar el valor de las inversiones en inteligencia artificial a las partes interesadas del negocio. Aunque los KPI como el ROI y la eficiencia son fácilmente cuantificables, mostrar cómo la AI ha mejorado la experiencia del cliente o la reputación de la marca es menos obvio. Con eso en mente, los equipos de marketing deben asegurarse de que tienen las habilidades de medición para atribuir estas ganancias cualitativas a las inversiones en AI.

Procedimientos recomendados para la implementación

Debido a que la IA es una herramienta más reciente en marketing, no se han establecido mejores prácticas definitivas para impulsar las implementaciones iniciales de los equipos de marketing.

Adaptación a un panorama de marketing en evolución

Con la aparición de LA AI viene una interrupción en las operaciones diarias de marketing. Los especialistas en el mercado deben evaluar qué puestos de trabajo se sustituirán y cuáles se crearán. Un estudio sugirió que casi 6 de cada 10 puestos actuales de especialista en marketing y analista serán reemplazados por tecnología de marketing.

Cómo utilizar IA en marketing

Es importante comenzar con un plan integral al usar la IA en sus campañas y operaciones de marketing. Esto garantizará que los equipos de marketing minimicen los costosos desafíos y obtengan el máximo valor de su inversión en AD en el menor tiempo posible.

Antes de implementar una herramienta de IA para campañas de marketing, hay algunos factores clave a considerar:

Establecer metas

Al igual que con cualquier programa de marketing, es importante establecer objetivos claros y análisis de marketing desde el principio. Comience por identificar áreas dentro de campañas u operaciones que LA AI podría mejorar, como la segmentación. Luego establezca KPI claros que ayuden a aclarar el éxito de la campaña de IA aumentada: esto es especialmente importante para objetivos cualitativos como "mejorar la experiencia del cliente".

Normas de privacidad de datos

Al principio de su programa de IA, asegúrese de que su plataforma de IA no cruce la línea de uso de datos aceptable en nombre de la personalización. Asegúrese de que los estándares de privacidad se establezcan y programen en todas las plataformas según sea necesario para mantener el cumplimiento y la confianza del consumidor.

Cantidad de datos y fuentes

Para comenzar con el marketing de IA, los especialistas en marketing deben tener una gran cantidad de datos a su disposición. Esto es lo que capacitará a la herramienta de IA en las preferencias de los clientes, las tendencias externas y otros factores que influirán en el éxito de las campañas habilitadas para IA. Estos datos se pueden derivar de crm, campañas de marketing y datos del sitio web de su organización. Además, los vendedores pueden complementar esto con datos de terceros y de segunda parte. Esto puede incluir datos de ubicación, datos meteorológicos y otros factores externos que pueden contribuir a una decisión de compra.

Gana talento para la ciencia de datos

Muchos equipos de marketing no tienen empleados con las habilidades necesarias de ciencia de datos e IA, lo que dificulta el trabajo con grandes cantidades de datos y proporcionar información. Para poner en marcha los programas, las organizaciones deben asociarse con organizaciones de terceros que puedan ayudar en la recopilación y el análisis de datos para entrenar programas de IA y facilitar el mantenimiento continuo.


Mantener la calidad de los datos

A medida que los programas de aprendizaje automático consuman más datos, el programa aprenderá a tomar decisiones precisas y efectivas. Sin embargo, si los datos no están estandarizados y libres de errores, la información no será útil y en realidad puede hacer que los programas de IA tomen decisiones que dificulten los programas de marketing. Antes de implementar el marketing de IA, los equipos de marketing deben coordinarse con los equipos de gestión de datos y otras líneas de negocio para establecer procesos de limpieza y mantenimiento de datos. Al hacerlo, tenga en cuenta las siete dimensiones esenciales de los datos:

    • puntualidad
    • integridad
    • consistencia
    • pertinencia
    • transparencia
    • Precisión
    • Representatividad

Selección de una plataforma de IA

Seleccionar la plataforma o plataformas adecuadas es un paso crucial para poner en marcha un programa de marketing de IA. Los especialistas en comercialización deben ser exigentes en la identificación de los vacíos que la plataforma está tratando de llenar y seleccionar soluciones basadas en capacidades. Esto girará en torno al objetivo que los especialistas en comercialización están tratando de lograr: por ejemplo, los objetivos de velocidad y productividad requerirán características diferentes a las herramientas utilizadas para mejorar la satisfacción general del cliente con el AI. Una cosa a tener en cuenta al seleccionar una herramienta es el nivel de visibilidad que necesitará con respecto a por qué una plataforma de IA tomó una determinada decisión. Dependiendo del algoritmo en uso, los equipos de marketing pueden obtener un informe claro sobre por qué se tomó una decisión en particular y qué datos influyeron en la decisión.

Ventajas de explotar la inteligencia artificial en el marketing

Hay una gran cantidad de casos de uso de inteligencia artificial en los esfuerzos de marketing, y cada uno de estos casos de uso produce varios beneficios, como la reducción de riesgos, el aumento de la velocidad, el aumento de la satisfacción del cliente, el aumento de los ingresos y más. Los beneficios pueden ser cuantificables (número de ventas) o incuantificables (satisfacción del usuario). Existen algunos beneficios generales que se pueden aplicar a todos los CASOS DE USO del AI:

 

Aumentar el ROI de la campaña

Si se aprovecha adecuadamente, los especialistas en marketing pueden usar la inteligencia artificial para transformar todo su programa de marketing extrayendo la información más valiosa de sus conjuntos de datos y actuando sobre ellos en tiempo real. Las plataformas de IA pueden tomar decisiones rápidas sobre cómo asignar mejor los fondos a través de los canales de medios o analizar las ubicaciones de anuncios más efectivas para atraer a los clientes de manera más consistente, obteniendo el máximo valor de las campañas.  

Mejores relaciones con los clientes y personalización en tiempo real

La inteligencia artificial puede ayudarle a entregar mensajes personalizados a los clientes en los puntos apropiados del ciclo de vida del consumidor. La inteligencia artificial también puede ayudar a los especialistas en marketing a identificar a los clientes en riesgo y dirigirse a ellos con información que los hará volver a involucrar a la marca.

Medición avanzada de marketing

Muchas organizaciones tienen dificultades para mantenerse al día con todos los datos producidos por las campañas digitales, lo que dificulta vincular el éxito a campañas específicas. Los paneles que aprovechan la IA permiten una visión más completa de lo que funciona para que se pueda replicar en todos los canales y presupuestos asignados en consecuencia. 

Tome decisiones más rápido

La IA es capaz de realizar análisis de datos tácticos más rápido que sus contrapartes humanas y utilizar el aprendizaje automático para llegar a conclusiones rápidas basadas en la campaña y el contexto del cliente. Esto da a los miembros del equipo tiempo para centrarse en iniciativas estratégicas que luego pueden informar las campañas habilitadas para IA. Con la inteligencia artificial, los especialistas en marketing ya no tienen que esperar al final de una campaña para tomar decisiones, sino que pueden usar análisis en tiempo real para tomar mejores decisiones de medios. 

7 ejemplos de inteligencia artificial en marketing

La inteligencia artificial se utiliza en iniciativas de marketing en una multitud de casos de uso, en una amplia gama de industrias que incluyen servicios financieros, gobierno, entretenimiento, atención médica, venta minorista y más. Cada caso de uso ofrece resultados diferentes, desde mejoras en el rendimiento de la campaña, hasta una mejor experiencia del cliente o una mayor eficiencia en las operaciones de marketing. 

Hay varias maneras en que las empresas pueden aprovechar el aprendizaje automático para crear un plan de marketing más completo. Tenga en cuenta lo siguiente:

1. Ofertas para compras de publicidad programática

Un problema que los equipos de marketing a menudo encuentran es decidir dónde colocar anuncios y mensajes. Los equipos de marketing pueden crear planes informados basados en las preferencias del usuario, pero estos equipos no son lo suficientemente flexibles o ágiles como para cambiar el plan en tiempo real en función de la información más reciente del consumidor. La inteligencia artificial es utilizada por los especialistas en comercialización para mitigar este desafío a través de la publicidad programática. Las plataformas programáticas aprovechan el aprendizaje automático para pujar por espacios publicitariosrelevantes para el público objetivo en tiempo real. La oferta se basa en datos como intereses, ubicación, historial de compras, intención del comprador y más. Esto permite a los equipos de marketing dirigirse a los canales correctos en el momento adecuado, a un precio competitivo. La compra programática ejemplifica cómo el aprendizaje automático puede aumentar la flexibilidad de marketing para satisfacer a los clientes a medida que evolucionan sus necesidades e intereses.  

2. Seleccione el mensaje correcto

A través de los canales, diferentes consumidores responden a diferentes mensajes: algunos pueden resonar con un atractivo emocional, algunos humor, otros lógica. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden realizar un seguimiento de los usuarios de mensajería a los que respondieron y crear un perfil de usuario más completo. A partir de ahí, los equipos de marketing pueden proporcionar mensajes más personalizados a los usuarios en función de sus preferencias. Por ejemplo, Netflix usa el aprendizaje automático para comprender los géneros en los que un usuario en particular está interesado. A continuación, personalice la ilustración que el usuario ve para que coincida con estos intereses. En el Blog técnico de Netflix, explican cómo usan algoritmos para determinar qué obras de arte atraerán más a un espectador a ver un determinado título, diciendo:"Consideremos personalizar la imagen que usamos para representar la película Good Will Hunting.

Aquí podríamos personalizar esta decisión en función de cuánto prefiere un miembro diferentes géneros y temas. Alguien que ha visto muchas películas románticas podría estar interesado en Good Will Hunting si mostramos la obra de arte que contiene a Matt Damon y Minnie Driver, mientras que un miembro que ha visto muchas comedias podría sentirse atraído por la película si usamos la obra de arte que contiene a Robin Williams, un comediante conocido. Crédito: La IA en el marketing Netflix Tech BlogCuando se utilizan la IA y el aprendizaje automático, estas plataformas pueden recopilar datos valiosos de los clientes que permiten a los equipos de marketing aumentar las tasas de conversión y mejorar la experiencia del cliente.

 

Los equipos de marketing pueden analizar todos estos datos para crear una visión más matizada del cliente, incluso teniendo en cuenta factores adicionales como si un usuario había mirado un título independientemente de la imagen y cómo se reproduce en futuros mensajes.  

3. Personalización granular

Los consumidores de hoy en día esperan un nivel de personalización altamente granular. Los mensajes de marketing deben estar informados por los intereses del usuario, el historial de compras, la ubicación, las interacciones pasadas con la marca y una gran cantidad de otros puntos de datos. La IA ayuda a los equipos de marketing a ir más allá de los datos demográficos estándar para aprender sobre las preferencias de los consumidores a nivel individual y granular. Esto ayuda a las marcas a crear experiencias curadas basadas en los gustos únicos de un cliente. Por ejemplo, Spotify utiliza inteligencia artificial para crear listas de reproducción personalizadas basadas en lo que un cliente ha escuchado en el pasado, los éxitos actuales de todos los géneros y de qué música estás hablando. Utilice estos conjuntos de datos para crear listas de reproducción personalizadas para los usuarios y para crear listas de reproducción de género basadas en los artistas que aparecen en conversaciones, artículos, etc. Personalización granular Otra tendencia basada en la personalización habilitada para IA es el contenido atómico.

 

Aquí, la IA aprende las preferencias del cliente y extrae piezas de una biblioteca de contenido para crear un correo electrónico u oferta personalizada para un cliente con imágenes, videos o artículos relevantes. 

4. Chatbots y experiencias conversacionales

Con el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural a través de la inteligencia artificial, los chatbots ahora se están utilizando para aumentar los agentes de servicio al cliente. Los clientes con preguntas más básicas pueden consultar chatbots que darán respuestas inmediatas y precisas. Podrán aprovechar preguntas pasadas y datos históricos para proporcionar resultados personalizados. Esto da tiempo a los agentes de servicio al cliente para trabajar en solicitudes complicadas que requieren matices más humanos.  

5. Análisis predictivo de marketing

Con tantos datos que llegan, los equipos de marketing tienen dificultades para obtener información de ellos. La IA permite a los equipos de marketing aprovechar al máximo estos datos mediante el análisis predictivo, que aprovecha una variedad de aprendizaje automático, algoritmos, modelos y conjuntos de datos para predecir el comportamiento futuro. Esto puede ayudar a los equipos de marketing a comprender los tipos de productos que un consumidor buscará y cuándo, lo que les permite posicionar las campañas con mayor precisión.

por ejemplo. Amazon utiliza análisis predictivos para sugerir productos a los consumidores en función de compras y comportamientos anteriores, aumentando las conversiones y la satisfacción del cliente. La IA también se puede usar para ayudar a los equipos de marketing a realizar un seguimiento más preciso de la atribución, lo que permite a los equipos ver qué campañas han contribuido más al ROI. 

 

Análisis predictivo de marketing

Crédito: Woo Commerce

6. Operaciones de marketing

Otro caso de uso clave para la INTELIGENCIA ARTIFICIAL en marketing es aumentar la eficiencia en varios procesos. La inteligencia artificial puede ayudar a automatizar procesos tácticos como la clasificación de datos de marketing, la respuesta a preguntas comunes de los clientes y la realización de autorizaciones de seguridad. Esto permite a los equipos de marketing más tiempo para trabajar en el trabajo estratégico y analítico.    

7. Precios dinámicos

La inteligencia artificial puede ayudar a que las marcas sean más competitivas al permitir precios dinámicos. Las plataformas de IA pueden sugerir precios óptimos para los productos en tiempo real mediante la evaluación de grandes cantidades de datos históricos y competitivos. Esta estrategia ha sido particularmente efectiva en el comercio minorista. Permite a las marcas ajustar los precios para reflejar la demanda de ciertos productos, aumentar las ventas y superar a la competencia. 

Predicciones y tendencias para el marketing de IA

Aunque la inteligencia artificial todavía es en gran medida nueva en el espacio de marketing, solo promete crecer en popularidad. Hay algunas TENDENCIAS en AD que los vendedores verán en los próximos años y deben comenzar a adaptarse a:

La inteligencia artificial está creciendo:

  • Gartner ha predicho que para 2022 la IA reemplazará a alrededor del 33% de los analistas de datos en marketing.
    • Los gigantes tecnológicos se dan cuenta de los beneficios y el potencial de la inteligencia artificial. En 2016 ya gastaron en promedio entre 20 y 30 mil millones de dólares. El 90 por ciento de este presupuesto se desfocó en la distribución y la investigación.
    • Además, en 2020 Gartner predijo que más del 40% de las tareas de ciencia de datos se automatizarán

Los equipos escalarán a través de LA AI

Los equipos de marketing estarán bajo una mayor presión para demostrar el valor de marketing y el ROI a las partes interesadas ejecutivas. Los equipos aprovecharán las soluciones de IA para impulsar estos objetivos y asignar mejor los fondos para campañas exitosas y proporcionar métricas de marketing que demuestren el valor de las campañas.

Los líderes de marketing que no aprovechan la IA serán reemplazados por aquellos que sí lo hacen

Según Gartner, los responsables de los conocimientos de marketing ya no serán tan competitivos en este panorama de marketing en evolución. La mayoría de los encuestados de Gartner utilizan soluciones de IA en su estrategia de marketing o tienen la intención de hacerlo. Solo el 13% no ve un uso de ella en los próximos tres años.