IA en marketing

Un estudio reciente de Price Waterhouse Cooper (PwC) estima que para 2030, la inteligencia artificial (IA) generará más de 15 billones de dólares para la economía global e impulsará las economías locales hasta en un 26%. (1) Pero ¿qué pasa con el potencial de la IA específicamente en el campo del marketing?

Desde la creación de contenido personalizado hasta la automatización de tareas y el análisis de datos, la IA tiene aplicaciones aparentemente infinitas en lo que respecta al marketing, pero también algunos riesgos potenciales. A continuación se incluyen algunas definiciones clave, beneficios, casos de uso y, finalmente, una guía paso a paso para integrar la IA en su próxima campaña de marketing.

¿Qué es el marketing de IA?

El marketing de IA es el proceso de utilizar capacidades de IA como la recopilación de datos, el análisis basado en datos, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) para brindar información a los clientes y automatizar decisiones de marketing críticas. Hoy en día, las tecnologías de inteligencia artificial se utilizan más ampliamente que nunca para generar contenido, mejorar las experiencias de los clientes y ofrecer resultados más precisos. Antes de elegir una herramienta de IA, las organizaciones deben explorar a fondo los diferentes tipos de aplicaciones de marketing de IA disponibles y observar cómo las utilizan otras empresas.

IA en casos de uso de marketing

Abundan los ejemplos de IA en marketing a medida que más y más organizaciones recurren a ella para mejorar todo, desde sus publicaciones en las redes sociales hasta sus esfuerzos de marketing por correo electrónico y marketing de contenidos. A continuación se muestran algunos ejemplos de formas en que las empresas están aumentando el uso de la IA para ayudarlas a alcanzar sus objetivos de marketing.

Generación de contenido: el reciente lanzamiento de la plataforma de IA generativa ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022 ha provocado una avalancha de nuevos casos de uso para la IA. La IA utilizada para la generación de contenido puede ahorrar tiempo y dinero a los equipos de marketing mediante la creación de blogs, mensajes de marketing, materiales de redacción, correos electrónicos, líneas de asunto, subtítulos de vídeos, textos de sitios web y muchos otros tipos de contenido dirigido a un público objetivo.

Segmentación de la audiencia: la IA ayuda a las empresas a dividir de manera inteligente y eficiente a sus clientes según diversos rasgos, intereses y comportamientos, lo que lleva a una mejor orientación y campañas de marketing más efectivas que resultan en una mayor participación del cliente y un mejor retorno de la inversión.

Chatbots de servicio al cliente: cada vez más, los especialistas en marketing están explorando las posibilidades de permitir que los chatbots de IA mejoren ciertos aspectos del servicio al cliente. Una vez capacitados, estos bots pueden interactuar con los clientes sin importar en qué parte de su recorrido se encuentren, ayudar a resolver tickets de manera rápida y efectiva y aumentar la satisfacción del cliente.

Publicidad programática: La publicidad programática es la automatización de la compra y colocación de anuncios en sitios web y aplicaciones. La IA ha mejorado significativamente las capacidades de las organizaciones para realizar publicidad programática utilizando el historial, las preferencias y el contexto del cliente para ofrecer anuncios más relevantes con mayores tasas de conversión.

Optimización de motores de búsqueda (SEO): la implementación de una solución de inteligencia artificial para mejorar la optimización de motores de búsqueda (SEO) ayuda a los especialistas en marketing a aumentar la clasificación de las páginas y desarrollar estrategias más sólidas. La IA puede ayudar a los especialistas en marketing a crear y optimizar contenido para cumplir con los nuevos estándares.

Comercio electrónico: la IA está ayudando a las empresas a mejorar sus programas de comercio electrónico y capacidades de marketing digital brindándoles una comprensión más matizada de las necesidades y hábitos de compra de sus clientes, automatizando tareas y simplificando los flujos de trabajo.

Los beneficios y desafíos del uso de la IA en marketing

Al igual que con otras tecnologías nuevas, el uso de la IA con fines de marketing presenta tanto beneficios como desafíos. Desde mantener la calidad de los grandes conjuntos de datos necesarios para entrenar la IA hasta cumplir con las leyes de privacidad en constante expansión del campo, las organizaciones que no han utilizado la IA antes son comprensiblemente cautelosas. Pero las empresas que han hecho la inversión e identificado una solución de marketing de IA adaptada a sus necesidades están disfrutando de muchas ventajas.

Beneficios

Toma de decisiones más rápida e inteligente: los equipos de marketing equipados con herramientas de inteligencia artificial de última generación pueden ver el impacto de sus esfuerzos de marketing casi en tiempo real y ajustar sus tácticas en consecuencia. Las plataformas de marketing de IA pueden crear estrategias de marketing de IA y analizar datos más rápido que los humanos utilizando algoritmos de aprendizaje automático y recomendar acciones basadas en el análisis de sentimientos a partir de datos históricos de los clientes.

Mejor retorno de la inversión (ROI) en iniciativas de marketing: las herramientas de marketing de IA pueden ayudar a los especialistas en marketing a identificar información útil a partir de los datos generados por una campaña casi en tiempo real. Además, las mismas herramientas pueden ayudar a identificar los canales adecuados para la compra de medios e incluso la ubicación óptima de un anuncio según el comportamiento del cliente. Las soluciones modernas de marketing de IA ayudan a las partes interesadas a garantizar que están aprovechando al máximo su inversión en una campaña.

Medición más precisa de los KPI: las campañas digitales generan más datos de los que los humanos pueden mantener, lo que puede dificultar la medición del éxito de las iniciativas de marketing. Los paneles mejorados con IA ayudan a los especialistas en marketing a vincular el éxito de sus esfuerzos con las tácticas específicas que han implementado, ayudándoles a comprender mejor qué funciona y qué se podría mejorar.

Capacidades mejoradas de gestión de relaciones con los clientes (CRM): las tecnologías de inteligencia artificial ayudan a los equipos de marketing a mejorar sus programas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) al automatizar tareas rutinarias como la preparación de datos de los clientes. También pueden reducir la probabilidad de errores humanos, entregar mensajes más personalizados a los clientes e identificar a los clientes en riesgo.

Información más significativa a partir de los datos de los clientes: hoy en día, muchos especialistas en marketing luchan con la gran cantidad de datos disponibles cuando planifican una campaña. La IA puede ayudar realizando análisis predictivos de los datos de los clientes, analizando grandes cantidades en segundos utilizando algoritmos de aprendizaje automático (ML) rápidos y eficientes. Utiliza los datos para generar información sobre el comportamiento futuro de los clientes, sugerir contenido más personalizado y detectar patrones en grandes conjuntos de datos para que los especialistas en marketing actúen.

Desafíos

Capacitación en soluciones de IA: al igual que los humanos, la IA requiere una capacitación significativa para aprender una nueva tarea. Por ejemplo, si desea una solución de inteligencia artificial que hable con sus clientes de una manera atractiva, deberá invertir el tiempo y los recursos necesarios para enseñarla. Para crear una aplicación como esta, se necesitará una gran cantidad de datos sobre las preferencias de los clientes y, potencialmente, científicos de datos que se especialicen en este tipo de capacitación.

Garantizar la calidad y precisión de los datos: las soluciones de IA son tan sólidas como la calidad de los datos con los que se entrenan. Esto es cierto sin importar cuán avanzada sea técnicamente una herramienta: si los datos con los que se ha entrenado no son precisos y representativos, las respuestas y decisiones que genere serán de baja calidad e ineficaces.

Cumplir con las leyes de privacidad: debido a que la IA se entrena con información personal del cliente, se deben seguir estrictamente las leyes que rigen lo que se puede utilizar. Las empresas que implementan IA con fines de marketing deben poder cumplir con las regulaciones sobre datos de los consumidores o corren el riesgo de incurrir en fuertes multas y daños a su reputación. Según HFS Research , el daño a la reputación causado por implementaciones erróneas de IA que aparecen en los medios ha aumentado la presión tanto en Europa como en América del Norte para una mayor regulación.

Traducido y adaptado de ibm.com