Mejorar la experiencia del cliente, segmentar el público objetivo, crear contenidos creativos, personalizar las experiencias, analizar datos y tomar decisiones acertadas son solo algunas de las utilidades que brinda la Inteligencia Artificial en el marketing digital. En este artículo, te mostramos todas las opciones que los líderes y los equipos de marketing pueden aplicar en sus estrategias, aprovechando el potencial de la IA.
El marketing en los entornos digitales es ahora un factor diferenciador e innovador para las empresas. El auge de la Inteligencia Artificial se convierte en un aliado del marketing digital a la hora de segmentar su público, crear estrategias y hasta comunicarse con sus audiencias.
Son múltiples las utilidades de la IA en el marketing digital, ya que permite un análisis más profundo de los datos, una personalización más efectiva, una automatización de tareas más eficiente y una optimización de las estrategias de marketing.
Con la IA, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva al adaptarse rápidamente a las necesidades de los consumidores y brindarles experiencias más relevantes y personalizadas.
Por ejemplo, en la experiencia de usuario, las organizaciones pueden contar con una estrategia diferente a la hora de vender y posicionar su marca. Hoy en día, la mayoría de los proyectos relacionados con el uso de algoritmos de IA en las empresas son operados a través de asistentes virtuales y chatbots.
También existe un interés creciente en los sistemas de recomendación en el comercio electrónico, que les brinda a los usuarios recomendaciones o anuncios personalizados al momento de comprar en línea.
El uso adecuado de los datos, el análisis de predicciones, la creación de contenidos son solo algunas de las utilidades que tiene la Inteligencia Artificial en el marketing digital.
Para ampliar más en el tema, en este artículo de Impacto TIC explicamos 6 aspectos esenciales para entenderlo, y resolvemos preguntas como las siguientes: ¿Cómo se utiliza la Inteligencia Artificial en el marketing digital?, ¿cómo se relacionan los procesos con el cliente final en ventas y atención al cliente?, ¿de qué manera la IA cambiará el marketing digital?
¿Qué es la Inteligencia Artificial aplicada al marketing?
En general la Inteligencia Artificial es un conjunto de sistemas de hardware y software dotados de capacidades propias del ser humano (interacción con el entorno, aprendizaje y adaptación, razonamiento y planificación), capaces de perseguir de forma autónoma un propósito definido mediante la toma de decisiones que, hasta ese momento, generalmente eran tomados por humanos.
En el caso de la Inteligencia Artificial en el marketing digital (Artificial Intelligence Marketing o AI Marketing) el objetivo está orientado para que la Inteligencia Artificial pueda interactuar con los clientes, mejorar la comprensión del mercado, analizar datos, personalizar la experiencia y optimizar los anuncios más rápido que los humanos. Es decir, permite que los equipos de marketing puedan tomar acciones que permitan perfeccionar las técnicas de persuasión.
La Inteligencia Artificial en el Marketing usa las tecnologías más modernas que se encuentran dentro del campo de la IA como:
Machine Learning y Natural Language Processing, integradas con técnicas de matemáticas/estadísticas y el marketing conductual. Todo ello, con un objetivo muy claro y directo: mejorar la capacidad de persuasión que lleve a los usuarios a convertirse en el ‘call to action’ de la empresa, es decir, a realizar una acción que genere valor para el propio usuario pero, también, se convierta en un bien para la compañía.
En otras palabras, este tipo de tecnologías les proporciona a los líderes del marketing un conjunto de herramientas y técnicas que les permite orientar el comportamiento de los usuarios objetivo y enfocarse hacia aquellos a los que la empresa pretende dirigirse.
Sumado a ello, la estrategia de marketing digital abre un abanico de oportunidades para que el cliente se sienta único y exclusivo en la marca. Ahí entran estrategias como: diversificación vertical, economía colaborativa, lanzamiento de ediciones limitadas (exclusivas), negocios de alto margen, innovación constante, etc.
La clave está en que las empresas innoven constantemente, y en ese proceso la Inteligencia Artificial se ha establecido como el principal aliado y acelerador de los negocios.
Gracias a modelos como Chat GPT, se están creando planes y estrategias que ayudan a los equipos en tareas como creación de contenidos, generación de respuestas creativas, análisis de sentimientos, segmentación y hasta en la atención al cliente.
A esto se suman otras herramientas útiles como las acciones que se realizan en las redes sociales en el que cada usuario se convierte en un nuevo cliente y permite la comunicación directa. También hay que tener presencia en los buscadores como Google para ampliar la presencia en Internet.
¿Cómo influye la Inteligencia Artificial en el marketing digital?
Adoptar un enfoque que integre la Inteligencia Artificial en el embudo del marketing digital y la experiencia del cliente tiene un fuerte impacto en la efectividad de las estrategias implementadas.
La IA es fundamental en la fase de recogida de datos, ya que al integrarse con las principales plataformas de gestión de campañas de marketing como los CRM y las herramientas de mapeo de interacciones con clientes.
La IA permite analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente. Algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de minería de datos se utilizan para descubrir patrones, tendencias y correlaciones en los datos del marketing, lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas.
A esto se suman los sistemas de recomendación basados en IA que se utilizan en el marketing digital. Estos sistemas analizan el comportamiento del usuario, así como datos demográficos y de preferencias, para ofrecer recomendaciones y contenido personalizado. Esto se aplica en plataformas de comercio electrónico, servicios de streaming, redes sociales y más.
La IA también se utiliza para optimizar las estrategias de publicidad en línea. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos en tiempo real, como el comportamiento del usuario, la ubicación geográfica y los intereses, para mostrar anuncios relevantes y ajustar las pujas y estrategias publicitarias para maximizar los resultados.
Por lo tanto, la integración entre la capacidad humana con la Inteligencia Artificial da resultados extraordinarios en cuanto a marketing digital se trata. Contrario a lo que muchos temen, la IA no va a sustituir al factor humano.
Hay una unión bidireccional entre los dos, necesaria y mutuamente positiva porque por un lado la inteligencia algorítmica tiene un grado muy alto de precisión y objetividad -no se deja influenciar por sesgos y opiniones- pero por otro lado el elemento humano tiene una cierta cantidad de creatividad y no linealidad que son esenciales para el éxito de las actividades de marketing.
¿Dónde se puede aplicar la IA en el marketing?
Las aplicaciones más populares en marketing son las siguientes.
1. Agregación y análisis de datos (incluso aquellos no estructurados y basados en lenguaje natural) en un proceso continuo de aprendizaje y mejora para identificar cada cierto tiempo las acciones, estrategias y técnicas de comunicación y ventas (aquellas que tienen el potencial de mayor eficacia/éxito) más probabilísticamente (efectivas para objetivos de usuarios individuales).
2. Asistentes virtuales y chatbots: Es un software capaz de realizar acciones o prestar servicios a las personas a partir de órdenes o solicitudes recibidas a través de la interacción en lenguaje natural (escrito o hablado).
Los sistemas más avanzados son capaces de comprender el tono y el contexto del diálogo, memorizar y reutilizar la información recopilada y demostrar ingenio durante la conversación. Estos sistemas se utilizan cada vez más como primer nivel de contacto con el cliente para la asistencia a través de la atención al cliente de la empresa.
3. Sistemas de recomendación: Ampliamente utilizadas, por ejemplo, en el comercio electrónico o en los servicios de video y música, son soluciones destinadas a dirigir las preferencias, los intereses o, más en general, las decisiones del usuario, en función de la información proporcionada por él, directa o indirectamente.
En esencia, son recomendaciones personalizadas en función de los gustos, por ejemplo en base a compras anteriores, que pueden situarse en diferentes puntos del recorrido del cliente o, de forma más general, en la toma de decisiones.
4. Creación y curación de contenido: La creación automática de contenidos (artículos, noticias o mensajes simples) y su presentación a la audiencia correcta, en el momento óptimo (es decir, aquel en el que existen mayores posibilidades de persuasión y, por tanto, de conversión de la llamada a la acción), es una de las áreas más prometedoras de la Inteligencia Artificial en el marketing.
En este caso entran en juego sistemas avanzados de análisis de datos, correlación de eventos, comprensión del lenguaje natural, análisis y reconocimiento de imágenes, vídeo, voz y, transversalmente, técnicas de autoaprendizaje (basadas en sistemas y algoritmos de Machine Learning).
Estos sistemas les permiten a los sistemas que crear y proponer contenido (recomendaciones de lectura, imágenes relacionadas, anuncios personalizados, etc.) para mejorar continuamente la capacidad de propuesta, todo de forma dinámica según el uso que las personas hagan de esos contenidos y el potencial de cada uno de ellos en términos de persuasión y conversión.
5. Búsqueda por voz: Es una de esas tecnologías que ahora ha entrado en el aprecio colectivo gracias a sistemas como Siri de Apple, Cortana de Microsoft, Alexa de Amazon o Google Now de Google.
Lo que los CMO deben saber es que estas tecnologías están cambiando el SEO. Las técnicas y estrategias de optimización de motores de búsqueda y la voz serán uno de los elementos más impactantes en el tráfico de contenido orgánico.
Desde un punto de vista de Marketing, esta tendencia debería ser “montada” explotando chatbots y asistentes virtuales basados en Inteligencia Artificial para guiar, asesorar y persuadir a los usuarios.
6. Publicidad Programática: Los algoritmos de aprendizaje automático representan la base tecnológica a través de la cual modelar y analizar las tendencias a comprar de las personas objetivo para distribuir anuncios y comunicaciones de una manera más específica.
Pero, no solo es eso, a través del Machine Learning las empresas podrán tener un control más cuidadoso sobre la compra y distribución de sus anuncios en plataformas automatizadas como Google.
Por ejemplo, al identificar con mayor precisión los sitios y los tipos de usuarios que navegan en ellos se puede comprobar su fiabilidad o alinearlo con el posicionamiento, estrategia, reputación de la empresa.
7. Modelado de objetivos: El éxito de una campaña, estrategia o acción de marketing depende en primer lugar de la correcta identificación del target de referencia y del análisis de la tendencia de las personas para realizar una determinada acción. Precisamente es en estos aspectos en los que la Inteligencia Artificial en el marketing logra expresar al máximo su potencial de negocio.
Los algoritmos de Machine Learning en este caso representan una piedra angular frente al pasado porque permiten un proceso de mejora continua (basados en el análisis de grandes cantidades de datos y aprendizaje persistente) en tiempos y con una precisión inimaginable para el ser humano.
Después el modelado de las tendencias abre la puerta a más análisis específicos para las acciones de marketing, como la fijación de precios en tiempo real y la calificación de las actividades con la mayor probabilidad de éxito. Actividades que se traducen en acciones/actividades de marketing más rápidas, económicas para la organización interna y más efectivas para el negocio.
¿Cómo la Inteligencia Artificial cambiará el futuro del marketing?
El futuro del marketing está basado en datos. Todo comienza con los datos del cliente y su calidad.
Las posibilidades de personalizar la experiencia se multiplican a lo largo de las distintas etapas de la relación entre la empresa y el consumidor. Un enfoque de este tipo abre perspectivas completamente nuevas, que no se limitan al marketing, sino que involucran la atención al cliente, las ventas, el comercio electrónico, el desarrollo de productos, la logística, la investigación, el desarrollo y la producción.
El CRM es por tanto la herramienta fundamental para la gestión personalizada de experiencias. Más recientemente, el stack tecnológico de las empresas se está enriqueciendo con nuevas herramientas como las plataformas de Datos de Clientes, que amplían las capacidades de CRM con respecto a la recopilación e integración de diferentes tipos de datos.
A esto se suman iniciativas de inteligencia que se pueden desarrollar aplicando algoritmos de aprendizaje profundo, hasta la automatización de las interacciones de la experiencia del cliente, adoptando un enfoque omnicanal y llegando así al cliente con el contenido, el formato y el tono de voz adecuados para la fase de la experiencia, el canal, el punto de contacto o el dispositivo utilizado.
En este momento, no se puede dejar de mencionar el desafío que trae la IA Generativa. Los desarrollos recientes que ofrecen las redes neuronales con miles de millones de parámetros: los Large Language Models (LLM) como GPT- 4, Bert y muchos otros que han entrado en el escenario con el lanzamiento al público han acelerado no solo la adopción, sino el pensamiento crítico en el uso de las tecnologías.
Actualmente hay muchas empresas, de distintos tamaños y de todos los sectores, que están construyendo casos de negocio y pruebas de concepto para explotar las oportunidades que ofrece una innovación que marca un punto de inflexión en esta nueva generación tecnológica.
Ejemplos actuales del uso de la IA en marketing
1. Los motores de recomendación son capaces de sugerir al usuario los contenidos más relevantes en plataforma de streaming. El mejor ejemplo es Netflix, que ofrece el contenido más adecuado a través del motor de recomendación.
Netflix va más allá al construir páginas, vistas como tablas de filas y columnas, en las que cada póster de película propuesto tiene un lugar no aleatorio sino un orden basado en la probabilidad de clics para el perfil único.
Por eso, la inversión en soluciones basadas en Inteligencia Artificial y, en particular, en motores de recomendación capaces de sugerir al usuario los contenidos más relevantes es muy importante en el modelo de negocio. Incluso las imágenes mostradas para un mismo contenido no son las mismas, sino elegidas según el usuario.
2. Algo similar a lo que hace Shazam con la música lo hace la herramienta de búsqueda visual Asos Style Match que permite al usuario subir una foto de un look que le gusta a la persona a través de la app y recibir a cambio una selección de outfits similares del catálogo. En este caso, la tecnología constituye un soporte válido de la experiencia investigadora.
3. Marketing por correo electrónico impulsado por IA. El análisis de datos le permite crear mensajes de correo electrónico personalizados que respondan a las necesidades específicas de los clientes. La automatización del marketing utiliza la Inteligencia Artificial para crear mensajes personalizados y persuasivos, gracias a un motor de análisis semántico capaz de determinar los mensajes que mejor funcionan para tu target.
4. La aplicación de IA y Machine Learning en la gestión de presupuestos publicitarios también crece con fuerza. Esto permite a las empresas y agencias optimizar la asignación de presupuestos en los distintos canales, creando soluciones de gestión de campañas multicanal que utilizan algoritmos e IA para mejorar su rendimiento por un lado y predecir, en base al análisis de datos, los resultados de asignación de publicidad.
Inconvenientes y retos
El debate sobre la ética ligada al propio concepto de IA y su interrelación con la inteligencia humana está teniendo mayor fuerza en la actualidad.
En primer lugar, existe un problema de protección de la privacidad de los datos, ya que la IA puede recopilar y utilizar grandes cantidades de datos sobre clientes, empleados, fuentes externas, etc. Por lo que la IA debe ser comprensible para los usuarios, las personas deben estar informadas sobre cómo funciona y cómo se procesan los datos.
Luego está el tema del sesgo, la IA puede estar influenciada por sesgos, porque los algoritmos son entrenados por humanos, si los datos utilizados para entrenar el algoritmo son incorrectos, defectuosos o incompletos, los resultados serán invalidados.
Hay una cuestión importante de responsabilidad en esto: la IA puede tomar decisiones que afectan la vida de las personas, por lo que las empresas deben controlarlas y asumir las consecuencias.
Aquí surge un fuerte concepto sobre el impacto social. Por ejemplo, el debate alrededor sobre si los puestos de trabajo serán eliminados por Inteligencia Artificial. Sin embargo, como siempre ocurre con las nuevas tecnologías más innovadoras, la forma de trabajar gracias a los modelos de IA traerá cambios, pero eso no implica la sustitución del capital humano, sino una evolución de las propias actividades y una optimización de su forma de llevarlas a cabo.
Imagen de Gerd Altmann (vía Pixabay).
