Utilizar la IA para crear contenidos es un poco como utilizar una palanca en lugar de un martillo. Sí, puede hacer el trabajo, pero va a ser un proceso desordenado con resultados desiguales. La IA es una gran herramienta para la investigación de contenidos, incluso para generar esquemas y borradores, pero debe utilizarse con moderación en la redacción de contenidos.
Donde realmente brilla la IA en marketing es en el análisis de datos. La IA y los algoritmos de aprendizaje automático son muy buenos para detectar tendencias en grandes conjuntos de datos.
A medida que los profesionales del marketing perdemos algunas de nuestras herramientas de datos más útiles, la IA y el aprendizaje automático pueden ayudarnos a recoger los pedazos.
Este es el estado actual de la IA generativa para los datos de marketing y cómo parece que evolucionará en un futuro próximo.
Cómo la IA generativa libera el potencial de los datos de marketing
A los profesionales del marketing no les faltan datos de clientes, sino todo lo contrario. El reto consiste en:
Analizar cantidades masivas de datos para obtener información significativa.
Poner en práctica estos conocimientos en el momento oportuno.
Afortunadamente, la IA generativa puede ayudar en varios aspectos de estos retos.
Generación de información
Los algoritmos de IA pueden generar información a partir de los datos de forma más eficaz y exhaustiva que las personas. La IA puede analizar conjuntos de datos masivos para descubrir patrones ocultos que podrían no aparecer en las herramientas de análisis tradicionales.
A medida que la IA se vuelve más sofisticada, también es capaz de asumir datos no estructurados que históricamente habrían requerido un análisis humano. El texto, las imágenes y los marcadores de comportamiento pueden formar parte cuantificable de su conjunto de datos de clientes.
Segmentación avanzada basada en el comportamiento
Tradicionalmente, los profesionales del marketing se han basado en atributos demográficos para crear segmentos, con una dependencia de datos de terceros. Los algoritmos de IA generativa pueden adoptar un enfoque más matizado mediante el análisis del comportamiento del cliente para identificar segmentos con probabilidades de conversión dada una intervención específica.
Por ejemplo, el algoritmo podría detectar un patrón según el cual el 75% de las personas convierten después de ir a una página concreta de su sitio web y, a continuación, recibir una serie específica de ofertas de seguimiento. Podría dirigirse directamente a este nuevo segmento, probando nuevas ofertas que encajen con el patrón de los que ya han convertido.
La segmentación basada en el comportamiento ofrece a los profesionales del marketing más información sobre el "quién" y el "por qué" de sus clientes, que va mucho más allá de la edad, el sexo o el cargo.
Personalización en tiempo real a escala
La personalización es ahora el coste de entrada para los profesionales del marketing. Según un estudio reciente de Adobe, el 73% de los clientes esperan que se les personalice antes y después de realizar una compra. Pero la personalización a escala y en tiempo real requiere capacidades sobrehumanas.
Mediante el análisis de grandes cantidades de datos, los algoritmos de IA pueden identificar patrones y preferencias únicos para cada individuo o persona e identificar los puntos de activación. A continuación, las herramientas basadas en IA pueden generar contenido personalizado de forma dinámica y entregarlo automáticamente cuando se detecta un desencadenante.
Ya se trate de recomendaciones personalizadas de productos hiperpertinentes, contenidos dinámicos de correo electrónico o campañas publicitarias dirigidas, la IA generativa hace posible lo sobrehumano.
Análisis predictivo
Todos hemos oído hablar de la regla 80/20: el 80% de los resultados proceden del 20% de las actividades. O, dicho de otro modo, el 80% de nuestro tiempo es prácticamente tiempo perdido. El truco está en descubrir cuál es su 20% más rentable y centrar allí sus esfuerzos. Ahí es donde entra en juego el análisis predictivo.
La IA generativa utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos y generar modelos predictivos. Estos modelos ayudan a reducir nuestros gastos generales del 80% de varias maneras, entre ellas
Pronosticando el valor de vida del cliente para varios segmentos de comportamiento
Desarrollo de un perfil de cliente ideal basado en datos
Identificar a los clientes en riesgo antes de que se den de baja.
Clasificación de clientes potenciales en función de su valor potencial
Automatización
El auge de la automatización ha revolucionado las operaciones de marketing, agilizando los procesos y liberando tiempo y recursos valiosos. La IA generativa desempeña un papel fundamental en esta revolución de la automatización, impulsando chatbots, asistentes virtuales y otras herramientas basadas en IA que gestionan tareas rutinarias con rapidez y eficacia. Al automatizar procesos repetitivos como las consultas de atención al cliente, la puntuación de clientes potenciales y la generación de contenidos, las empresas pueden centrar sus recursos humanos en iniciativas más estratégicas, impulsando la innovación y el crecimiento.
El futuro de la IA en el marketing
Las capacidades de la IA evolucionan rápidamente. Los profesionales del marketing encontrarán una gran cantidad de nuevas formas de conocer a su audiencia, comprender sus recorridos y transmitir los mensajes adecuados en el momento oportuno. He aquí un vistazo a lo que está por venir.
Mejora de la experiencia del cliente
Muchas marcas ya están experimentando con la experiencia del cliente impulsada por la IA, desde chatbots personalizados hasta asistentes de compra virtuales. Es de esperar que estas experiencias sean más envolventes por parte del cliente y más fáciles de orquestar y ofrecer por parte del marketing.
Hiperpersonalización (¡sin cookies!)
Hemos visto que la IA puede ayudar a identificar oportunidades únicas de personalización y a aprovecharlas en tiempo real. Estas capacidades serán cada vez más útiles con el paso del tiempo. A medida que la IA peine los datos de las redes sociales, el comportamiento de navegación, el historial de interacciones con su marca, etc., podrá ofrecer contenidos específicos y de gran resonancia, uno a uno, a escala.
Búsqueda por voz y visual
La búsqueda por voz -consultas de búsqueda en lenguaje hablado dirigidas a un asistente de inteligencia artificial- está ocupando un porcentaje cada vez mayor de las consultas de búsqueda. Según un estudio, el 72% de las personas han utilizado la búsqueda por voz en los últimos seis meses.
A medida que la IA se hace más sofisticada, la búsqueda visual es la próxima frontera. Los clientes de Android ya pueden utilizar las cámaras de sus teléfonos para buscar productos, traducir texto y mucho más.
Los profesionales del marketing tendrán que tener en cuenta el creciente número de búsquedas no textuales a la hora de crear contenidos y diseñar campañas.
Análisis mejorados
Presentar los resultados a los directivos no es la parte favorita del marketing. Para los profesionales del marketing puede ser un reto contar la historia de sus datos de una manera comprensible, significativa y relacionable.
En un futuro próximo, la IA ayudará a los profesionales del marketing a cuantificar sus resultados:
Proporcionando una visión más profunda del recorrido del cliente
Aplicando una atribución más precisa basada en los datos
Ayudando a crear una narrativa para los datos
Creando visualizaciones de datos que faciliten la comprensión de la narrativa.
Marketing más flexible y adaptable
El aumento de la eficiencia y la automatización de las tareas manuales ayudarán a los profesionales del marketing a ser más adaptables y ágiles. Los profesionales del marketing estarán mejor equipados para responder a las dinámicas cambiantes del mercado, optimizar sus campañas sobre la marcha y aprovechar las oportunidades emergentes con mayor rapidez y precisión.
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