IA en marketing: un complemento a la creatividad e innovación humanas

De acuerdo con ‘The 6th State of Marketing Report’ de Salesforce, publicado en mayo de 2020, el 84% de los responsables de marketing entrevistados usaban inteligencia artificial (IA) para sus procesos, cuando en 2018 era solo el 29 %. La constante digitalización, acrecentada por la pandemia, ha hecho crecer esta cifra en un departamento tan esencial para la promoción de los productos y servicios de una empresa.

Al igual que en la gestión de la cadena de suministro, el departamento de marketing es uno de los que más se puede aprovechar del poder de la IA para sus tareas cotidianas. Del análisis de los datos a la creación de experiencias inmersivas o personalizadas, estas son algunas de las aplicaciones de la IA en marketing.

Beneficios de usar IA en marketing

• Personalización. Con la información que aporta la inteligencia artificial tras analizar los datos del departamento, se pueden customizar las campañas, generar experiencias únicas para cada cliente o individualizar los mensajes que les llegan.
• Aumento del ROI. La IA permite extraer datos que mejoran o crean campañas de publicidad en tiempo real. Estas decisiones, bien aplicadas, mejoran el retorno de la inversión.
• Mejora de las mediciones. La IA analiza los numerosos datos medibles que producen las campañas y aporta insights de forma más rápida que con el análisis humano (o complementaria a este).
• Ahorro de tiempo y costes. Y por último, el uso de esta tecnología ayuda a que las campañas optimicen su presupuesto y el tiempo invertido en ellas: la tecnología agiliza y afina procesos. Además, la IA también se puede usar para automatizar tareas, con el consiguiente ahorro de tiempo y costes.

Cómo usar la IA en marketing

IA, marketing y bots

Los bots se pone al servicio de los departamentos de marketing de muy diversas maneras:

• Chatbots que responden preguntas de los clientes 24 horas al día y siete días a la semana. La información que recopilan se puede usar para informes o análisis de tendencias; por ejemplo, ¿cuáles son las dudas más frecuentes? ¿Cómo sirve esa información para mejorar el producto o servicio?
• Gestión de redes sociales. Un bot puede mandar mensajes automáticos a los usuarios con ofertas o información de atención al cliente.

Nuevas experiencias de usuario e IA

En 2018, el gigante del comercio electrónico Alibaba abrió una tienda física en Hong Kong: FashionAI contaba, entre otras tecnologías, con espejos inteligentes que sugerían prendas para complementar las que llevaban los clientes, o un armario virtual que vincula la ropa que se probaron en la tienda con su cuenta online para que la compren desde casa. Esto demuestra que la IA puede servir para diseñar experiencias inmersivas que modernicen los comercios minoristas.

Con este tipo de experiencias no solo se benefician los consumidores: los departamentos de marketing obtienen datos para desarrollar estrategias publicitarias más afinadas u obtener tendencias de consumo.

Recomendaciones para los usuarios

Los famosos algoritmos que hacen recomendaciones en Netflix o Amazon según nuestro historial deben estar en el punto de atención de los departamentos de marketing: si se hacen recomendaciones a la audiencia, esta ahorra tiempo en la búsqueda de productos.

Así, se puede crear un motor de búsqueda, diseñar un chatbot que sugiera productos después de que el usuario responda a unas preguntas o recopilar información que detecte futuros intereses de los clientes y con ello hacerle recomendaciones personalizadas.

Selección de precios

La IA en marketing ‘gestiona’ precios basados en datos de demanda y de la competencia. Estos precios pueden ser dinámicos; por ejemplo, los que ofrecen comparadores de viajes, que son diferentes según el momento del día en el que hacemos la consulta o la proximidad a la fecha en la que queremos viajar. También pueden ser fijos, si tras el análisis de los datos se decide establecer un precio único.

IA y análisis predictivo

Usar el filtrado de datos con IA para el análisis predictivo sirve para que la compañía pueda detectar:

• Nuevos clientes y mercados
• Optimización de precios según la hora o el día de la semana
• Predecir cambios en la demanda y adelantarse a ellos

Nuevos productos

Los datos de las investigaciones de mercadotecnia tradicionales, mezclados con los obtenidos por redes sociales y los CRM, y filtrados por el tamiz de la IA, pueden servir para crear nuevos productos.

Fue lo que le pasó a la multinacional Unilever, que cuenta con data centers de IA por todo el planeta. Gracias a la información analizada descubrieron que existían unas 50 canciones en las que se mencionaban los conceptos aparentemente antitéticos de «helado» y «desayuno». El resultado fue crear varios helados de la gama Ben & Jerry’s con sabor a cereales.

Redacción de mensajes publicitarios

Mediante Machine Learning y la ingesta de grandes cantidades de datos, se pueden desarrollar tecnologías que ayuden a los redactores a crear textos más persuasivos.

Por ejemplo, una máquina puede dar ideas para títulos del post de un blog, que resulten lo suficientemente atractivos como para que una persona lea el post hasta el final. También, sugerir hashtag para posicionar actualizaciones en redes sociales. Todo ello contribuye a la insustituible creatividad humana.

Al mismo tiempo, las herramientas de SEO pueden devolver resultados de palabras clave de larga cola que buscan los internautas. Con ellas, un humano diseña una estrategia de contenidos y un calendario editorial.

Búsqueda de voz, asistentes virtuales e IA

La inteligencia artificial de Alexa, Cortana o Siri es también un buen canal para ofrecer productos y servicios, o para las funciones de atención al cliente, como los chatbots descritos antes. Promociones, sorteos, últimas novedades… son algunas de las acciones que se pueden llevar a cabo.

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