Guía de la IA en marketing

Un estudio reciente de la consultora de gestión McKinsey estima que la IA generativa podría aportar hasta 4,4 billones de USD anuales a la economía mundial¹. Y sobre todo en los últimos años, las herramientas con IA se han vuelto cada vez más omnipresentes en el panorama del marketing para aumentar la mano de obra humana y agilizar los flujos de trabajo.

Desde la creación de contenidos personalizados hasta la automatización de tareas y el análisis de datos, la IA tiene aplicaciones aparentemente infinitas en marketing. A continuación, encontrará algunas definiciones clave, beneficios, casos de uso y, por último, una guía paso a paso para integrar la IA en su próxima campaña de marketing.

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 (PLN) y el machine learning (ML) para ofrecer conocimientos sobre los clientes y automatizar las decisiones críticas de marketing. Hoy en día, las tecnologías de IA se utilizan cada vez más para generar contenido, aumentar la eficiencia del equipo, mejorar la experiencia de los clientes y ofrecer resultados más precisos. Según la consultora McKinsey, en 2024, la adopción de la IA en el panorama empresarial mundial aumentó hasta el 72 %².

Con la creciente utilidad de la IA generativa, los departamentos de marketing utilizan la tecnología para crear instantáneamente materiales de marketing hiperpersonalizados, extraer conocimiento de los datos de los clientes e iterar sobre las Estrategias de marketing existentes. Dadas las grandes cantidades de datos omnicanal procesados por los departamentos de marketing y el valor de aprovechar esos datos, la adopción de IA es cada vez más crítica para las empresas que desean seguir siendo competitivas. Según el estudio anual de CEO del IBM Institute for Business Value, más del 70 % de los ejecutivos de mayor rendimiento encuestados creen que la ventaja competitiva depende de disponer de la IA generativa más avanzada. 

Los equipos de marketing que están equipados con herramientas de IA de vanguardia 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 los datos más rápido que los humanos que utilizan algoritmos de ML y recomendar acciones que se basan en el análisis de sentimientos a partir de los datos históricos de los clientes.

Las herramientas de marketing de IA pueden ayudar a los profesionales del marketing a identificar conocimientos que se pueden ejecutar 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 una compra de medios e incluso la ubicación óptima de un anuncio en función del comportamiento del cliente. Las soluciones de marketing con IA modernas ayudan a los stakeholders a asegurarse de que obtienen el máximo rendimiento de su inversión en una campaña.

Las campañas digitales generan más datos de los que los humanos pueden analizar, lo que puede dificultar la medición del éxito de las iniciativas de marketing. Los paneles de control mejorados con IA ayudan a los profesionales del marketing a vincular el éxito de sus esfuerzos con las tácticas específicas que han implementado, ayudándoles a comprender mejor qué funciona y qué podría mejorarse.

Las tecnologías de IA ayudan a los equipos de marketing a mejorar sus programas de relación con el cliente (CRM) automatizando tareas rutinarias como la preparación de los datos de los clientes. También pueden reducir la probabilidad de errores humanos, enviar mensajes más personalizados a los clientes e identificar a los clientes de riesgo.

Hoy en día, muchos profesionales del marketing se enfrentan a la enorme cantidad de datos de que disponen cuando planifican una campaña. La IA puede ayudar al realizar análisis predictivos de los datos de los clientes, analizar grandes cantidades en segundos con algoritmos de machine learning (ML) rápidos y eficientes. Utiliza los datos para generar conocimientos sobre el comportamiento futuro de los clientes, sugerir contenidos más personalizados y detectar patrones en grandes conjuntos de datos para que los profesionales del marketing actúen en consecuencia.

Los departamentos de marketing utilizan herramientas de IA en una amplia variedad de aplicaciones internas y de cara al cliente. Algunos ejemplos de IA para la experiencia del cliente son la optimización de las publicaciones en redes sociales, el marketing por correo electrónico y los esfuerzos de marketing de contenidos. Internamente, los profesionales del marketing utilizan la IA para realizar la segmentación del público, analizar los datos de los consumidores y automatizar de forma inteligente las tareas rutinarias. Algunos ejemplos de formas en que las empresas están aumentando su uso de la IA para lograr objetivos de marketing incluyen: 

La IA ayuda a las empresas a dividir de forma inteligente y eficiente a sus clientes por diversos rasgos, intereses y comportamientos, lo que conduce a una mejor segmentación y a campañas de marketing más eficaces. El resultado final es un mayor compromiso con el cliente y un mayor ROI.

El lanzamiento de la plataforma de IA generativa ChatGPT de OpenAI en 2022 provocó una avalancha de nuevos casos de uso de la IA. La IA utilizada para la generación de contenidos puede ahorrar tiempo y dinero a los equipos de marketing al crear productos como blogs, mensajes de marketing, materiales de redacción, correos electrónicos, líneas de asunto, subtítulos para vídeos, textos para sitios web y otros tipos de contenidos. La tecnología también puede traducir automáticamente el contenido de un idioma a otro o crear múltiples iteraciones cohesivas de los mismos materiales de campaña en todas las plataformas. 

Las primeras herramientas de atención al cliente con IA incluían chatbots que, una vez entrenados, podían interactuar con clientes que buscaban respuestas simples a preguntas frecuentes. Hoy en día, los asistentes con IA generativa pueden interactuar con los clientes en lenguaje natural, sin importar en qué punto del recorrido del cliente se encuentren, lo que ayuda a resolver las incidencias rápidamente y a aumentar la satisfacción del cliente.

La IA permite a las empresas mejorar sus programas de comercio electrónico y sus capacidades de marketing digital al proporcionarles una comprensión más matizada de las necesidades y los hábitos de compra de sus clientes, automatizando las tareas y simplificando los flujos de trabajo. Tecnologías como los agentes de IA, que pueden recopilar y analizar datos continuamente, a menudo impulsan motores de recomendación personalizados en sitios de comercio electrónico mediante el seguimiento de la actividad del usuario y la generación de productos que una persona tiene más probabilidades de comprar. 

El análisis predictivo analiza los datos históricos y pronostica las tendencias futuras, lo que ayuda a los profesionales del marketing a tomar decisiones basadas en datos y optimizar sus flujos de trabajo. Al identificar los patrones de comportamiento de los clientes, la IA predice qué productos podrían funcionar bien, optimiza las estrategias de precios y mejora la puntuación de clientes potenciales. Las empresas pueden utilizar estos conocimientos para perfeccionar sus estrategias de marketing, reducir la pérdida de clientes e introducirse en nuevos mercados en función de la demanda de los consumidores. 

La publicidad programática es la automatización de la compra y colocación de anuncios en sitios web y aplicaciones. La IA potencia significativamente las capacidades de las organizaciones para realizar publicidad programática mediante el uso del historial, las preferencias y el contexto de los clientes para ofrecer anuncios más relevantes con mayores tasas de conversión.

La implementación de una solución de IA para mejorar la optimización de los motores de búsqueda (SEO) ayuda a los profesionales del marketing a aumentar la clasificación de las páginas y a desarrollar estrategias más sólidas. La IA puede ayudar a los profesionales del marketing a crear y optimizar los contenidos para cumplir las normas en constante cambio. 

El análisis de sentimiento utiliza la IA para evaluar las opiniones y emociones de los clientes expresadas a través de las redes sociales, las reseñas en línea y el feedback de los clientes. Por ejemplo, un agente de IA puede examinar grandes cantidades de datos textuales para extraer las actitudes subyacentes. Al comprender el sentimiento del público, las empresas pueden ajustar sus mensajes, administrar su reputación y responder de manera proactiva a las preocupaciones de los clientes. 

Gracias al poder de la IA, los profesionales del marketing pueden agilizar las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, lo que les permite centrarse en iniciativas estratégicas. Al automatizar procesos como la entrada de datos, la transcripción y las interacciones sencillas con los clientes, las empresas mejoran la eficiencia y reducen los costes operativos. Las herramientas con IA también programan contenidos, gestionan publicaciones en redes sociales y personalizan la comunicación, lo que ayuda a garantizar un compromiso constante con los clientes. 

Las soluciones impulsadas por IA son tan sólidas como la calidad de los datos con los que se entrenan. Independientemente de lo técnicamente avanzada que sea una herramienta, si se ha entrenado con datos inexactos y no representativos, será incapaz de generar respuestas y decisiones eficaces y de alta calidad. Para prepararse para el éxito de las iniciativas de marketing con IA, muchas empresas dedican tiempo a estandarizar y limpiar sus conjuntos de datos para ayudar a garantizar la precisión y la eficacia. 

La eficacia de la IA depende de mover datos de manera fluida entre sistemas. Para maximizar la eficacia de estas herramientas, las empresas normalmente intentan garantizar la integración de datos en todas las plataformas y sistemas, incluido el software de CRM, los análisis y las plataformas de ventas. La implementación de canales de datos robustos y una infraestructura basada en la nube permite el proceso de datos en tiempo real, lo que hace posible que la IA brinde conocimiento y experiencias personalizadas al cliente. 

Al igual que los humanos, la IA requiere un entrenamiento significativo para aprender una nueva tarea. Por ejemplo, si una empresa necesita una solución de IA que hable con sus clientes de una manera atractiva, debe invertir el tiempo y los recursos necesarios para enseñarla. Para crear una aplicación de este tipo, los departamentos de marketing suelen necesitar una gran cantidad de datos sobre las preferencias de los clientes y, en ocasiones, científicos de datos especializados en este tipo de formación. Cada vez más, las empresas líderes diseñan herramientas de IA especialmente diseñadas que se entrenan en conjuntos de datos específicos de tareas o de empresas, lo que aumenta la eficacia de la tecnología. 

Dado que la IA se entrena con la información personal de los clientes, se deben seguir estrictamente las leyes que rigen lo que se puede utilizar. Las empresas que implementan la IA para marketing son responsables de cumplir la normativa sobre datos de los consumidores o corren el riesgo de incurrir en cuantiosas multas y daños a su reputación. Practicar un buen gobierno de datos y proporcionar explicaciones transparentes de cómo se construye y se implementa la IA facilita la confianza del consumidor. 

Antes de implementar con éxito una integración de la IA, los responsables de marketing y los stakeholders de toda una organización suelen establecer objetivos bien definidos. Esto proporciona un proceso sistémico a través del cual evaluar una herramienta de IA. Tras su implementación, estas tecnologías deben supervisarse continuamente para garantizar que cumplen los criterios de referencia. 

La integración de la IA puede cambiar la naturaleza fundamental del trabajo de un empleado. Diseñar los programas de formación y los sistemas de gestión del cambio puede ayudar a facilitar la transición a la IA y a garantizar que los departamentos de marketing aprovechan al máximo la tecnología. También les ayudará a saber qué tareas debe realizar un humano y no una máquina.

La integración de la IA puede ser tan sencilla como automatizar de forma inteligente un flujo de trabajo de marketing con aplicaciones prediseñadas, o tan compleja como crear una serie de herramientas de productividad interna basadas en datos de la empresa. En cualquier caso, los siguientes cinco pasos pueden ayudar a una empresa a incorporar con éxito la IA en su estrategia de marketing. 

El primer paso para integrar la IA en una campaña de marketing es establecer objetivos y expectativas. Durante este paso, los líderes empresariales identifican los cuellos de botella y describen las formas en las que esperan que la IA pueda mejorar las prácticas de calificación a largo plazo. Una vez que las partes interesadas se alinean con las expectativas, es más fácil elegir una solución de IA y establecer métricas clave de rendimiento (KPI) significativas para evaluar el éxito. 

Los científicos o ingenieros de datos con experiencia en IA, machine learning y deep learning no suelen formar parte de los equipos de marketing, pero su experiencia es necesaria para el éxito de las iniciativas de marketing de IA. Para abordar este problema, las organizaciones pueden invertir en la contratación de los científicos de datos y los ingenieros que necesitan, o acudir a un proveedor externo para que les ayude a entrenar y mantener su herramienta de marketing de IA. Ambos enfoques tienen sus ventajas y desventajas, principalmente en torno al nivel de inversión que una organización está dispuesta a hacer.

Uno de los mayores retos a los que se enfrentan las soluciones de marketing de IA es el uso de los datos de los clientes para fines de formación e implementación sin violar las leyes de protección. Durante el proceso de formación, las organizaciones deben encontrar la manera de mantener la seguridad y privacidad de sus clientes. Esto podría significar invertir en más infraestructura para almacenar de forma segura la información de los clientes.

El éxito de una herramienta de marketing de IA depende de la precisión y relevancia de los datos en los que ha sido entrenada. Las herramientas de IA que se entrenan con datos que no reflejan con precisión las intenciones de los clientes o de la empresa no pueden proporcionar conocimiento útil sobre el comportamiento de los clientes ni hacer recomendaciones estratégicas útiles. Al dar prioridad a la calidad de sus datos, las empresas ayudan a garantizar que sus soluciones de IA les ayuden a obtener mejores resultados en sus programas de marketing.

Las organizaciones que seleccionan una solución de IA tienen muchas plataformas y capacidades diferentes entre las que elegir. Si siguieron cuidadosamente los primeros cuatro pasos (establecer sus objetivos, contratar al talento adecuado y garantizar la calidad y precisión de sus datos), elegir la herramienta adecuada es sencillo.

Según la herramienta, la integración de IA puede ser tan simple como realizar una entrada de conjunto de datos en una aplicación comercial o tan complicada como infundir IA sistemáticamente en múltiples funciones en un departamento. En cualquier caso, a medida que surgen nuevos flujos de trabajo, este paso implica prestar mucha atención a la gestión del cambio a medida que los empleados se aclimatan a nuevas formas de trabajar.

Durante este paso, las organizaciones analizan los flujos de trabajo con IA para asegurarse de que cumplen los objetivos de los KPI, supervisan los resultados e introducen de forma intermitente nuevos datos en las herramientas de IA para mejorar la precisión. Los líderes también pueden realizar un seguimiento de la adopción de los empleados y los marcadores clave de productividad, alterando las estrategias para optimizar continuamente los flujos de trabajo aumentados por IA.