Una guía de 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 mundial.¹ Y sobre todo en los últimos años, las herramientas impulsadas por 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 contenido personalizado hasta la automatización de tareas y el análisis de datos , la IA tiene aplicaciones aparentemente infinitas en marketing. A continuación, presentamos algunas definiciones clave, beneficios, casos de uso y, finalmente, una guía paso a paso para integrar la IA en su próxima campaña de marketing.

El marketing con IA es el proceso de usar capacidades de IA como recopilación de datos, análisis basado en datos, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y machine learning (ML) (aprendizaje automático) para obtener insights de los clientes y automatizar la toma de decisiones críticas de marketing. Hoy en día, las tecnologías de IA se utilizan más ampliamente para generar contenido, aumentar la eficiencia del equipo, mejorar la experiencia del cliente y ofrecer resultados más precisos. Según la consultora McKinsey, a partir de 2024, la adopción de IA en todo el panorama empresarial global aumentó al 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 insights de los datos de los clientes e iterar sobre las estrategias de marketing existentes. Dada la gran cantidad 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 director ejecutivo (CEO) del IBM Institute for Business Value, más del 70 % de los ejecutivos de mayor rendimiento que fueron encuestados creen que la ventaja competitiva depende de tener 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 aprendizaje automático (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 insights procesables 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 modernas de IA para marketing ayudan a los stakeholders a garantizar que están aprovechando al máximo su inversión en una campaña.

Las campañas digitales generan más datos de los que los humanos pueden seguir, 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 tácticas específicas que han desplegado, lo que los ayuda a comprender mejor qué funciona y qué podría ser mejorado.

Las tecnologías de IA ayudan a los equipos de marketing a mejorar sus programas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) mediante la automatización de tareas rutinarias, como la preparación de los datos de los clientes. También pueden reducir la probabilidad de errores humanos, ofrecer mensajes más personalizados a los clientes e identificar a los clientes en riesgo.

Hoy en día, muchos profesionales del marketing tienen dificultades 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 machine learning (ML) rápidos y eficaces. Utiliza los datos para generar insights sobre el comportamiento futuro de los clientes, sugerir contenido más personalizado y detectar patrones en conjuntos de datos grandes para que los especialistas en marketing actúen en consecuencia.

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

La IA ayuda a las empresas a dividir de manera inteligente y eficiente a sus clientes por diversos rasgos, intereses y comportamientos, lo que lleva a una mejor focalización y campañas de marketing más eficaces. El resultado final es una mayor interacción del cliente y un retorno de la inversión (ROI) mejorado.

El lanzamiento de la plataforma de IA generativa ChatGPT de OpenAI en 2022 provocó 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 resultados, como blogs, mensajes de marketing, materiales de redacción, correos electrónicos, líneas de asunto, subtítulos para videos, texto de sitios web y otros tipos de contenido. 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 impulsadas por IA incluían chatbots, que una vez entrenados podían interactuar con los clientes que buscaban respuestas simples a las preguntas frecuentes. Hoy en día, los asistentes impulsados por IA generativa pueden interactuar con los clientes en lenguaje natural, sin importar en qué parte de su recorrido se encuentren , lo que ayuda a resolver los tickets rápidamente y aumenta la satisfacción del cliente.

La IA permite a las empresas mejorar sus programas de comercio electrónico y capacidades de marketing digital al brindarles una comprensión más matizada de las necesidades y hábitos de compra de sus clientes, automatizar tareas y simplificar 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 es más probable que un individuo compre. 

El análisis predictivos analiza datos históricos y pronostica 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 insights para refinar sus estrategias de marketing, reducir la rotación de clientes e ingresar a 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 la capacidad de las organizaciones para realizar publicidad programática utilizando el historial, las preferencias y el contexto del cliente para ofrecer anuncios más relevantes con tasas de conversión más altas.

Desplegar una solución de IA para mejorar la optimización de motores de búsqueda (SEO) ayuda a los profesionales del marketing a aumentar la clasificación de las páginas y desarrollar Estrategias más sólidas. La IA puede ayudar a los profesionales del marketing a crear y optimizar contenido para adaptarse a los estándares que cambian constantemente. 

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

Con el poder de la IA, los profesionales del marketing pueden optimizar 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 simples con los clientes, las empresas mejoran la eficiencia y reducen los costos operativos. Las herramientas impulsadas por IA también programan contenido, gestionan publicaciones en redes sociales y personalizan la comunicación, lo que ayuda a garantizar una interacción 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 cuán avanzada técnicamente sea una herramienta, si se entrenó con datos inexactos y no representativos, no puede generar respuestas y decisiones efectivas y de alta calidad. Para prepararse para iniciativas exitosas de marketing de IA, muchas empresas se toman el tiempo para estandarizar y limpiar sus conjuntos de datos para ayudar a garantizar la precisión y la eficiencia. 

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 insights y experiencias del cliente personalizadas. 

Al igual que los humanos, la IA requiere un entrenamiento significativo para aprender una nueva tarea. Por ejemplo, si una compañía necesita una solución de IA que hable con sus clientes de forma atractiva, debe invertir el tiempo y los recursos necesarios para mostrarla. Para construir una aplicación como esta, los departamentos de marketing a menudo necesitan una gran cantidad de datos sobre las preferencias de los clientes y, potencialmente, científicos de datos que se especialicen en realizar esta formación. Cada vez más, las compañías líderes diseñan herramientas de IA especialmente diseñadas que se capacitan con conjuntos de datos específicos de la tarea o de la compañía, 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 despliegan la IA para el 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 una buena gobernanza de datos y proporcionar explicaciones transparentes de cómo se construye y se despliega la IA facilita la confianza del consumidor. 

Antes de implementar con éxito una Integración de IA, los líderes de marketing y los stakeholders de una organización generalmente establecen objetivos bien definidos. Esto proporciona un proceso sistemático a través del cual evaluar una herramienta de IA. Después del despliegue, estas Tecnologías deben ser monitoreadas continuamente para ayudar a garantizar que cumplen con los puntos de referencia. 

La integración de la IA puede cambiar la naturaleza fundamental del trabajo de un empleado. Diseñar programas de capacitación y sistemas de gestión de cambios puede ayudar a facilitar la transición hacia la IA y ayudar a garantizar que los departamentos de marketing aprovechen al máximo la tecnología. También les ayudará a saber qué tareas debe realizar un humano en lugar de una máquina.

La integración de la IA puede ser tan simple como automatizar de manera inteligente un flujo de trabajo de marketing con aplicaciones predefinidas, o tan compleja como crear una serie de herramientas de productividad internas 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 cuellos de botella y describen formas en que esperan que la IA pueda mejorar las prácticas de marcado a largo plazo. Una vez que los stakeholders alinean sus expectativas, es más fácil elegir una solución de IA y establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) significativos para evaluar el éxito. 

Los científicos o ingenieros de datos con experiencia en IA, machine learning y aprendizaje profundo no suelen formar parte de los equipos de marketing, pero su pericia es necesaria para el éxito de las iniciativas de marketing de IA. Para abordar este problema, las organizaciones pueden invertir en contratar a los científicos de datos e ingenieros que necesitan, o acudir a un proveedor externo para recibir ayuda para capacitar y mantener su herramienta de marketing de IA. Ambos enfoques tienen sus beneficios y desventajas, principalmente en torno al nivel de inversión que una organización está dispuesta a hacer.

Uno de los mayores desafíos que enfrentan las soluciones de IA para marketing es el uso de los datos de los clientes con fines de entrenamiento e implementación sin violar las leyes de privacidad. Durante el proceso de entrenamiento, las organizaciones deben buscar formas 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 sobre los que ha sido entrenada. Las herramientas de IA que están capacitadas en datos que no reflejan con precisión las intenciones del cliente o de la empresa no pueden proporcionar insights útiles sobre el comportamiento del cliente ni hacer recomendaciones estratégicas útiles. Al dar prioridad a la calidad de sus datos, las compañías ayudan a garantizar que sus soluciones de IA los ayuden a conseguir mejor los resultados que buscan para sus programas de marketing.

Las organizaciones que eligen una solución de IA tienen muchas plataformas y capacidades diferentes entre las cuales elegir. Si siguieron los primeros cuatro pasos cuidadosamente, estableciendo sus objetivos, contratando al talento adecuado y asegurando la calidad y precisión de sus datos, elegir la herramienta adecuada es sencillo.

Dependiendo de la herramienta, la integración de IA puede ser tan simple como la entrada de conjuntos de datos en una aplicación comercial, o tan compleja como infundir sistemáticamente IA para múltiples funciones en todo un departamento. En cualquier escenario, a medida que surgen nuevos flujos de trabajo, este paso implica prestar especial atención a la gestión de cambios a medida que los empleados se aclimatan a las nuevas formas de trabajar.

Durante este paso, las organizaciones analizan los flujos de trabajo impulsados por IA para ayudar a garantizar que cumplan con los objetivos de KPI, monitorear los resultados y alimentar intermitentemente las herramientas de IA con nuevos datos 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.