La guía definitiva de marketing de IA en 2023

La inteligencia artificial es absolutamente necesaria si quieres mantener la sangre vital de tu negocio fluyendo. En el competitivo panorama empresarial de hoy en día, acercarse a las mentes y corazones de tus clientes es la única forma de mantenerse a flote y prosperar.

Es crucial para las empresas aprovechar la IA en la formulación de planes de marketing más estratégicos. Aquí, te brindamos una guía completa sobre qué es el marketing de IA, cuáles son sus aplicaciones en la vida real y cómo impacta a diversas industrias. También te ofrecemos un vistazo a las tendencias de IA que debes tener en cuenta este 2023.

La guía definitiva para el marketing de IA en 2023:

El uso de la IA en los negocios

La inteligencia artificial permite a los profesionales del marketing obtener ideas precisas sobre las preferencias y comportamiento de sus clientes. La IA les proporciona información sobre todo lo relacionado con cómo consumen productos y servicios. Les permite conocer las experiencias personalizadas que deleitan a los clientes, de modo que continúen comprando y apoyando a las empresas.

La IA es fundamental para impulsar el crecimiento y la rentabilidad de los negocios, así como para fomentar la lealtad de los clientes. A medida que las empresas son capaces de igualar e incluso superar las expectativas de los clientes en cuanto a la calidad del producto, la entrega del servicio y las experiencias en los puntos de contacto, los ingresos por ventas continúan llegando. Es casi seguro que los clientes realmente satisfechos estarán más que dispuestos a seguir comprando a empresas que brindan productos y servicios de alta calidad. Además, también es más probable que compartan sus experiencias de ventas y servicio satisfactorias con su familia y amigos, y los convenzan de que también prueben el negocio.

¿Qué es el marketing de IA?

El marketing utilizando inteligencia artificial automatiza eficazmente la recopilación de datos y el targeting conductual para ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos. Al aplicarse en canales digitales, elimina el elemento de sesgo humano. La información recopilada se considera más objetiva y realista al revelar las preferencias y el comportamiento reales de los consumidores en el ámbito en línea.

La recopilación y procesamiento de datos utilizando IA se realizan mediante ordenadores que utilizan algoritmos programados. La información se recopila a partir del comportamiento de los consumidores mientras revisan contenido, responden a ofertas de marketing en línea y afiliados, y reaccionan a contenido y publicaciones en redes sociales. Además, la IA contacta automáticamente a clientes o prospectos que muestran un comportamiento específico. Este tipo de targeting conductual se hace posible con el uso de herramientas tecnológicas, plataformas y análisis.

Cuando el tiempo es esencial, el marketing de IA es la mejor opción. Especialmente en el mundo en línea, donde es probable que tus competidores estén presentes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y los clientes buscan respuestas y soluciones inmediatas a sus necesidades, no puedes perder tiempo seleccionando y analizando información. Necesitas poder darles lo que quieren y necesitan en ese momento, y solo puedes hacerlo con IA.

Las herramientas de IA pueden utilizar inmediatamente los datos que recopilan y comunicarse mediante mensajes adaptados en el punto de contacto sin perder tiempo y sin necesidad de que un empleado de marketing lo active.

, Respuesta. Es una forma receptiva y eficiente de tratar con tus clientes y garantizar su satisfacción. Entre otros usos del marketing de IA se incluyen el análisis de datos, la compra de medios, la generación de contenido, el procesamiento del lenguaje natural, la toma de decisiones automatizada y la personalización en tiempo real.

La Ciencia de la IA

La inteligencia artificial utiliza modelos científicos. No es arbitraria en absoluto. En la ciencia cognitiva, la IA toma el principio detrás del ciclo percepción-razonamiento-acción. Traducido a términos de IA, este principio toma la forma del ciclo de recolección-razonamiento-acción.

La recolección se refiere a todas las actividades que tienen que ver con la captura de datos de los clientes, tanto en línea como fuera de línea, y su almacenamiento en bases de datos. El siguiente paso es razonar, donde la IA transforma los datos en inteligencia o información valiosa. Luego, la IA actúa en función de la inteligencia recopilada y envía comunicaciones al cliente con la intención de motivar e incentivar al cliente a realizar una acción deseada, en la mayoría de los casos, realizar una compra.

La inteligencia artificial también implica el aprendizaje automático o ML, un estudio que analiza de cerca los algoritmos informáticos y construye modelos basados en datos recopilados. Los modelos construidos con ML permiten que las aplicaciones hagan predicciones y tomen decisiones. Por lo tanto, el ML a menudo también se denomina análisis predictivo.

Algunos de estos modelos utilizan datos y estudios de redes neuronales para simular cómo funciona el cerebro biológico en el razonamiento probabilístico. El subconjunto de ML que se utiliza en IA involucra estadísticas computacionales. Otros estudios relacionados incluyen optimización matemática y análisis exploratorio de datos. Los estudios sobre ML y IA aún están en curso, y la relación entre ambos aún no se ha comprendido completamente.

Otro modelo probabilístico que se utiliza en IA es la red bayesiana. Este modelo gráfico identifica un conjunto de variables y traza dependencias condicionales en lo que es un grafo dirigido acíclico o DAG. Básicamente, predice resultados calculando la probabilidad de que ocurra un evento debido a una de varias posibles causas conocidas. Los algoritmos también se utilizan para realizar inferencias y generalizaciones para resolver problemas de decisión.

Estos enfoques científicos permiten una segmentación conductual más eficiente a través de la IA. El uso de diversas tecnologías de IA pone en acción estos enfoques y elimina el sesgo humano de la ecuación. Este enfoque también se denomina acertadamente marketing algorítmico.

Elementos clave de la IA

Varios elementos clave son necesarios para utilizar eficazmente la inteligencia artificial en la formulación de planes y soluciones de marketing. La ciencia de datos debe traducirse en una acción más relevante y una ejecución más efectiva. Lo que parecía ser una tarea tediosa y que consumía mucho tiempo en la recopilación, procesamiento y análisis de datos hace décadas, ahora puede ser realizado por la IA en minutos y sin esfuerzo.

Estos elementos hacen que la IA sea verdaderamente esencial, incluso crítica, para atender al exigente mercado de consumo de hoy:

Big Data y Análisis

Hay un océano de datos en el mundo digital. Los especialistas en marketing tienen que seleccionar todos estos datos y darles sentido para poder utilizarlos en sus campañas de marketing. Comprender los datos podría llevar a una atribución más precisa del valor en todos los canales y a productos y experiencias más receptivos para los clientes en el momento más oportuno.

, maneras.

El desafío para los especialistas en marketing es evitar ahogarse en la abrumadora cantidad de datos, la mayoría de los cuales no tienen realmente ningún valor para ellos. Deben poder enfocar sus esfuerzos hacia datos más valiosos que sean más relevantes para su negocio.

Utilizar análisis para procesar los datos recolectados brindará a los especialistas en marketing una mejor comprensión de la percepción y el comportamiento de sus clientes y prospectos. Por lo tanto, las campañas serán más precisas y es más probable que tengan tasas de participación y conversión más altas.

Aprendizaje automático

Impulsado por la inteligencia artificial (IA), la información puede ser analizada utilizando algoritmos informáticos. Tanto los datos históricos como la información nueva se correlacionan para tomar decisiones que probablemente darán los mejores resultados.

Utilizando la información que ya tiene sobre los clientes o prospectos, la IA puede servir automáticamente contenido que se predice que tiene la mayor probabilidad de éxito dada una conducta o acción específica del cliente o prospecto.

Soluciones de plataformas de IA

Utilizar IA mediante una plataforma amplia y, a menudo, empresarial, consolida eficazmente la recolección y análisis de datos. Estas plataformas pueden brindar soluciones de manera más eficiente e inteligente en un corto período de tiempo.

Con el uso de soluciones de plataformas de IA, los procesos operativos se agilizan, las tareas simples se automatizan y las actividades costosas se eliminan. Todo esto finalmente conduce a poder brindar las soluciones más relevantes y la mejor experiencia para el cliente.

Aplicaciones y ejemplos de marketing de IA en negocios modernos

Desde la recolección de datos hasta el análisis, la IA puede proporcionar inteligencia de marketing relevante para que los especialistas en marketing sirvan mejor a sus clientes. Con el uso de una plataforma centralizada impulsada por IA, sería más fácil obtener dicha inteligencia de mercado para que los especialistas en marketing puedan tomar decisiones rápidas basadas en datos.

Los especialistas en marketing pueden llegar a más de su público objetivo en el momento adecuado y con los mensajes más efectivos adaptados a la medida que se optimizan para impulsar la acción deseada. Para desglosarlo aún más, aquí hay algunos ejemplos de cómo se utiliza el marketing de IA en los negocios modernos:

1. Análisis de datos

Esto es fundamental en la IA. Se aplica análisis predictivo a los datos que se obtienen no solo de métricas tradicionales, sino también de la participación del consumidor, las comunicaciones entrantes, la generación de nuevos negocios y cualquier otro dato de otros canales de comunicación. Entre las métricas que es probable que encuentres se incluyen clics y vistas, compras, tiempo en página y respuestas por correo electrónico. A partir de esto, los especialistas en marketing obtienen ideas prácticas que les permiten tomar decisiones respaldadas por datos y ajustar sus campañas en consecuencia.

Para decirlo de manera sencilla, los algoritmos utilizados en IA no solo predicen resultados, sino que también ayudan a los especialistas en marketing a actuar en función de los resultados predichos. El análisis predictivo indica el posible comportamiento del consumidor basado en datos anteriores, y el análisis prescriptivo indica a los especialistas en marketing hacia dónde deben ir y qué deben hacer para mejorar su posición ante sus clientes. Este tipo de tecnología mejorará considerablemente tu estrategia, pasando de la simple automatización a «proponer» acciones recomendadas e incluso implementar acciones estratégicas.

2. Procesamiento del lenguaje natural

Esto se aplica en tecnologías de reconocimiento de voz e imagen. La IA se utiliza activamente en reconocimiento de voz y funciones de búsqueda de voz en diferentes plataformas, productos y, Servicios. Un buen número de empresas aprovechan las capacidades desarrolladas por los gigantes de la tecnología de la información como Google, Apple y Amazon en lugar de desarrollar su propia tecnología.

Con asistentes personales virtuales impulsados por tecnología de inteligencia artificial, es probable que los sitios de búsqueda de voz e imagen optimizados obtengan un buen volumen de tráfico orgánico de clientes y prospectos con alta intención de compra. Siri y Alexa, así como otras tecnologías habilitadas para el habla, son cada vez más confiables para guiar a los consumidores hacia los productos y servicios que están buscando. Algunos ejemplos de éxito en el marketing de inteligencia artificial son el sistema de pedidos activado por voz de Domino’s y Patron Tequila a través de Alexa y sus propios voice-bots.

3. Creación de contenido y personalización en tiempo real

Antes solía haber personas dedicadas a crear y ofrecer contenido al mercado objetivo de una empresa. Eso no es una gran preocupación si solo estás hablando de un contenido genérico único que simplemente copias y pegas como respuesta a una consulta de un cliente o prospecto. Sin embargo, hoy en día, todo se trata de personalizar tus compromisos e interacciones en línea.

Claro que puedes contratar personas para «atender» tus puntos de contacto con los clientes, pero obtendrás eficiencia cuando utilices la inteligencia artificial para la creación de contenido y personalización. Sin embargo, esto no siempre es infalible y efectivo. El contenido de alta calidad sigue siendo mejor producido por los especialistas en marketing con la inteligencia artificial proporcionando valiosos datos e información para una creación de contenido rápida y inteligente.

El contenido generado por IA producido por programas de escritura ha tenido éxito en algunas industrias como servicios financieros y deportes. En la mayoría de los casos, el contenido seleccionado por IA funciona de manera más eficiente al servir contenido «recomendado» basado en datos históricos y actuales de los clientes. Home Depot y Lufthansa han utilizado este tipo de tecnología de IA para crear experiencias personalizadas para sus clientes.

Contenido relacionado:

Por qué debes aprovechar la IA en el marketing

Aprovechar la IA es una excelente manera para los especialistas en marketing como tú de obtener información valiosa sobre la mente de tus clientes para comprenderlos mejor y mejorar su experiencia con tu marca. Es la única forma de mantener tu flujo vital y, en consecuencia, aumentar tu retorno de inversión en cada punto de contacto con el cliente.

La IA te permite entender mejor tu mercado para que puedas crear contenido único, formular campañas de marketing personalizadas y ofrecer soluciones inteligentes más receptivas a sus necesidades. Todo esto se logra sin agregar carga adicional a tu fuerza laboral.

A medida que la tecnología imita de manera efectiva cómo funciona el cerebro humano, la IA te permite aprovechar una rica fuente de datos para mejorar considerablemente la forma en que sirves y satisfaces a tus clientes. Las experiencias mejoradas del cliente crean un vínculo entre tu empresa y tus clientes lo suficientemente fuerte como para aumentar el consumo y fomentar la lealtad. Las interacciones significativas y las relaciones duraderas con tus clientes se lograrán a través de sistemas de IA sólidos, lo que resultará en rentabilidad a largo plazo para tu negocio.

Tendencias de marketing de IA para tener en cuenta en 2023

La inteligencia artificial y las tecnologías relacionadas aún están en desarrollo y hay mucho espacio para, El crecimiento. Más empresas están invirtiendo y mejorando sus recursos y capacidades de TI, y la IA definitivamente forma parte del gran plan. Se predice que la IA tendrá un gran impacto en el análisis de datos de marketing y en las tareas de ciencia de datos. Los equipos de marketing continuarán aprovechando soluciones de IA para impulsar sus objetivos de rentabilidad.

Estas soluciones proporcionarán métricas de marketing más relevantes que ayudarán a los especialistas a poner un valor más preciso a sus campañas. Estas ideas seguirán impulsando el crecimiento empresarial debido a soluciones más receptivas e iniciativas de marketing más estratégicas. Entre las tendencias que se esperan para 2023 están:

1. Grandes Modelos de Lenguaje para impactar la AI conversacional

En los próximos años, veremos que los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) tendrán un impacto en la AI conversacional. Como los LLM se entrenan con grandes conjuntos de datos de terabytes y múltiples parámetros en miles de millones, definirán la AI conversacional de próxima generación. Para los especialistas en marketing, esto significa tener herramientas de conversación más adaptables que puedan mejorar la participación del cliente.

2. Soluciones de AI aplicadas para mejorar la ciberseguridad

La precisión del marketing de AI depende de qué tan bien se entrenan los modelos. El entrenamiento de modelos requiere el uso de conjuntos de datos masivos, a los cuales los hackers potencialmente pueden acceder mediante la ingeniería inversa en sistemas de AI. Estos hackers también utilizan herramientas avanzadas para detectar y penetrar debilidades en la seguridad de los sistemas corporativos. Para evitar estos ataques, también será necesario implementar soluciones de AI en la ciberseguridad. Esto ayudará a disuadir a los hackers de acceder y manipular los datos utilizados en el entrenamiento de modelos.

3. Uso de AI multimodal

En lugar de AI unimodal, la AI multimodal combinará modelos de AI conversacional con modalidades visuales. El Modelo Unificado de Multitareas (MUM) de Google es un ejemplo familiar de cómo esta tendencia afecta al marketing de AI. A través de Google MUM, la experiencia de búsqueda se mejora mediante el marco de texto a texto T5, donde los resultados de búsqueda se basan en información contextual de múltiples idiomas.

4. Nuevas soluciones de AI verticalizadas gestionadas por proveedores de plataformas

Los proveedores de plataformas y nube han comenzado a ofrecer soluciones de AI adaptadas a casos de uso específicos. Por ejemplo, Amazon y Google ofrecen integración vertical a través de Connect y Contact Center AI, respectivamente. Ambos permiten conversaciones impulsadas por bots, enrutamiento inteligente y asistencia automatizada, características que los equipos de marketing pueden aprovechar para mejorar la experiencia del cliente durante el soporte.

5. Mayor demanda de una AI responsable

A medida que el uso de la AI se vuelve más común, también es probable que aumente la demanda de su uso responsable. En 2023, esperamos que la IA responsable sea una de las tendencias definitorias de la AI. Todavía existe cierta desconfianza en el uso de la AI debido a problemas que socavan la privacidad y el control de datos, como el reconocimiento facial y el acceso a información confidencial. El desafío para los especialistas en marketing hoy en día es equilibrar el uso de datos para la personalización de servicios con el aseguramiento del uso ético de los mismos datos. Con una AI responsable en marketing, las empresas se comprometen a utilizar datos confidenciales solo cuando sea necesario y beneficioso para sus clientes.

Es el momento de adoptar el marketing de AI

Es esencial que los especialistas en marketing adopten rápidamente soluciones tecnológicas de AI para mejorar la experiencia del cliente y aumentar la eficiencia operativa. A través de la AI, los especialistas en marketing tendrán una comprensión más profunda y completa de las percepciones y comportamientos de su público objetivo