Aplicaciones de inteligencia artificial para potenciar tu marketing

Hace unos pocos años, estimaciones de Gartner proyectaban que para el 2020 un 85% de las interacciones con el cliente serían llevadas a cabo por sistemas de Inteligencia Artificial (IA). Quizá hoy nos parezca desmedido. Pero los líderes del mercado prevén que la IA revolucionará no sólo la relación con el consumidor, sino todo el mundo empresarial, empezando por el marketing.

 

Un informe de Forrester proyecta en ese sentido que las tecnologías emergentes que cambiarán el mundo en los próximos cinco años serán: el Internet de las cosas, la Inteligencia Artificial, la realidad aumentada, los agentes inteligentes y las redes inalámbricas híbridas.

 

Al decir IA no nos referimos exactamente a robots como los de las películas. Hablamos de aplicaciones quizá menos impactantes en una primera instancia, pero más cercanas y que ya están siendo utilizadas por las organizaciones. No se trata de tecnologías sólo para gigantes como Google o Amazon. Destacamos herramientas que en muchos casos pueden ser aprovechadas por empresas de cualquier tamaño.

 

Las aplicaciones de Inteligencia Artificial en el marketing generalmente se basan en: técnicas de machine learning, es decir que aprenden del conjunto de datos históricos para generar modelos de predicción; modelos de propensión, que buscan predecir comportamientos basándose en determinados eventos, según su probabilidad; o aplicaciones de IA propiamente dicha, que realizan tareas tradicionalmente realizadas por los humanos.

 

Las aplicaciones de IA pueden impulsar nuestros objetivos de marketing a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente, como resalta un informe de Smart Insights. A continuación destacamos algunos de los usos más interesantes para potenciar tu marketing y relación con el cliente.

 

IA para la atracción

 

Las aplicaciones de IA sirven en esta fase para atraer a más visitantes y proporcionarles una experiencia más atractiva. Potencian nuestras estrategias de marketing de contenidos, SEO e Inbound Marketing.

 

• Generación de contenido. Aunque con IA todavía es imposible crear ciertos contenidos –artículos de opinión, por ejemplo-, herramientas como CrewMachine permiten identificar huecos en los contenidos de un sitio de comercio electrónico -palabras clave o descripciones de producto, etc.- y sugerir automáticamente el contenido faltante.

 

• “Curación” de contenido. La IA puede ser muy útil para escoger y mostrar contenido relevante en función de comportamientos anteriores o similares, como el clásico de Amazon: “clientes que compraron X, también compraron Z”. Esto puede aplicarse al contenido del blog y personalizar todo tipo comunicaciones. Herramientas como Curata permiten buscar, filtrar y recomendar contenidos relevantes personalizados.

 

• Compra programática. Los modelos de propensión permiten orientar más eficazmente los anuncios, para mostrarlos a los usuarios más relevantes y acordes con la marca. Asimismo, la IA puede ayudar a reconocer sitios cuestionables o de menor impacto, y eliminarlos de la lista de publicación.

 

• Búsquedas por voz. Las estrategias de SEO cambiarán con la búsqueda de voz y las empresas deben prepararse para esta nueva e importantísima fuente de tráfico orgánico. El objetivo es aparecer justo en el momento y lugar en que los usuarios están en la búsqueda a través de Siri, Alexa u Ok Google y que, por tanto, cuentan una alta intención de compra.

 

IA para la acción

 

En esta etapa las aplicaciones de AI nos permiten prever cómo es el lead o cliente y cuál puede ser su comportamiento, para entonces evaluar cuáles de nuestros productos pueden ajustarse mejor a sus necesidades.

 

• Análisis predictivo. A través del uso de datos, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático se identifica la probabilidad de conversión de un cliente determinado, a qué precio es probable que un cliente realice una conversión o qué clientes repetirán sus compras.

 

• Scoring de leads. Los modelos de propensión permiten calificar leads según distintos criterios, para evaluar la rentabilidad de los esfuerzos que pudieran invertirse. También permiten identificar y adquirir leads con características similares a los que tenemos. Asimismo facilitan segmentar de forma automática leads o clientes a quienes enviar mensajes personalizados o hacer seguimientos.

 

• Segmentación de anuncios. Los algoritmos de aprendizaje automático ejecutan grandes cantidades de datos históricos para establecer qué anuncios rinden mejor, en qué personas y en qué etapa del proceso de compra. El machine learning permite así posicionar mejor los anuncios y el contenido que, todavía, es creado por humanos 😉

 

 

IA para la conversión

 

En esta fase las aplicaciones de Inteligencia Artificial nos permiten lograr la conversión del cliente, mediante la personalización y recomendación.

 

• Personalización de aplicaciones y web. A través de modelos de propensión se predice en qué fase del viaje del consumidor se encuentra nuestro visitante, para entonces brindarle el contenido que más se ajuste a su momento y necesidad.

 

• Retargeting. Al igual que sucede con la segmentación de anuncios, los modelos de machine learning permiten establecer con qué contenidos es más probable que un usuario vuelva a nuestro sitio, según los datos históricos. Así se puede construir un modelo que prevé qué contenido funciona mejor para recuperar diferentes tipos de clientes, optimizando los anuncios de retargeting.

 

IA para la vinculación

 

Para esta etapa, las aplicaciones de IA son útiles para mejorar la fidelidad y aumentar el engagement.

 

• Servicio al cliente. Mediante el análisis predictivo se puede determinar qué clientes tienen más probabilidades de darse de baja de un servicio, para activar alertas y acudir a ellos con ofertas, asistencia o servicios que permitan retenerlos.

 

• Marketing Automation. Mediante el machine learning se pueden cruzar millones de datos de puntos de contacto con el cliente, y así establecer cuándo son los momentos más efectivos para establecer contacto, qué palabras son mejores para las líneas de asunto y otros detalles para incrementar la eficacia del marketing automation.

 

• Emails con contenido dinámico. El machine learning permite también generar correos electrónicos dinámicos y efectivos. Con análisis predictivo se establece la tendencia de los clientes a comprar ciertas categorías, tamaños y colores, según su comportamiento. Con esta información se generan emails personalizados con los productos y contenidos más relevantes según el caso.