La Inteligencia Artificial sigue siendo un término de moda, especialmente en el marketing. Pero dada la naturaleza de las nuevas tecnologías y los segmentos de mercado, no todo está a la altura de las expectativas. El 46 por ciento de los ejecutivos de marketing afirman que no se encuentran donde desearían en cuanto a la personalización que ofrecen. Además, según la encuesta «Martech Outlook 2019» de Chief Marketer, publicada en octubre de 2019, la IA/machine learning ocupa los puestos más bajos de la lista de inversiones previstas en tecnología de marketing, ya que solo un 16 por ciento de los encuestados planea invertir en ello.
¿Por qué esta desconexión? Existen varios motivos y uno de los más importantes es el tema de la implementación. (Puedes obtener información detallada en nuestro nuevo eBook, Inteligencia artificial (IA): Impulsando el futuro personalizado del marketing). Pero más allá de eso está la simple cuestión de los malentendidos. Según Alexei Kounine, vicepresidente de Consultoría de Innovación y Soluciones y jefe de IA de Selligent by Marigold, «la inteligencia artificial es una tecnología transformadora, pero actualmente existen muchas definiciones y concepciones distintas sobre lo que es y lo que hace, especialmente en el ámbito del marketing».
LA IA sigue extendiéndose rápidamente a través de múltiples sectores —y aquellos que la adopten ahora serán los que antes recojan los beneficios—. Ayudemos entonces a aclarar algunos conceptos erróneos.
Una tecnología o aplicación aislada. Para los profesionales de marketing, solo desarrolla su pleno potencial como parte de una nube de marketing.
Una inteligencia de contacto directo con el cliente con nombres como «Alexa» o «Siri». En el marketing, la IA trabaja en segundo plano y aporta una potente inteligencia a tareas como microtransacciones, ofertas personalizadas y contenidos dinámicos.
Un sustituto de la ausencia de inteligencia de cliente. La IA es solo lo buena que sean los datos con los que la alimentas.
Definimos la IA en el marketing como el modo en que los algoritmos del aprendizaje automático (machine learning) trabajan para comprender la inteligencia del cliente.
Optimización de la hora de envío. Encuentra el momento adecuado y el canal de preferencia para la interacción. La automatización de marketing alimentada por IA ayuda a diseñar mapas de recorrido del cliente mejores y más reactivos sobre la base de puntos de datos en tiempo real procedentes de millones de puntos de contacto. En vez de quedarse estancados en un embudo de marketing estático, los directores de marketing fijan una meta final y solo tienen que dejar que la IA ajuste la hoja de ruta para llegar a ella.
Segmentación de audiencias. Segmentación y selección de audiencias basada en los Perfiles Universales del Consumidor. «Dada la dinámica naturaleza del marketing, no siempre se trata únicamente de las recomendaciones que puedas poner en marcha, sino también de identificar a los destinatarios adecuados para ofertas concretas», afirma John Hernandez, Consejero Ejecutivo de Selligent. «Smart Audiences se asegura de que no agotes a tus clientes con un envío excesivo de mensajes que no sean de su interés, garantizando que todas las ofertas sean personalizadas y tengan un sentido. Las empresas que no ofrecen pertinencia corren el riesgo de perder a sus clientes para siempre».
Personalización en vivo. Los motores de IA ayudan a personalizar sitios web y mensajes con contenidos dinámicos. Según un estudio de Gartner, en el que participaron profesionales de marketing de Canadá, el Reino Unido y Estados Unidos que están utilizando la IA y el machine learning para respaldar sus actividades de marketing, el 30 por ciento de ellos ya están utilizando la tecnología para la personalización.
Servicio de atención al cliente. Bots conversacionales y respuestas automatizadas a consultas. En este momento, alrededor del 27 por ciento de los clientes no podría determinar con certeza si su última interacción con una marca fue con una persona o con un bot conversacional. Según un estudio de Juniper Research, los bots conversacionales ayudarán a las empresas a ahorrar hasta 8 000 millones $ al año para el año 2022.
Ofertas predictivas. La IA permite a los profesionales de marketing crear ofertas predictivas, proporcionando la oferta adecuada para el cliente adecuado, sobre la base del historial del cliente, las existencias de comercio/almacén, la lógica de negocio, etc. Según Forrester Research, el 82 por ciento de los responsables internacionales de la toma de decisiones de marketing declaran que el marketing predictivo será la clave para mantener la competitividad en el futuro.
Conectando los puntos: La IA en el marketing cloud
El 21,3 por ciento de las empresas afirma que la calidad de las herramientas de IA existentes constituye su principal obstáculo a la adopción. La realidad es que la mayoría de las soluciones de IA «viven» aisladas de la tecnología usada en marketing, con los esperados silos y problemas de integración que esto conlleva.
Los profesionales de marketing que averigüen cómo conectar sus motores de IA con flujos de datos de consumidores de alta calidad serán los que abran el camino hacia el hiperpersonalizado futuro del marketing y la experiencia del cliente. Sus filas ya incluyen clientes de Selligent by Marigold, dado que nuestra plataforma resuelve el reto de la integración de datos de IA de forma preestablecida.
Marigold Recommendations es una capa de IA construida de forma nativa que se integra a la perfección en nuestra plataforma, poniendo a disposición de los profesionales de marketing el pleno potencial de la IA mediante la combinación de todos los datos de consumidores disponibles en la plataforma con los algoritmos de machine learning más avanzados, a fin de ayudarte a impulsar las conversiones, la implicación de los visitantes y la lealtad.
Marigold: where relationships take root.