flex-height

text-black

IA en marketing: una guía completa

Esta guía cubre todo lo que necesita saber sobre cómo utilizar la IA en marketing, incluidas las mejores prácticas para comenzar.

default

{}

default

{}

primary

default

{}

secondary

¿Qué es la IA en marketing?

La IA en marketing ha existido por décadas, pero el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 aumentó drásticamente la conciencia pública sobre esta tecnología en rápida evolución. ChatGPT mostró cómo la IA generativa puede comprender y producir texto natural, abriendo nuevas posibilidades para la interacción con el cliente, la creación de contenido y más.

Pero retrocedamos un momento. ¿Qué es exactamente la inteligencia artificial? Piénselo así: la IA es un asistente superinteligente que puede analizar datos de marketing, detectar patrones y sugerir la siguiente mejor acción. Funciona combinando algunas tecnologías relacionadas:

Machine learning (ML): el machine learning permite que las computadoras aprendan de los datos y mejoren con el tiempo sin ser programadas explícitamente para hacerlo. En lo que respecta a la IA para marketing, ML puede proyectar las preferencias del cliente, mejorar la segmentación de anuncios y analizar el rendimiento de la campaña.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP): el NLP permite que una computadora comprenda, interprete y responda al lenguaje humano. Esta tecnología potencia a los asistentes virtuales avanzados, haciéndolos capaces de mantener conversaciones naturales con los clientes.

Modelos de lenguaje grandes (LLM): son modelos de IA avanzados que pueden generar respuestas similares a las humanas en función de los datos sobre los que se ha entrenado. Los LLM se pueden utilizar en IA para marketing para crear contenido personalizado, borradores de correos electrónicos y escribir publicaciones de blog.

¿Cuáles son los beneficios de la IA en marketing?

Usted tal vez se esté diciendo: “Todo esto suena bien, en teoría. Pero, ¿cómo es realmente en la práctica?”. Estos son algunos ejemplos reales de IA en marketing:

Chatbots y asistentes virtuales

Los chatbots potenciados por IA y los asistentes virtuales se están volviendo cada vez más comunes en sitios web y apps. Por ejemplo, empresas tales como Sephora utilizan chatbots de IA para brindar recomendaciones de productos personalizadas basadas en las preferencias del cliente y compras anteriores.

Analíticas predictivas

Las analíticas predictivas utilizan IA para ver datos históricos y proyectar resultados futuros. Con la IA para marketing, esto se puede utilizar para pronosticar comportamientos del cliente, tales como identificar qué clientes son propensos a realizar una compra o cuáles están en riesgo de abandono. Los minoristas como Target utilizan analíticas predictivas para enviar ofertas personalizadas a los clientes, anticipando sus necesidades basadas en hábitos de compra pasados.

Precios dinámicos

Los precios dinámicos impulsados por IA permiten a las empresas ajustar los precios en tiempo real en función de factores tales como la demanda, la competencia e incluso las condiciones climáticas. Las aerolíneas y las compañías de viajes compartidos como Uber suelen utilizar precios dinámicos para maximizar las ganancias. Por ejemplo, durante los períodos de alta demanda, los precios podrían aumentar para reflejar la escasez de opciones disponibles, mientras que durante los períodos más lentos, los precios podrían reducirse para atraer a más clientes.

Contenido generado por IA

La creación de contenido es otra área en la cual la IA generativa en marketing está generando avances significativos. Por ejemplo, The Washington Post utiliza una herramienta de IA llamada Heliograf para generar breves informes de noticias y actualizaciones durante eventos como los Juegos Olímpicos.

Escucha de redes sociales y análisis de sentimiento

Las herramientas de marketing de IA pueden monitorear las plataformas de redes sociales para hacer un seguimiento de las menciones de una marca, producto o servicio, y analizar la opinión detrás de estas menciones. Este proceso, conocido como análisis de sentimiento, ayuda a las empresas a comprender cómo se sienten los clientes sobre su marca en tiempo real. Marcas tales como Starbucks utilizan herramientas de escucha social impulsadas por IA para medir la opinión del cliente, identificar tendencias e incluso responder al feedback de los clientes.

Publicidad programática

La publicidad programática utiliza IA para automatizar la compra y colocación de anuncios en tiempo real, dirigiéndose a públicos específicos con precisión. Por ejemplo, una empresa como Audi podría utilizar publicidad programática para dirigir anuncios de vehículos de lujo a usuarios que han mostrado interés en productos de alta gama.

Optimización de búsqueda por voz

Con el auge de los dispositivos activados por voz tales como Alexa de Amazon y Google Home, la optimización de la búsqueda por voz se ha vuelto cada vez más importante. Por ejemplo, Domino’s Pizza utiliza IA para que los clientes puedan pedir pizza mediante comandos de voz en sus altavoces inteligentes.

¿Cuáles son los desafíos de la IA en marketing?

Si bien la IA en marketing ofrece muchos beneficios, también trae aparejado su propio conjunto de desafíos. Es importante ser consciente de estos posibles obstáculos para que usted pueda encontrar el camino adecuado a seguir.

Sesgo de la IA

El sesgo de la IA ocurre cuando los datos utilizados para entrenar a un sistema de IA reflejan los prejuicios existentes, lo cual la lleva a producir resultados sesgados o injustos. Por ejemplo, una herramienta de segmentación de clientes potenciada por IA puede agrupar inadvertidamente a los usuarios en base a características superficiales en lugar de patrones de comportamiento significativos. Esta simplificación excesiva podría dar lugar a campañas de marketing menos eficaces y a la pérdida de oportunidades para atraer a ciertos grupos de clientes.

Confidencialidad de datos

La IA en marketing digital a menudo se basa en la información personal de los clientes, tal como el historial de navegación, el comportamiento de compra, la ubicación e incluso la actividad en las redes sociales. Este tipo de datos puede revelar mucho sobre un individuo, lo cual los hace valiosos y extraordinariamente sensibles. Si se gestionan de manera incorrecta, podrían derivar en una costosa violación —y en una pérdida de confianza del cliente—.

Complejidad y brecha de habilidades

Los sistemas de IA pueden ser muy complejos y requieren conocimientos especializados para su configuración y mantenimiento. Es posible que muchos equipos de marketing no tengan internamente la experiencia necesaria, por lo cual es posible que necesiten invertir en capacitación o contratar nuevo talento. (Una forma de evitar este obstáculo es elegir herramientas de IA fáciles de usar).

Integración con sistemas existentes

Muchas organizaciones tienen sistemas heredados que no están diseñados para funcionar de manera fluida con tecnologías de IA modernas. Esto puede generar problemas de compatibilidad, silos de datos e ineficiencias.

Transparencia y explicabilidad

Los algoritmos de IA a veces pueden ser opacos —es decir, toman decisiones sin explicaciones claras—. Esta falta de transparencia puede ser problemática, especialmente en marketing, donde comprender por qué se tomó una decisión en particular (por ejemplo, dirigirse a un segmento de clientes específico) es importante para refinar estrategias y mantener la confianza.

Cómo usar la IA en marketing: nueve consejos para avanzar a paso firme

Al igual que cualquier tecnología, la IA en marketing tiende a ser más efectiva cuando se aplica de acuerdo con principios probados. Estas pautas pueden ayudar a llevar su estrategia de marketing de IA al siguiente nivel.

Comience con objetivos claros: antes de sumergirse en la IA, debe saber lo que desea. ¿Desea mejorar la interacción con el cliente? ¿Aumentar las ventas? ¿Optimizar la experiencia del cliente? Los objetivos claros y medibles guiarán su estrategia de marketing de IA y ayudarán a que usted evalúe su rendimiento. Intente empezar poco a poco dirigiéndose a áreas específicas en las cuales la IA puede tener el mayor impacto y, luego, amplíe su alcance a medida que vea los resultados.
Invertir en datos de calidad: recuerde que los modelos de IA aprenden de los datos con los cuales se alimentan: entra basura, sale basura. Invertir en datos de alta calidad es crucial para que la IA brinde información estratégica y resultados significativos.
Elija las herramientas de marketing de IA adecuadas: el entorno de IA empresarial es vasto, con una amplia gama de herramientas y plataformas en el mercado. Es importante encontrar las soluciones adecuadas de marketing con IA incorporada que se alineen con sus objetivos y trabajen con su sistema de CRM. Asegúrese de tener en cuenta factores tales como la facilidad de uso, la escalabilidad y el soporte al elegir qué solución utilizar. No se apresure en el proceso de selección; investigue a fondo y pruebe soluciones de marketing para encontrar la mejor opción.
Conserve humanos en el ciclo: la IA debe mejorar, no reemplazar, la interacción humana. Por ejemplo, la IA puede ayudar a personalizar sus mensajes, proyectar las necesidades del cliente y brindar soporte instantáneo a través de chatbots. Pero muchos clientes aún valoran el elemento humano en el servicio al cliente, así que asegúrese de lograr el equilibrio adecuado entre la IA y la participación humana.
Monitoree y ajuste: el marketing con inteligencia artificial no es una solución para preconfigurar y olvidarse de ella. La mejora continua es el secreto del éxito a largo plazo. Controle de cerca el rendimiento de sus iniciativas de IA para garantizar que están cumpliendo sus objetivos. Recopile feedback de clientes y partes interesadas para comprender el impacto de la IA en sus iniciativas de marketing y, luego, realice ajustes para que pueda seguir mejorando.
Haga que sea colaborativo: la IA en marketing a menudo requiere trabajar estrechamente con TI, ciencia de datos y servicio al cliente. Fomente la comunicación regular entre los equipos para alinear los objetivos, compartir información estratégica y trabajar juntos al abordar los desafíos.
Eduque y empodere a su equipo: para que la IA tenga éxito, su equipo de marketing debe comprender cómo utilizar estas tecnologías de manera eficaz. Invierta en capacitación y educación para darle las habilidades que necesita para aprovechar al máximo la IA.
Pruebe y experimente: una de las fortalezas de la IA es su capacidad para ejecutar experimentos y mejorar en tiempo real. Aproveche esto probando continuamente diferentes estrategias y tácticas impulsadas por IA, ya sea mediante pruebas A/B de líneas de asunto de correo electrónico o experimentando con diferentes segmentos de clientes.
Considere el impacto ambiental: busque herramientas de IA para marketing que estén diseñadas teniendo en cuenta la eficiencia energética. Haciendo que la sostenibilidad forme parte de su estrategia de marketing de IA, usted puede contribuir a objetivos ambientales más amplios.

Ejemplos de IA en marketing

Usted tal vez se esté diciendo: “Todo esto suena bien, en teoría. Pero, ¿cómo es realmente en la práctica?”. Estos son algunos ejemplos reales de IA en marketing:

Chatbots y asistentes virtuales

Analíticas predictivas

Precios dinámicos

Contenido generado por IA

Escucha de redes sociales y análisis de sentimiento

Publicidad programática

Optimización de búsqueda por voz

La IA y el futuro del marketing

A medida que la tecnología siga evolucionando, la IA se incorporará aún más profundamente en casi todos los aspectos del marketing digital —ofreciendo nuevas estrategias a una escala alguna vez impensable—. Estas son algunas de las tendencias emergentes que ya están cambiando el futuro del marketing:

Hiperpersonalización

La IA tiene el potencial de crear anuncios personalizados que resuenen a un nivel profundamente personal. Por ejemplo, la IA generativa en marketing podría eventualmente crear anuncios de video específicos para cada receptor sobre la base de datos contextuales y de comportamiento hiperespecíficos.

Realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) mejoradas con IA

AR y VR ya están transformando la forma en que los consumidores interactúan con los productos, pero la integración de la IA llevará estas tecnologías a nuevos niveles. La IA puede mejorar las experiencias de AR y VR haciéndolas más interactivas y contextualmente relevantes. Por ejemplo, una app de AR potenciada por IA podría permitir a los clientes visualizar cómo se vería un mueble en su sala de estar ajustando la iluminación, los colores y la ubicación en función de las preferencias personales y las dimensiones de la habitación.

IA emocional

La IA emocional, también conocida como computación afectiva, es un campo emergente que involucra sistemas de IA capaces de reconocer, interpretar y responder a las emociones humanas. En marketing, podría utilizarse para mejorar las interacciones con los clientes adaptando mensajes y experiencias sobre la base del estado emocional del usuario. Por ejemplo, la IA podría analizar las expresiones faciales, el tono de voz o las entradas de texto de un cliente para determinar su estado de ánimo y ajustar el contenido de marketing en consecuencia.

Blockchain e integración de IA

La combinación de tecnología blockchain e IA tiene un enorme potencial para el futuro del marketing. El blockchain puede brindar una forma segura, transparente y descentralizada de almacenar y gestionar datos, mientras que la IA puede analizar y utilizar esos datos con fines de marketing. Eso podría revolucionar el marketing digital creando un ecosistema más confiable y eficiente. Por ejemplo, el blockchain podría utilizarse para verificar la autenticidad de las impresiones de anuncios, garantizando que los profesionales de marketing solo paguen por interacciones genuinas.

IA sostenible en marketing

El futuro del marketing probablemente se enfocará en reducir el impacto ambiental de las tecnologías de IA. Esto podría incluir el desarrollo de algoritmos de IA más eficientes energéticamente, el uso de fuentes de energía renovables para alimentar los centros de datos y un mayor énfasis en las prácticas de gestión de datos sostenibles.

Investigación de mercado impulsada por IA

Los métodos tradicionales de investigación de mercado pueden llevar mucho tiempo y resultar caros, pero la IA revolucionará este campo habilitando información estratégica más rápida y precisa. En el futuro, la IA podrá realizar investigaciones de mercado en tiempo real analizando grandes cantidades de datos no estructurados de redes sociales, foros y otras plataformas on-line. Eso permitirá a las empresas mantenerse a la delantera de las tendencias del mercado, comprender el sentimiento del consumidor e identificar nuevas oportunidades con mayor rapidez.

Sistemas de marketing autónomos

El futuro final de las herramientas de IA para marketing podría ser el desarrollo de sistemas de marketing totalmente autónomos. Estos sistemas serían capaces de gestionar campañas de marketing completas de principio a fin con una intervención humana mínima. Podrían establecer objetivos, desarrollar estrategias, crear contenido, desplegar anuncios y optimizar el rendimiento en tiempo real, todo mientras aprenden y se adaptan a las cambiantes condiciones del mercado. Si bien la supervisión humana siempre será importante, estos sistemas autónomos podrían reducir significativamente el esfuerzo manual necesario en marketing, lo cual permitiría a los equipos enfocarse en tareas estratégicas de nivel superior.