Vivimos en una sociedad que se caracteriza por la abundancia y el movimiento de datos, tanto personales como de comportamiento, generados a través de los medios sociales: Internet de las Cosas, las decisiones respecto a las compras, la navegación online o la información generada como consumidores con las diferentes marcas.
El tratamiento de tal cantidad de datos es imposible si no es a través de máquinas. Y acá es donde la Inteligencia Artificial (IA) ofrece un valor fundamental para poder extraer conclusiones y hacer de estos datos, insights válidos para la toma de decisiones. Para que una empresa sobreviva debe destacarse de sus competidores y, para ello, necesita generar consumidores satisfechos y la forma es generar propuestas personalizadas.
Actualmente muchas empresas almacenan grandes cantidades de información pero no logran hacer un buen uso de la misma por falta de una estrategia de almacenado estructurado o bien por falta de recursos calificados para explotarla. A largo plazo esos datos no permiten revelar patrones que les indiquen cómo mejorar los métodos comerciales y operacionales que se están aplicando en la organización.
Para que una empresa sobreviva debe destacarse de sus competidores y, para ello, necesita generar consumidores satisfechos y la forma es generar propuestas personalizadas
La IA permite predecir y encontrar patrones de información relevantes basados en una gran cantidad de datos almacenados, convirtiendo un sistema informático en una herramienta inteligente que, combinando datos históricos con nueva información, arroja un aprendizaje automático con predicciones más certeras y más acertadas.
Pero muchas veces, cuando se llega a hablar de IA en los entornos empresariales, se piensa que solo es viable en las grandes corporaciones por sus altos costos. O bien que es una opción solo para startups tecnológicas como Google o Apple, nacidas en un garaje, con grandes desarrollos. Muy pocas veces se asocia el concepto con las PyMes, a pesar de que es muy viable su aplicación.
Ahora bien, ¿cómo se le puede sacar provecho a esta tecnología desde el área de marketing de una empresa (grande, mediana o pequeña) para hacer crecer su eCommerce? Para empezar hay cinco usos que están demostrando una gran eficacia al aplicarse en las áreas comerciales por la capacidad de recolección y análisis de información.
Muchas veces, cuando se llega a hablar de IA en los entornos empresariales, se piensa que solo es viable en las grandes corporaciones por sus altos costos
En primer lugar, el Data Driven Marketing es usado para que las empresas puedan tomar decisiones en base a datos y no en intuiciones. El análisis de lo que se conoce como Big Data y la creación de análisis predictivos facilitan la visión de esos datos y la toma de decisiones sobre información y comportamientos concretos.
A su vez, en el campo de la automatización de procesos, la IA ayuda a personalizar más y mejor las comunicaciones a los clientes y potenciales, desde las propuestas comerciales hasta visuales (por ejemplo entregando piezas de email marketing con propuestas para cada segmento de consumidor). El uso de herramientas de automatización que recojan datos de un CRM es muy necesario y permite lograr estrategias de Marketing Automation.
En la interacción personalizada, que busca segmentar, personalizar y automatizar procesos con los clientes, la Inteligencia Artificial ha impulsado la creación de los chatbots. Esta herramienta ha demostrado gran utilidad, siendo cada vez más solicitada por grandes compañías con un alto nivel de atención al cliente. Actualmente se está trabajando en optimizarlos para que ofrezcan respuestas más emocionales, logrando empatizar con el usuario, dando un servicio más humano y real, y, por lo tanto, más satisfactorio.
Muchas empresas almacenan grandes cantidades de información pero no logran hacer un buen uso de la misma por falta de una estrategia de almacenado estructurado o bien por falta de recursos calificados para explotarla
Luego, en lo que se refiere a la creación de contenidos, existen redes neuronales artificiales (por ejemplo, los autoencoders) capaces de replicar la estructura sináptica básica de un cerebro humano. A través de estas redes en sus fases más avanzadas se ha logrado crear piezas originales de música y pintura de una excelente calidad. El futuro prevé una creación de contenidos aplicados para el marketing, creados por dichas redes neuronales, así como piezas publicitarias que tengan en cuenta datos y respuestas emocionales de los clientes a los que se desea impactar.
Y por último, está la publicidad programática. Este tipo de publicidad no podría darse sin algoritmos predictivos. Gracias al machine learning estos algoritmos son capaces de aprender y mejorar de manera constante, con la consecuente optimización de la inversión publicitaria.
Estos son los campos más evidentes de uso de la inteligencia artificial en el mundo del marketing hoy. Sin embargo, hay más en proceso y seguirán revolucionando la forma de captar nuevos clientes y de fidelizar a los actuales. Esta tecnología llegó para quedarse.
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