7 Maneras En Que Los Profesionales De Marketing Inteligentes Utilizan La Inteligencia Artificial.

por David De Matías Batalla

Cada día que su equipo de marketing pospone el uso de soluciones innovadoras basadas en la inteligencia artificial en su estrategia de marketing de contenidos, está perdiendo ventaja competitiva y grandes oportunidades de fidelizar a sus clientes, y por lo tanto de aumentar sus ventas. Si esto le suena un poco dramático, genial. Se supone que debe ser para que nuestros equipos de marketing se ponga de puntillas y estén preparado para adoptar herramientas de marketing impulsadas por la Inteligencia Artificial (AI).

Los sistemas artificialmente inteligentes trabajan constantemente llevan tiempo trabajando detrás de productos y servicios populares como Netflix, Amazon y, naturalmente, Google. Sin embargo, en los últimos años, la AI se ha abierto camino en el marketing, ayudando a las marcas a mejorar cada paso del viaje del cliente. Además, las herramientas que anteriormente estaban disponibles para las empresas de nivel empresarial se han vuelto asequibles y accesibles para las medianas y pequeñas empresas. Para comprender mejor las últimas aplicaciones de aprendizaje automático en marketing, he investigado el mercado y hablado con algunos directores de marketing y CEO de agencias de marketing que se están centrando en ofrecer soluciones basadas en la Inteligencia Artificial. Esta investigación me ha llevado a identificar 7 formas principales en que todo profesional de marketing puede usar y sacar el máximo partido de la AI.

  1. Publicidad PPC mejorada por AI

La mayoría de los especialistas en marketing asignan sus presupuestos de pago por clic a AdWords y Facebook. Según eMarketer, Google controla el 40,7% del mercado de publicidad digital de EE. UU., seguido de Facebook con el 19,7%. La mayoría de las campañas publicitarias de pago por clic son administradas por equipos internos o por una agencia de PPC. En otras palabras, los humanos. Pero la AI puede ayudarnos a descubrir nuevos canales de publicidad que nuestra competencia no puede usar.

Aspecto clave: si trabajamos con campañas de PPC a gran escala, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudarnos a encontrar nuevas formas de optimizar el diseño, redacción, selección de objetivos y ofertas.

  1. Experiencia web altamente personalizada y mejor CRO.

Si bien la capacidad de AI está lejos de poder crear nuevos sitios web desde cero, puede ayudarnos a mejorar la experiencia del visitante con una personalización inteligente en su sitio.

Los algoritmos inteligentes pueden ayudar a personalizar:

  • Experiencia en el sitio web: al analizar cientos de puntos de datos sobre un solo usuario (incluidos ubicación, datos demográficos, dispositivo, interacción con el sitio web, etc.), la AI puede mostrar las ofertas y el contenido que mejor se adapten.
  • Notificaciones push: gracias a la personalización del comportamiento, las notificaciones push pueden ser específicas para usuarios individuales, transmitiéndoles el mensaje correcto en el momento adecuado.

Un estudio realizado por Evergage en 2018 señala que el 33% de los profesionales de marketing encuestados utilizan AI para ofrecer experiencias web personalizadas. Cuando se le preguntó acerca de los beneficios de la personalización impulsada por la IA, el 63% de los encuestados mencionó un aumento en las tasas de conversión y el 61% observó una mejor experiencia de los clientes. Como publica Boomtrain, tanto los editores como las marcas de consumo como The Wall Street Journal, Pandora, La Redoute y TopFan utilizan un enfoque basado en la inteligencia artificial para mejorar sus tasas de conversión y diferenciarse de la competencia.

Aspecto clave: en un momento en que los clientes esperan experiencias cada vez más significativas, podemos utilizar la inteligencia artificial para automatizar una gran parte de la personalización. Como resultado, los visitantes de nuestro blog pueden ver el contenido, las notificaciones y las ofertas más relevantes según su ubicación, datos demográficos y el historial de navegación.

  1. Creación de contenido impulsado por AI

La generación de lenguaje natural tiene un enorme potencial para hacer que el trabajo de los creadores de contenido sea más eficiente. Para 2019, Gartner predice que más del 20% de todo el contenido empresarial será creado por máquinas. Actualmente, las máquinas pueden crear contenido con conjuntos de reglas y formatos simples como:

  • Resumen de ganancias y pérdidas
  • Informes trimestrales de negocios.
  • Descripciones de hoteles
  • Perspectivas de stock en tiempo real
  • Resumen de juegos de deportes

Cada contenido generado por AI está diseñada para leerse como si estuviera escrita por un humano. La información sobre los datos y el estilo de escritura de cada narrativa dependen de las reglas y los formatos establecidos por nuestra marca para servir mejor a su audiencia.

Aspecto clave: aunque un libro electrónico o informe de investigación generado por AI todavía es ciencia ficción, puede utilizar las herramientas de AI para generar automáticamente contenido de correo electrónico, informes o mensajes personalizados o para personalizar el contenido de las redes sociales.

  1. Chatbots de creación de contenido.

Si recientemente algunos de nosotros hemos conversado en línea con un representante de servicio al cliente de una marca, llamada Ana o Guadalupe, estas marcas podrían haber mantenido un pequeño secreto, es un bot.

Desde la moda hasta la salud y los seguros, los chatbots inteligentes brindan un servicio de atención al cliente personalizado. Y en algunos casos, son mejores en la creación de contenido personalizado que los humanos. Pero los chatbots no se limitan a las interacciones directas con el servicio al cliente. Por ejemplo, el bot Kik de Sephora se abre con un mini cuestionario sobre las preferencias de maquillaje del usuario.

Aspecto clave: en la actualidad, los chatbots basados en la inteligencia artificial son comunes. Sin embargo, podemos aprovechar la oportunidad para llevar el chat de nuestro cliente al siguiente nivel con marketing de contenido personalizado. Piense en formas de emplear agentes de IA como asesores proactivos para cada visitante en línea, no solo para las interacciones directas con el servicio al cliente

  1. Creación de contenido de correo electrónico inteligente

Nuestros equipos a menudo pasan horas compilando y programando correos electrónicos semanales a múltiples segmentos de clientes. Incluso con la segmentación inteligente de suscriptores, no podemos enviar un correo electrónico personalizado a cada cliente. Sin embargo, un estudio de 2016 realizado por Demand Metric descubrió que el 80% de los profesionales de marketing dicen que el contenido personalizado es más efectivo que el contenido “no personalizado”.

Ahí es cuando la inteligencia artificial entra al juego. Los algoritmos pueden asignar la experiencia del sitio web de un suscriptor y los datos de navegación por correo electrónico para comprender todas las interacciones de la persona con su contenido. Este conocimiento le permite al algoritmo identificar contenido hipercontextual para crear correos electrónicos personalizados uno a uno. Los correos electrónicos dinámicos se pueden compilar basándose en:

  • Interacciones del sitio web anterior
  • Anteriormente he leído artículos de blog y contenido
  • Tiempo dedicado a una página
  • Lista de deseos
  • Contenido más popular en el momento
  • Interés de visitantes similares.
  • Interacciones previas con correos electrónicos de marca

Aspecto clave: la inteligencia artificial hace posible enviar correos electrónicos curados personales a cada cliente. Al analizar los patrones de lectura y los temas de interés de un cliente para recomendar el contenido específico más relevante para esa persona, los correos electrónicos asistidos por AI podrían ser incluso más atractivos para cada suscriptor.

  1. Mejoras en la predicción y compromiso inteligente con el cliente

Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden ayudar a identificar segmentos de clientes desconectados que están a punto de abandonar o dejar a un competidor. Las herramientas basadas en AI en esta categoría pueden ayudar a recopilar datos, construir un modelo predictivo y probar y validar ese modelo en clientes reales. Esa información puede indicar en qué etapa se encuentra la persona que está batiendo. Mientras que los clientes de compra rápida (los usuarios que abandonan un producto poco después de comenzar a usarlo) son difíciles de volver a contratar, los clientes de pérdida tardía (los que tienen una relación con su marca) puede ser incentivada a seguir usando su producto.

Aspecto clave: cuando se combina con la creación de contenido personalizado, la predicción de abandono impulsada por AI ayuda a mantener a más clientes comprometidos, lo que lleva a un mayor valor de por vida y ganancias. Como la predicción de abandono es exclusiva de cada producto y empresa, los algoritmos de aprendizaje automático deben ajustarse para su empresa o construirse desde el suelo. Con esa información, puede crear contenido más efectivo para entregarlo a los usuarios desconectados.

  1. Información del cliente impulsada por AI

Donde a los humanos una inmensa cantidad de tiempo para procesar todos los números y hacerlos coincidir con los patrones de comportamiento de los clientes, la AI puede proporcionar información de marketing sobre la marcha. El rendimiento dinámico ayuda a empresas como Under Armour, Sephora o Urban Outfitters a construir segmentos de clientes procesables mediante el uso de un motor de aprendizaje automático avanzado. Los algoritmos AI crean personas de los clientes basadas en miles de millones de puntos de datos, que incluyen:

  • Eventos geoespecíficos
  • Interacciones en el sitio
  • Fuente de referencia
  • Factores psicográficos
  • Comportamientos de compra
  • Comunicación pasada

Aspecto clave: AI puede ayudarnos a mostrar los productos o el contenido más relevantes, en función de cómo el visitante ha interactuado con nuestra empresa desde el sitio web hasta el envío.

Esta entrada fue posteada el jueves, mayo 9th, 2019 a las 4:29 pm en la categoría Inicio, Inteligencia Artificial. Puedes seguir este post en el siguiente RSS 2.0 feed.

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