¿Qué puede aportar la inteligencia artificial al marketing?

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Algoritmos, modelos matemáticos, deep learningLa inteligencia artificial (IA) ha traído al mundo del marketing y de la publicidad muchos términos y herramientas que están ayudando al sector a llevar sus acciones a otro nivel. Por este motivo, es cada vez más importante que, quienes formamos parte de él, conozcamos todo lo que la IA nos puede ofrecer. 

Con el objetivo de dar a los profesionales una guía para desentrañar los secretos de la inteligencia artificial y saber cómo enfocar su uso en el día a día, IAB Spain ha desarrollado el Libro blanco de la inteligencia artificial en adtech y martech. 

Un documento de referencia que explica, entre otras cuestiones, qué tipos de algoritmos hay o cómo ponerlos en marcha. Entre estos algoritmos destacan el machine learning, el procesamiento de lenguaje natural (NPL) o el text to speech. 

 

¿Cómo trabajar la inteligencia artificial para potenciar el contacto con los clientes? 

Una de las grandes oportunidades que tiene el marketing de la mano de la inteligencia artificial tiene que ver con sus clientes, ya sean actuales o potenciales. Gracias a esta tecnología, se pueden implementar una gran variedad de herramientas que permiten acciones más eficientes. 

En este sentido, el documento de IAB Spain distingue entre: aplicaciones específicas para prospects, aplicaciones específicas para clientes y aplicaciones para ambos grupos. 

Prospects 

Si ponemos el foco en los clientes potenciales, desde IAB Spain señalan tres formas de aplicar la inteligencia artificial. Por un lado, la identificación y construcción de audiencias, por otro, el retargeting y, por último, la búsqueda de perfiles look alike

  • Identificación y construcción de audiencias. Gracias a la IA, se pueden identificar las características de los usuarios y, como consecuencia, se puede definir mejor a un segmento. 
  • Retargeting. La inteligencia artificial facilita el retargeting. Gracias a su capacidad para detectar intereses y comportamientos de los usuarios, permite a los profesionales de la publicidad impactar a cada usuario con campañas basadas en lo que le interesa. 
  • Look alike. A lo que se refiere este concepto, y que es posible de la mano de la IA, es a encontrar personas con perfiles parecidos a los de una audiencia concreta. 

Clientes

Existen acciones específicas que se pueden llevar a cabo con tecnologías propias de la inteligencia artificial para aprovechar al máximo cada venta. Si bien el cross-selling o el up selling no son algo novedoso, su uso sí que se puede perfeccionar de la mano de la IA:  

  • Cross-selling o venta cruzada. Tal y como explican desde IAB Spain, estas acciones están pensadas para que aquellos clientes que ya han comprado un producto, adquieran algún producto o servicio adicional. 
  • Up selling. En este caso, lo que se busca es conseguir que los clientes adquieran un producto o servicio de una categoría superior al que ya tienen. 
  • Churn & retention (fuga y retención). Se trata de acciones que buscan retener a aquellos clientes que tienen intención de cancelar un contrato o una operación con la marca. 

Prospects y clientes

Además de todas estas aplicaciones específicas para prospects o para clientes, existen algunas herramientas que se utilizan de manera similar en ambos grupos: 

  • Insights & profiling. La obtención de insights de calidad es clave para hacer campañas de publicidad más eficientes. Y gracias a la inteligencia artificial se puede conocer mejor a la audiencia mediante la detección de infinitos patrones comunes, comportamientos, características, intereses, etc. 
  • Personalización. La inteligencia artificial también sirve para refinar la forma en la que se impacta a cada usuario. Así, se puede ajustar el mensaje que se lanza a cada uno de ellos en función de sus intereses o en qué momento del proceso de compra se encuentren. 
  • A/B testing. Este término hace referencia a una metodología para probar diferentes versiones de un contenido o acción. Gracias a esto se puede ver qué opción funciona mejor dependiendo de la audiencia o el entorno. 
  • Creatividades dinámicas. Dentro de la personalización de mensajes, las creatividades dinámicas son uno de los grandes avances. Se trata de piezas adaptadas con el objetivo de optimizar los resultados.

 

La medición y visualización de datos con inteligencia artificial  

El uso de la inteligencia artificial no se queda solo en el contacto con los clientes, también sirve para mucho más. Tal y como señalan en el Libro blanco de la inteligencia artificial en adtech y martech de IAB Spain, es muy útil para medir el impacto de la comunicación y para la visualización de datos. 

Con respecto al primer punto, al de la medición del impacto de la comunicación, la inteligencia artificial se puede utilizar, fundamentalmente, para cuatro cuestiones: 

  • Atribución digital (MTA o multi touch attribution). Con esta aplicación se puede evaluar la importancia de cada canal en el proceso de conversión.
  • Atribución multimedia (MMA). En este caso, desde una perspectiva multimedia (no basada en cookies), se utilizan modelos matemáticos que permiten optimizar los planes de comunicación.
  • Marketing mix modeling (MMM). Los modelos MMM, entre otras aplicaciones, estiman el ROI de los medios a varios años vista y permiten entender el efecto que tienen algunas tendencias del mercado.
  • Agent based models (ABM). Cuando la inteligencia artificial se aplica al marketing mediante modelos agent based, lo que se hace es simular un mercado virtual con objetivos como el de determinar aquellos factores que explican la cuota de mercado de una determinada marca. 

Por lo que se refiere a la visualización de datos, la inteligencia artificial ofrece algunas utilidades relevantes. Por ejemplo, el uso de dashbords que ayudan a entender un fenómeno y agilizar la toma de decisiones o las funciones de data Discovery, que se usan para explorar datos a través de interfaces de usuario. 

La inteligencia artificial, en definitiva, presenta un mundo de posibilidades para los profesionales del marketing. Gracias a ella, cada vez es más viable encontrar a los usuarios que están verdaderamente interesados en una marca o analizar el porqué del éxito o fracaso de una acción.

 

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