Desde que la inteligencia artificial generativa se volvió parte de la vida cotidiana, el mundo del marketing se pregunta cómo integrarla y cuáles son los límites. Wunderkind, una solución líder en marketing de rendimiento con base en Nueva York y Londres, arroja luz sobre algunos aspectos del desafío a través de su reporte Revolucionando el retail. Cómo navegar por el panorama de la inteligencia artificial para mejorar el rendimiento

Claves para aprovechar efectivamente la IA

En su informe, Wunderkind ofrece algunos aspectos que optimizan el provecho que se puede obtener al trabajar con IA.

• Relevancia: Con la inteligencia artificial, los computadores simulan la inteligencia humana, a diferencia de los lenguajes de codificación típicos. La IA aprende de ejemplos y puede generalizar su conocimiento para resolver problemas que de otro modo no se podrían resolver.
• Datos estructurados frente a datos no estructurados: El aprendizaje automático es un tipo de IA capaz de aprender patrones estadísticos a partir de grandes conjuntos de datos históricos. Estos patrones se utilizan para realizar predicciones matemáticas o tomar decisiones. Por ejemplo, al aprender de los datos de comportamiento de clientes anteriores, el aprendizaje automático puede predecir la probabilidad de que un cliente actual compre un producto en particular. Esto luego se puede utilizar para recomendar los productos más relevantes para ellos.
• Escalabilidad: La IA que se use debiera crecer y adaptarse a medida que cambian las necesidades. El conjunto de datos debe ser capaz de mantenerse al día con los cambios en las necesidades comerciales, el aumento de la plantilla y las demandas en evolución.
• Integridad de los datos: ¿Son estables, de alta calidad y precisos estos datos? Cuanto más grande sea la base de datos, mejor, ya que la máquina tiene más para aprender. Sin embargo, esto solo aplica si los datos son de alta calidad.

Factores para considerar

La inteligencia artificial es una gran inversión y puede llevar tiempo investigar. Antes de embarcarse en un proyecto con destino incierto, vale la pena considerar estos factores que detalla Wunderkind.

Economía de la IA

La IA está en la vanguardia, es emocionante y está de moda, pero también puede ser cara.

Por eso, lo primero es investigar. Esto implica elegir un proveedor de soluciones que tenga la experiencia y que pueda escalar junto con las necesidades de la marca. Invertir en soluciones que hagan el trabajo pesado ayudará a aprovechar al máximo la IA.

Para tomar la decisión correcta al asignar el presupuesto de IA, hay que poner foco en el rendimiento y los resultados. Por ejemplo, un socio de IA debería poder:

• Ofrecer un rendimiento y eficiencia que justifiquen el precio
• Crecer y escalar
• Completar las lagunas en la competencia de IA del equipo que contrata
• Utilizar conjuntos de datos grandes y precisos

IA y rendimiento

¿Cómo saber si una IA en particular realmente dará resultados? Actualmente, muchas empresas tienen dificultades para mostrar el impacto de la IA en sus procesos de marketing.

Es fácil distraerse. Por eso, las preguntas que un equipo de marketing debiera hacerle a un socio tecnológico al evaluar una solución son:

• ¿Cómo aumentará la eficiencia el asociarnos?
• ¿Qué resultados generará la IA para mi empresa?
• ¿Qué hace que esta IA se destaque de los competidores?
• ¿Cómo se integra esta IA con el stack tecnológico existente?

Cómo aprovechar la IA para mejorar el rendimiento

De acuerdo a Wunderkind, en los próximos 12 meses, el 72% de los especialistas en marketing priorizará la inversión en IA, pero la mayoría no sabe por dónde empezar. Casi la mitad (45%) no considera que su tecnología de marketing esté actualmente equipada para aprovechar la IA generativa.

Uno de los usos de la IA que pueden resultar más atractivos para las empresas se refiere a conocer a los clientes. El modelado de propensión utiliza el aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que los visitantes, clientes potenciales y clientes realicen ciertas acciones.

La IA puede ayudar a asegurar que estás llegando a los clientes adecuados al analizar el comportamiento de apertura, el historial de navegación web y la actividad en redes sociales anteriores, así como la demografía del cliente.

Por ejemplo, un modelo de propensión puede utilizar datos para ayudar a un equipo de marketing a predecir la probabilidad de que un cliente potencial se convierta en cliente o de que un cliente abandone. El puntaje de propensión es la probabilidad de que el visitante, cliente potencial o cliente realice una acción determinada. Por ejemplo, un puntaje de 0,9 significa que hay un 90% de probabilidad de que un cliente compre algo, lo que indica que es un cliente con una alta intención. Por otro lado, alguien con una baja propensión a abrir un correo electrónico (por ejemplo, 0,2) puede que no valga la pena como objetivo.

Así, puedes saber qué clientes tienen más o menos probabilidades de comprar tus productos o realizar una acción, calcular el valor de por vida del cliente (CLV) para saber dónde asignar tus inversiones de marketing y calcular la propensión a la pérdida, lo que te permite identificar qué clientes potenciales y clientes no están satisfechos con tus productos o experiencias y pueden recurrir a un competidor.

Tomar decisiones correctas

Con una comprensión de los diferentes tipos de IA y cómo pueden servir a tu negocio, Wunderkind entrega las siguientes recomendaciones para construir y priorizar la integración de la IA:

• Se práctico: Prioriza primero el aprendizaje automático. Establece bases sólidas para impulsar los ingresos y aumentar la eficiencia de tu negocio. Esto puede incluir motores de recomendación, IA de similitud de productos y clientes, y modelos de propensión.

• Aumenta aún más la eficiencia: Una vez que hayas establecido lo básico, es el momento en que puedes buscar mejorar tus procesos. Utiliza la IA generativa para la creación de contenido y para comunicarte directamente con los clientes a través de comunicaciones personalizadas.

Por Asociación Nacional de Avisadores de Chile

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