Cómo la Inteligencia Artificial impulsará una transformación significativa en el marketing

El entusiasmo que rodea el uso de la inteligencia artificial en su aplicación al marketing está aumentando cada vez más. El término “inteligencia artificial” sigue siendo la clave para describir un conjunto de características inteligentes en la tecnología que apuntan a potenciar las funciones realizadas por los profesionales de marketing en sus labores diarias. De hecho, estos equipos están creando y gestionando experiencias de usuario impulsadas por la IA, como la personalización de la interacción en tiempo real.

Bryan Yeager, director analista senior de Gartner for Marketers, ha afirmado al respecto que “la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la práctica del marketing de una forma muy significativa durante la próxima década”. “A medida que el entusiasmo se intensifica, los líderes de marketing deben ejercer la paciencia, la persistencia y el pensamiento a largo plazo en la manera en que enfocan el uso de la IA”.

Sin duda alguna, la inteligencia artificial impulsará el modo en que se recopila la información para generar intuición y crecimiento a escala que ayudarán a los mercaderistas a construir relaciones individualizadas y contextuales con cada uno de sus prospectos y clientes. Aunque aún quedan muchos años para verlos, los efectos a largo plazo de la tecnología no deben subestimarse.

De qué maneras la inteligencia artificial tiene el poder de transformar el marketing

De acuerdo con una encuesta realizada en 2017 por el Research Circle de Gartner, la mayoría de organizaciones están investigando o desarrollando una estrategia para determinar cómo aplica la inteligencia artificial a su negocio. El compromiso del cliente y el marketing digital sobresalen como áreas en las que las empresas están principalmente realizando los primeros experimentos.

En este sentido, una serie de aplicaciones notables que se utilizan hoy en día crecerán en prevalencia durante los próximos años:

Experiencias conversacionales

Los avances en el procesamiento del lenguaje natural, o NLP por su sigla en inglés, han permitido que las personas tengan cada vez más experiencias conversacionales con computadoras a través de texto y voz. Si bien las implementaciones actuales pueden ser rudimentarias, a medida que las plataformas crezcan en capacidad y los equipos de marketing aporten más de sus propios datos, aumentará la oferta de conversaciones individuales basadas en el contexto del cliente.

Personalización en tiempo real

El contexto, la intención y el estado de la interacción se podrán extraer para sacar información que permita construir contenido, ofertas y promociones personalizados, utilizando modelización de la propensión, aprendizaje automático, visión artificial y NLP.

Resolución de identidad

Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a filtrar y mapear miles de millones de impresiones de anuncios publicitarios y cientos de millones de identificadores de dispositivos, lo que brinda a los profesionales de marketing una mayor confianza de que el mensaje correcto está llegando a la persona adecuada.

Estructuración del marketing

A medida que la inteligencia artificial se va apropiando de más tareas de estructuración de campañas publicitarias, la construcción del diálogo o la gestión de la ruta de trabajo, en la que los especialistas en marketing conectan diferentes frases gatillo, canales y contenido, podría volverse obsoleta.

Análisis aumentado de marketing

Las capacidades analíticas fáciles de usar se continúan expandiendo a lo largo del escenario de la tecnología enfocada al marketing, Incluyendo la consulta en lenguaje natural, el análisis de contribución en lenguaje natural, las acciones prescriptivas y la detección de logotipos.

¿Cuáles son los pasos a seguir?

Los líderes dentro de la organización deben conectarse para garantizar que todos tengan el mismo nivel de comprensión de los proyectos de inteligencia artificial que se estén llevando a cabo. Es muy importante priorizar la optimización de los recursos para el inventario e intercambio de datos.

Por otra parte, la organización ha de enfocar sus iniciativas de implementación de soluciones de inteligencia artificial a retos en marketing centrados en datos que requieren mucho tiempo para ser enfrentados. Los análisis predictivos y prescriptivos que mejoran su precisión con el tiempo o las pruebas y la optimización de miles de datos y contenido variables pueden ser los usos iniciales de la tecnología.

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Fuente: Gartner.