PÍLDORAS DE CONOCIMIENTO

Inteligencia Artificial y el Marketing Digital (2ª parte)

por CORREDURÍA INTELIGENTE

25 noviembre 2022    •  4 minutos de lectura

Este artículo es la continuación de Inteligencia Artificial y Marketing Digital (1a parte)

La inteligencia artificial y el marketing digital

El marketing digital hace referencia a todas las estrategias que se implementan con la finalidad de hacer a una empresa más atractiva de cara a su público objetivo y de promocionar sus productos y servicios a través de diversas herramientas y plataformas en línea. Pero ante la creciente cantidad de empresas y la facilidad para acceder a muchas de ellas a través del comercio electrónico, si se desea atraer a un grupo específico de consumidores es imprescindible adaptarse a sus necesidades y ofrecerles una experiencia lo más personalizada posible.

En los últimos años, las características de un producto o servicio no son suficientes para seducir a un consumidor. Hoy en día se presta atención a los valores de la empresa, su capacidad para responder a las consultas por la vía y el momento que aquel solicite o el grado de personalización y ajuste a lo que busca.

La inteligencia artificial es la encargada de conseguir todos estos objetivos y de integrarlos en una empresa. Si bien aún se ha avanzado poco en el campo de la creatividad, esta tecnología sí que permite obtener una elevada cantidad de información acerca de las preferencias y comportamientos de los consumidores, como veremos a continuación. Su capacidad de análisis supera con creces a la humana.

Pero además, como dijimos, permite personalizar todo lo que un usuario ve. No solo en lo que respecta a los contenidos, sino también a las campañas de marketing que se dirigen a él, a través de la segmentación y la definición del buyer persona de cada empresa.

Aplicaciones en el marketing digital

Si nos metemos de lleno en cómo la inteligencia artificial está modificando distintas áreas del marketing digital, podemos diferenciar cuatro categorías principales.

Análisis predictivo de las necesidades del usuario

El análisis predictivo hace referencia a una serie de técnicas que analizan datos actuales e históricos con la finalidad de poder hacer predicciones del futuro. A través del Big Data se obtienen datos que se clasifican en dos tipos: estructurados y no estructurados. Los primeros son aquellos susceptibles de ser ordenados, como por ejemplo, el nivel de ingresos, la edad, el sexo, etc. Mientras que los no estructurados podrían ser los contenidos que se visualizan o las reacciones emocionales a estos.

Con todos los datos que se obtienen, se separan los que realmente pueden aportar valor y los que no. Aquellos que sí serán analizados con la inteligencia artificial y con técnicas matemáticas para extraer patrones de comportamiento y preferencias. Además, se pueden detectar modificaciones en la conducta que puedan significar insatisfacción, identificar aquellos segmentos de mayor atractivo, conocer los canales y los momentos para emprender campañas promocionales, crear recomendaciones de productos adaptadas al histórico de compras (cross/up selling), etc.

Un ejemplo que nos puede resultar familiares son las sugerencias de Google al redactar un email. A través de la herramienta Smart Compose, detecta las frases que utilizamos con una frecuencia mayor. Así, cuando empezamos a teclearla, automáticamente la sugiere para que ahorremos tiempo.

A nivel empresarial, el análisis predictivo se emplea a su vez para detectar el nivel de riesgo. Un aspecto de gran utilidad en el sector de los seguros porque permite ajustar las tarifas de contratación al perfil de cada cliente. También el social listening, que consiste en monitorear las interacciones con una marca en las redes sociales para conseguir que su presencia tenga éxito.

Y no podemos olvidar por último, aunque no esté relacionado directamente con el marketing digital, la potencia de la inteligencia artificial a la hora de predecir una posible no renovación de un seguro. Melmacia, uno de nuestros partners, es el mejor ejemplo.

Creación de contenidos

La tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural o PLN que emplean los ordenadores les da la posibilidad de procesar información, aprender de ella, organizarla y generar contenido nuevo a partir de todo lo anterior. Pero lo que más llama la atención no es que pueda crear un texto o sugerencias como dijimos en el punto anterior. Sino que pueda utilizar una expresividad muy similar a la de un humano.

Además de en la redacción, también se emplea la inteligencia artificial en las traducciones automáticas. Google Translator es el ejemplo más conocido. Gracias a sus redes neuronales, traduce un texto y le da una interpretación que también imita a la humana.

Dentro de las redes sociales existen ya estas herramientas para generar contenidos de manera automática y en muy poco tiempo. Phrasee crea contenidos para emails, publicaciones en las redes y notificaciones push. Y Lumen5 genera contenidos audiovisuales a partir de otros que ya existen y Facebook los añade a su plataforma de anuncios.

Gestión de la relación con la clientela

La inteligencia artificial también facilita la gestión de la relación con cada cliente, a través de los CRM. Este tipo de software permite clasificar en grupos a la base de datos de clientes para poder personalizar las campañas de marketing. También, con la información que se extrae se mejora la atención al cliente y se facilita la fidelización y la satisfacción general.

Mediante el análisis predictivo que también incorporan, se segmenta la base de clientes, se aplican técnicas como el lead scoring y se realizan previsiones de ventas. Tanto empresa como cliente se ven beneficiados; los departamentos de gestión comercial, marketing y atención al cliente cuentan con una ayuda para realizar sus funciones de forma eficaz y precisa y aquel ve como su experiencia general es más satisfactoria.

Publicidad digital

El uso de la inteligencia artificial en la publicidad digital nos puede resultar bastante familiar. Cada vez que accedemos a una página web, nos salta un mensaje que nos avisa de la política de las cookies y la gestión de nuestros datos. Más allá de las funciones necesarias para la visualización correcta, las más avanzadas buscan la personalización de todos los contenidos que vemos. Para ello, los datos son suministrados a terceros y abramos la aplicación que abramos, seremos bombardeados con productos y servicios que nos resultarán familiares. Bien porque hemos realizado una compra previa bien porque simplemente los hemos mencionado en alguna conversación.

Un nivel de personalización que se considera invasivo y que tiene fecha de caducidad; el propio Google prescindirá por completo de las cookies de terceros. Aún así, la inteligencia artificial continuará realizando análisis predictivos para la publicidad, pero mediante otras herramientas. En Google, el proyecto se llama Federated Learning of Cohorts o FLOC, que identifica a usuarios con intereses comunes según su comportamiento en la red.

Las campañas publicitarias también están empleando la inteligencia artificial para la automatización de la gestión de audiencias y la distribución de aquellas. Al procesar datos y analizarlos las 24 horas del día, las campañas se optimizan y se automatizan, con un mayor rendimiento y un aumento del retorno de la inversión. Otra ventaja es que se posibilita la administración íntegra de los presupuestos correspondientes a varias plataformas.

Conclusión

En la actualidad, son las grandes corporaciones quienes incorporan en mayor medida la inteligencia artificial. Y a través de las plataformas más avanzadas, como Oracle Cloud, IBM o Microsoft Azure. Las redes sociales tampoco se quedan atrás, que se nutren, principalmente, de ofrecer contenidos relevantes para sus usuarios. Y dentro de los CRM, HubSpot y Salesforce se encuentran a la cabeza.

Los avances no dejan de sucederse y la inteligencia artificial está cada día más presente en nuestras vidas. Por eso, en un período de tiempo más bien corto el uso de esta herramienta tecnológica se normalizará. Tal y como ha sucedido con el Big Data o con el propio uso de los CRM. Como consumidores, las grandes corporaciones seguirán analizando nuestros datos para seguir personalizando experiencias. Como empresas, es necesario adentrarse en este novedoso mundo aunque sea de manera progresiva. Quien no sea capaz de adaptarse a las nuevas tendencias, corre el riesgo de quedarse fuera del mercado.

 

 


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