El papel de la inteligencia artificial en el marketing

La única constante en la vida es el cambio. Y el mundo del marketing está pasando por un tremendo cambio en este momento. El marketing de inteligencia artificial (IA) está adquiriendo un papel más importante con la llegada de las herramientas de marketing inteligente y la IA generativa como ChatGPT, lo que crea una gran cantidad de oportunidades para que los equipos de marketing hagan más de lo que ya hacen mejor. Como especialistas en marketing, esta es una ventaja esencial.

El marketing de IA combina tecnologías de IA con datos de experiencia de marca y de clientes para proporcionar información muy precisa sobre el viaje de sus clientes y las tendencias del mercado. Las tecnologías de IA, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático (ML), el análisis de sentimientos y otras, guían la toma de decisiones, para que se mantenga por delante de la competencia y esté preparado para los desafíos de un mercado dinámico.

Entonces, profundicemos en los aspectos prácticos de cómo la IA está beneficiando a los especialistas en marketing y cómo puede usarla para su máximo beneficio.

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en marketing?

El marketing impulsado por IA está configurado para impulsar el 45% de la economía global total para 2030. Está preparado para hacerlo de varias maneras, como mejoras de productos basadas en datos, servicios personalizados e influenciando la demanda del consumidor.

Aquí está una mirada más cercana.

Escuchar redes sociales

Cuando el marketing social funciona con IA, aumenta su eficiencia al llevar la escucha social a un nivel completamente nuevo. Los algoritmos de IA utilizan la agrupación de aspectos para identificar y extraer detalles relevantes de los datos de escucha social que pueden abarcar millones de puntos de datos en tiempo real.

Lo ayudan a eliminar el ruido y obtener una comprensión profunda de la mente del cliente a través del análisis de sentimientos de las redes sociales. Esto le permite anticipar el próximo movimiento de sus clientes y tomar medidas estratégicas para obtener los resultados esperados.

Generación de contenido

Las herramientas inteligentes de administración de redes sociales, como Sprout, analizan los datos de voz del cliente (VoC) en publicaciones y reseñas sociales para informar qué contenido le interesa más a su público objetivo. Vea cómo los Atlanta Hawks usan la función de etiquetado de Sprout para este mismo propósito.

Las plataformas impulsadas por IA también identifican palabras clave y disparadores para ayudarlo a desarrollar publicaciones convincentes, responder mejor a los comentarios de los clientes e inspirar descripciones de productos más impactantes para su sitio web. Todo esto se suma a sus esfuerzos hacia la participación de la marca para aumentar la participación de mercado y mejorar las ganancias.

Las ideas generadas por IA también pueden hacer que sus campañas de nutrición sean más exitosas. Lo ayudan a crear comunicaciones convincentes para reforzar las relaciones con los prospectos en cada nivel del embudo de ventas. Las indicaciones de IA pueden ayudarlo a desarrollar líneas de asunto de correo electrónico que obtengan mejores tasas de apertura, desarrollar contenido personalizado adaptado a las personas del comprador, impulsar conversaciones basadas en la intención e interactuar con cada cliente potencial/cliente individualmente. Esto conduce a conexiones más fuertes y lealtad que estimulan sus ventas.

Automatización

La automatización inteligente impulsada por IA permite a los administradores de redes sociales y a los equipos de servicio al cliente mejorar la eficiencia operativa a través de disparadores basados ​​en estadísticas y léxicos que impulsan flujos de trabajo inteligentes.

Le ayuda a lograr los objetivos comerciales de manera eficiente al eliminar las conjeturas de las tareas, como programar publicaciones en momentos óptimos para lograr el mayor impacto o categorizar los mensajes entrantes. También permite una voz de marca unificada en las comunicaciones con los clientes y reduce el tiempo de respuesta a la mitad a través de funciones basadas en reglas, como nuestras Respuestas sugeridas.

Descubra cómo Carvel Ice Cream utiliza la función para mejorar su tiempo de respuesta en Twitter.

Segmentación y personalización de la audiencia

El marketing de IA puede impulsar sus estrategias comerciales omnicanal basadas en la segmentación del mercado, alineando sus campañas con los clientes que tienen más probabilidades de comprar su producto u oferta.

También puede aprovechar la publicidad programática para agilizar el proceso de selección y configuración de anuncios digitales para obtener el mayor retorno de la inversión (ROI). Esto permite tácticas de marketing más personalizadas para fomentar la lealtad a la marca y crear poderosas campañas de reconocimiento de marca.

Análisis de datos para la percepción de los clientes

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático brindan información crítica del cliente sobre una variedad de aspectos para ayudarlo a tomar decisiones estratégicas de marketing. Obtenga información detallada sobre el sentimiento de la audiencia en torno a su marca y una auditoría completa del rendimiento de su equipo de atención al cliente y las métricas de participación en las redes sociales.

Esto puede permitirle adaptarse rápidamente a las tendencias cambiantes del mercado, priorizar los presupuestos en función de los aspectos que necesitan la mayor inversión y profundizar las relaciones con los clientes.

Manejo de reputación

Cuando se trata de la reputación de la marca, seamos honestos, hay algunas cosas bajo su control, mientras que otras simplemente no. Las redes sociales han hecho que las marcas sean más susceptibles que nunca al escrutinio. Pero con la gestión de reputación de marca habilitada por IA, puede evitar una posible amenaza de marca antes de que se convierta en un gran problema.

Supervisar los sentimientos negativos en tiempo real, elegir a los influencers y embajadores adecuados y brindar una atención al cliente proactiva: todo esto se puede lograr sin problemas con las herramientas de marketing de IA.

Inteligencia competitiva

Las herramientas de IA pueden ayudarlo a detectar oportunidades para mejorar sus productos y ofertas, y llenar los vacíos del mercado. Discernir la cuota de voz de sus competidores y encontrar formas inteligentes de ser ágil en un mercado competitivo. Además, compare su desempeño social con el de sus competidores a través de evaluaciones comparativas competitivas. Esto le permite maniobrar su estrategia en consecuencia o ajustar sus puntos de referencia, para mantener una ventaja competitiva.

Ventaja multilingüe

Una presencia global debe tener en cuenta los elementos interculturales además de brindar una atención al cliente rápida y eficiente. Las herramientas de marketing de IA pueden extraer información del cliente a partir de datos multilingües sin esfuerzo para que sepa qué estrategia probablemente será la más exitosa en una geografía particular. También puede asegurarse de que su público objetivo encuentre sus publicaciones, respuestas y anuncios sociales relacionados y que se adhieran a sus estándares culturales.

¿Qué tecnologías de IA permiten el marketing?

Las potentes plataformas de mercadeo social, como Sprout, entrelazan tecnologías de inteligencia artificial sofisticadas bajo el capó para proporcionar los conocimientos que necesita para tener éxito. Las capacidades como la clasificación semántica, el reconocimiento de entidades nombradas y el análisis de sentimientos basado en aspectos lo ayudan a obtener información específica específica de su industria, mientras que el procesamiento del lenguaje natural lo ayuda a optimizar el contenido social y mejorar la participación del cliente, todo lo cual conduce a una mayor ventaja competitiva y participación de voz.

Conozcamos mejor estas tecnologías.

1. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) utiliza métodos estadísticos para analizar datos sociales y obtener información de alta precisión sobre la experiencia del cliente, el sentimiento de la audiencia y otros impulsores de marketing. Una vez entrenados, los modelos ML completan automáticamente la extracción de texto, la extracción de temas, la clasificación de aspectos, la agrupación semántica y otras tareas para proporcionar resultados en segundos.

Los modelos AI-ML se vuelven más inteligentes a medida que procesan más datos con el tiempo y, por lo tanto, se actualizan automáticamente, lo cual es perfecto para escalar sus operaciones comerciales y minimizar la inversión futura en su pila tecnológica.

2. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

NLP potencia su herramienta de marketing de IA para que pueda comprender semántica y contextualmente los datos de escucha social. Combina métodos léxicos y estadísticos basados ​​en reglas, lo que le permite escanear una amplia gama de publicaciones, mensajes, reseñas o comentarios y extraer información crítica de ellos.

Cuando los algoritmos de NLP están codificados para la escucha social, pueden interpretar los datos incluso si están salpicados de coloquialismos, cambios de código, emojis, abreviaturas, hashtags o errores ortográficos. La generación de lenguaje natural (NLG) mejora aún más las capacidades de la herramienta para ayudarlo a crear una copia de alto rendimiento para publicaciones, respuestas de clientes y más.

Esto le brinda acceso a una audiencia más amplia para campañas de divulgación, una comunicación más sólida con los clientes existentes y mejores retornos de nuestra inversión en redes sociales.

3. Búsqueda semántica

Los algoritmos de búsqueda semántica son fundamentales en NLP porque ayudan a comprender la intención de una frase o cadena léxica sin depender de las palabras clave. Estos algoritmos extraen palabras clave relevantes y las clasifican en grupos semánticos. Esto elimina las posibilidades de duplicados en la minería de texto, especialmente en lo que respecta al análisis de sentimientos, para obtener una medida precisa de la experiencia del cliente o el rendimiento de la marca.

Saber exactamente qué tan fuerte es su marca en relación con sus competidores y monitorearla en comparación con sus puntos de referencia puede ayudarlo a modificar las estrategias de marketing y ventas para lograr objetivos comerciales a largo plazo.

4. Reconocimiento de entidades nombradas (NER) y redes neuronales

NER ayuda a una plataforma de IA a identificar entidades nombradas en big data. Estas entidades pueden ser personas, lugares o cosas importantes, como directores ejecutivos, celebridades, ubicaciones, monedas, empresas y otros. Puede identificar estas entidades incluso si están mal escritas. NER también es una función clave en la generación de gráficos de conocimiento porque establecen una relación entre entidades para obtener contexto e información a partir de los datos.

Los algoritmos de redes neuronales (NN), creados para imitar cómo un cerebro humano maneja la información, recuerdan estos puntos de datos interconectados y los siguen agregando a su base de datos de conocimiento. Esto es lo que permite que los modelos de ML brinden resultados más precisos con el tiempo a través del aprendizaje profundo.

Por lo tanto, puede saber por qué ciertas marcas siguen apareciendo en sus datos de escucha social, qué nuevas tendencias de mercado se están gestando, qué personas influyentes encajarían perfectamente y muchas otras ideas que pueden ayudarlo a fortalecer su estrategia de marketing social.

5. Análisis de sentimiento

El análisis de opinión es el proceso de medir la opinión del cliente a partir de los datos de retroalimentación y puede ser fundamental para ayudar con la gestión de reseñas en línea. Los algoritmos de análisis de sentimientos analizan los datos de escucha social, incluidas las respuestas a encuestas, las reseñas y los mensajes entrantes, tanto en tiempo real como históricamente. Miden el sentimiento en todos los aspectos que se extraen de los datos y asignan puntajes de polaridad en el rango de -1 a +1. Las declaraciones neutrales se cuentan como cero.

Al analizar datos sociales en los que los clientes hablan sobre aspectos de un negocio, los modelos de análisis de sentimientos consideran la puntuación de polaridad de cada aspecto. Las puntuaciones se agregan para proporcionar un sentimiento general de la marca en términos de experiencia del cliente. Esto eventualmente le da una idea de qué tan bien se está desempeñando su negocio.

Con tales conocimientos disponibles, puede hacer crecer su marca evaluando e improvisando el contenido de las redes sociales, dando forma a las ventas y el marketing, mejorando la gestión de la marca, interpretando mejor la intención del cliente y mucho más.

Futuro de la IA de marketing

El marketing de IA está logrando nuevos avances a una velocidad fenomenal. Aquí hay algunas formas en que está remodelando las empresas para mejorarlas.

Visión por computador

La visión por computadora permite que las herramientas de marketing de IA obtengan información de datos digitales que no son de texto disponibles en forma de imágenes sin procesar. Desde potenciar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para analizar información y firmas en cheques y reconocer logotipos de marcas en videos, hasta extraer texto de imágenes para acceder de manera accesible, la visión por computadora está ayudando a resolver desafíos comerciales clave todos los días.

En el comercio minorista, la visión por computadora se puede usar para identificar imperfecciones en los productos en una línea de ensamblaje de fabricación o para garantizar que los estantes estén siempre llenos. También ayuda a mejorar la autenticación biométrica con reconocimiento facial mejorado para identificar a los ladrones, a un cliente o empleado en apuros y mucho más.

chatbots de IA

La IA conversacional en forma de agentes virtuales y chatbots inteligentes cambiará el marketing tradicional. El marketing de chatbot con IA puede aumentar la visibilidad de la marca con mensajes dirigidos. Pueden impulsar el compromiso con los clientes actuales y potenciales para generar clientes potenciales y también analizar sus datos para brindarle información detallada para el marketing predictivo y prescriptivo.

Los agentes virtuales también simplifican las solicitudes de los clientes, garantizan la atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana y enrutan las conversaciones al equipo apropiado para obtener los mejores resultados, todo lo cual resulta en una mayor satisfacción y lealtad del cliente.

IA predictiva y prescriptiva

Los análisis predictivos y prescriptivos ya están haciendo que las herramientas de marketing de IA sean esenciales para los especialistas en marketing. El análisis de prescripción clasifica los datos de escucha social en categorías según las motivaciones, mentalidades e intenciones de los consumidores. Esta información le permite desarrollar anuncios, publicaciones y correos electrónicos altamente específicos que producirán resultados óptimos. Un gran ejemplo de esto es cómo los servicios de transmisión utilizan sus elecciones anteriores para brindarle contenido relevante para sus intereses.

El análisis predictivo le permite ir más allá para que pueda anticipar los resultados y desarrollar una estrategia comercial con mucha anticipación en función de la voz anterior de los datos del cliente. Esto significa que puede crear modelos comerciales a largo plazo, realizar evaluaciones de riesgos, expandir las adquisiciones de mercado, mejorar los diseños de productos y más.

IA responsable

El marketing de IA también tiene en cuenta el hecho de que los modelos de IA existentes no son perfectos. Para lograr verdaderas ventajas y precisión en la obtención de información comercial, la IA en los negocios debe ser justa, segura, confiable, inclusiva y transparente. Esto significa que las herramientas de IA deben desarrollarse de manera más cuidadosa y capacitarse con diversos datos para eliminar los sesgos.

También se están desarrollando reglas de privacidad de datos, derechos de autor y gobernanza para garantizar que se consideren las implicaciones éticas y sociales para ser justos con los humanos y las empresas de desarrollo de IA. Esto significa que las redes sociales y los equipos de marketing social deben ser conscientes de cómo emplean las herramientas de inteligencia artificial para recopilar datos de los clientes, crear contenido, mostrar anuncios personalizados para influir en el comportamiento de compra o por cualquier otro motivo.

Cree estrategias comerciales impactantes con IA

Los conocimientos de marketing de IA están empoderando a las empresas para construir una base para el crecimiento y el éxito futuro mediante la exploración de nuevas oportunidades de marketing, productos y participación del cliente. Las tecnologías de IA, como el análisis de sentimientos, la PNL, los agentes virtuales y otras, determinan la eficiencia con la que alcanza los objetivos comerciales, desde la optimización de ingresos hasta la navegación por escenarios de mercado impredecibles.

Con conocimientos de clientes dirigidos basados ​​en IA, puede desarrollar un enfoque de marketing en redes sociales más proactivo para impulsar el compromiso, la lealtad y la retención de clientes. Y, en última instancia, el crecimiento del mercado.

Lea cómo invertir en IA puede ayudarlo a desarrollar una estrategia comercial más sólida y robusta.