Ocho mejores formas de usar IA en martech en 2020

Ya sabemos que la IA resuelve varias necesidades de los especialistas en marketing en todas las industrias, y todos tenemos de una forma u otra tecnología de marketing utilizada (martech) para ayudarnos en nuestros negocios.

Con los rápidos avances en la tecnología, el aumento de las empresas de software como servicio (SaaS) y la creciente necesidad de campañas de marketing basadas en datos enriquecidos, no es de extrañar que estemos presenciando cada vez más la integración de la inteligencia artificial en nuestras estrategias y operaciones.

Hoy, le mostramos ocho de las mejores formas de usar IA en martech este año, para que pueda aprovechar al máximo su propia pila de tecnología de marketing para hacer crecer y escalar su negocio.

Ocho usos de la IA en martech

1) Predecir el rendimiento de la campaña de marketing

Martech ha allanado el camino para lo que se llama análisis predictivo, que puede mostrar a los especialistas en marketing lo que puede suceder en campañas futuras. Estas predicciones siempre se basan en datos existentes de campañas y estrategias anteriores, y con el aprendizaje automático, sus datos y predicciones solo se enriquecen con el tiempo.

Puede usar estas predicciones para ayudarlo a crear campañas más sólidas que resuenen mejor con los clientes y prospectos, así como para identificar clientes potenciales que sean lo suficientemente cálidos como para pasar a la siguiente etapa de ventas en su negocio.

2) Mejorar los esfuerzos de servicio al cliente

Otra forma útil de usar la IA en martech es integrar chatbots en sus esfuerzos de servicio al cliente.

Hay varios servicios y software de chatbot de IA que puede agregar en su sitio web o página de Facebook, lo que permite a los clientes acceder a información instantánea basada en un conjunto de opciones o preguntas precargadas o incluso con palabras clave avanzadas.

A continuación, se muestran algunos casos de uso para aplicar los chatbots de IA en sus esfuerzos de marketing:

• Brinde a los usuarios la oportunidad de obtener más información sobre sus últimas promociones u ofertas.
• Permita que los visitantes vean las respuestas a las preguntas frecuentes sobre sus productos o servicios.
• Recuérdeles acerca de los próximos eventos y seminarios web
• Envíeles actualizaciones sobre sus pedidos o cuenta
• Envíe a los suscriptores sus últimas publicaciones de blog y contenido a través de un canal RSS

3) Creación de contenido personalizado y dirigido

Más del 70% de los consumidores solo interactuaron con contenido y ofertas altamente personalizados.

Y con la IA en martech, la creación de contenido y ofertas personalizados se vuelve más fácil. Herramientas como Zyro, por ejemplo, tienen generadores de contenido que ayudan a las empresas a crear piezas de contenido más originales sin tener que soportar la peor parte de la búsqueda manual.

Hemos visto sistemas de agrupación basados ​​en inteligencia artificial con aplicaciones de entretenimiento populares como Netflix o Spotify, que son conocidos por su sólida comprensión de las preferencias de sus consumidores y por hacer recomendaciones de contenido específicas.

Y más allá del entretenimiento, hemos visto empresas como Airbnb utilizar este aprendizaje automático para ofrecer a los usuarios experiencias y ofertas extremadamente personalizadas después de recopilar datos como el historial de transacciones, las preferencias y el historial de búsqueda.

4) Administrar cuentas de redes sociales

La gestión de redes sociales es quizás una de las formas más útiles en las que una empresa puede utilizar la IA en su estrategia de marketing. Los especialistas en marketing ahora pueden automatizar fácilmente sus esfuerzos de promoción y distribución de contenido a escala, descargando tareas que alguna vez fueron manuales por naturaleza.

Puede usar herramientas populares de administración de redes sociales para crear un calendario de contenido, programar publicaciones y administrar comentarios y mensajes, todo desde la aplicación. Incluso si tiene varias cuentas en diferentes plataformas, puede administrar todo su contenido y datos y revisar sus análisis en un solo panel.

5) Proporcionar precios dinámicos

Ajustar sus precios en función de las cambiantes demandas del mercado es necesario en todos los negocios.

Un empresario experimentado puede saber cuándo ajustar los precios en función de los datos trimestrales, las tendencias históricas y otros factores del mercado. Pero este método tradicional de determinación de precios consume mucho tiempo y es propenso a errores humanos.

El uso de IA para la fijación de precios dinámicos es definitivamente la estrategia más inteligente. Utiliza algoritmos para identificar el mejor precio para cada situación posible en función de los datos obtenidos del comportamiento del cliente.

Dirigirse a los clientes con descuentos y ofertas personalizados se vuelve más fácil con la IA. Las predicciones de precios se realizan de forma continua y en tiempo real, por lo que puede ahorrar recursos valiosos y evitar errores costosos.

Varias industrias, desde aerolíneas hasta compañías de viajes, ahora utilizan la inteligencia artificial para obtener precios dinámicos y ofrecer los precios más ideales para cada cliente.

6) Optimización de los procesos del equipo de contenido con la gestión de activos digitales

A medida que una empresa crece, recopila más activos digitales o archivos electrónicos valiosos, como imágenes, archivos PDF, videos y otros documentos relacionados con sus productos y servicios.

Estos activos digitales se pueden almacenar en servidores o unidades de la empresa, pero pueden ser difíciles de administrar debido a su volumen creciente y las convenciones cambiantes del almacenamiento de datos.

Algunos activos digitales importantes pueden incluso perderse debido a nombres de archivo inconsistentes, migración de datos o incluso durante un proyecto de transformación digital complicado dentro de la empresa.

Afortunadamente, la integración de la inteligencia artificial en la gestión de activos digitales agrega metadatos útiles y bien organizados a los archivos. Al utilizar el aprendizaje automático para etiquetar activos, la IA mejora la categorización, proporciona sugerencias basadas en similitudes y ofrece búsquedas de palabras clave avanzadas y refinadas para los usuarios.

Esto es especialmente útil para el comercio electrónico y la industria de bienes raíces que manejan un catálogo masivo de imágenes.

7) Envío de campañas de retargeting

El uso de IA para campañas de reorientación esencialmente le permite seguir a los clientes potenciales incluso cuando abandonan su tienda en línea o sitio web, y les envía recordatorios sobre sus ofertas.

Los posibles casos de uso son para tiendas de comercio electrónico que envían correos electrónicos de abandono del carrito. Una observación de la plataforma de marketing por correo electrónico Moosend encontró que entre todos los usuarios que hacen clic después de recibir un correo electrónico de abandono del carrito, el 50% realiza una compra final.

El retargeting de IA también se utiliza para campañas de correo electrónico cuando un cliente ve su sitio web o página de destino pero no realiza ninguna acción. Luego, puede reorientarlos a través de anuncios publicitarios en otros sitios web o anuncios en redes sociales, por lo que es una prioridad constante.

8) Identificación de los principales clientes y promotores netos

Un cliente permanece fiel a su negocio cuando se siente priorizado, y su experiencia y comportamiento se pueden medir utilizando el puntaje de promotor neto (NPS). El NPS identifica a los principales clientes a través de una simple pregunta sobre la probabilidad de que recomienden el negocio a un amigo en una escala del 1 al 10.

Fuente de imagen

Los clientes se agrupan en consecuencia:

• Los promotores (9-10) son los clientes leales y entusiastas que seguirán comprándole y contarán a sus amigos sobre usted.
• Los pasivos (7-8) están satisfechos pero no tan entusiasmados como los Promotores y podrían considerar comprar a sus competidores.
• Los detractores (0–6) son los clientes insatisfechos y descontentos que pueden dañar su marca, reputación y crecimiento a través de malas críticas y recomendaciones.

La identificación del NPS de un cliente se optimiza a través de encuestas impulsadas por IA. Combinan conversaciones con clientes y métricas reales y analizan automáticamente los datos textuales para mejorar la experiencia del cliente.

Por lo tanto, puede aumentar mejor el número de Promotores, saber qué Pasivos apaciguar y disminuir el número de Detractores.

Utilice IA en martech para impulsar sus esfuerzos de marketing

Martech es un campo emocionante y en constante evolución debido a los rápidos desarrollos en la tecnología de IA. Los consumidores están produciendo datos a una escala masiva todos los días, por lo que el uso de IA en martech es la forma lógica de avanzar para hacer crecer su negocio.

Kevin Payne es un comercializador de contenido que ayuda a escalar empresas de software. Puedes encontrarlo aquí.