Ideas revolucionarias para las agencias en 2024 [libro electrónico gratuito]

Si hoy dirige una agencia de marketing, probablemente esté navegando por un laberinto con obstáculos diferentes y más intrincados que nunca. Claro, tiene acceso sin precedentes a más datos de clientes de los que sabe qué hacer con ellos. Pero también estás haciendo malabarismos con los cambios de algoritmos, descifrando nuevas leyes de privacidad de datos, manteniendo contentos a los clientes y creando contenido para una audiencia con la capacidad de atención de un pez dorado tomando un espresso.

Mantenerse al tanto de todas estas responsabilidades y al mismo tiempo mantenerse en contacto con las tendencias de la industria que parecen cambiar a diario no es para personas débiles de corazón. Para hacerlo con éxito se requiere más que una habilidad para la creatividad o un ojo para los números. El éxito de su agencia requiere una combinación de ambos, guiada por conocimientos oportunos y atemporales.

Para ayudarle a superar ese laberinto, creamos el libro electrónico “Información imprescindible de los expertos para las agencias en 2024”. Es un resumen de las 10 principales ideas aprendidas de los expertos en la Cumbre de Agencias de 2023. Estos profesionales capacitados encontraron una manera de salir del laberinto y emergieron con lecciones indispensables que ayudarán a su agencia a continuar creciendo y escalando con éxito. Ya sea que necesite consejos sobre cómo aprovechar la bestia que es la IA o comprender y demostrar el ROI de las redes sociales, considere esta su guía no solo para sobrevivir sino también para prosperar en el mundo de las agencias del mañana.

A continuación se presentan dos de los consejos de marketing para agencias incluidos en el libro electrónico. Para obtener la versión completa, descargue su copia GRATUITA de inmediato.

Idea número 1: la IA no le quitará el trabajo. Pero alguien que sepa cómo utilizar la IA lo hará.

Fuente: Christopher Penn, Es el fin de su agencia tal como la conoce

Durante la Cumbre de Agencias, hablamos con Christopher Penn, cofundador y científico jefe de datos de Trustinsights.ai. Penn compartió los detalles de cómo se utiliza la IA ahora, cómo se utilizará en el futuro y qué significa para las agencias de marketing.

Estas son las conclusiones clave que compartió Penn:

La escritura está en la pared. La IA no es sólo una palabra de moda: es un cambio radical en la forma en que operan las empresas. Desde la automatización de tareas rutinarias hasta el análisis de datos y la participación del cliente, la IA se está convirtiendo en la columna vertebral de la innovación.

Gartner predice que para 2025, las organizaciones que utilicen IA en toda su función de marketing trasladarán el 75% de las operaciones de su personal de producción a actividades más estratégicas.

Para aquellos que no están en el circuito tecnológico, el temor es real: "¿Una máquina me quitará el trabajo?"

La respuesta tiene matices. Es cierto que la IA cambiará (y ya ha cambiado) significativamente el mercado laboral. Pero si bien la IA desplazará ciertos roles, también creará otros nuevos que aún no podemos imaginar.

Lo más probable es que los trabajadores que tienen habilidades en IA asuman el trabajo de los trabajadores que no lo son. La clave aquí será la adaptabilidad y la flexibilidad. Los especialistas en marketing necesitarán mejorar y reciclar sus habilidades para seguir siendo competitivos en el mercado laboral.

Aprender los conceptos básicos de la IA, la ciencia de datos o incluso cómo integrar eficazmente las herramientas de IA en su flujo de trabajo puede volverlo insustituible. De ninguna manera es necesario convertirse en un científico de datos de la noche a la mañana. Pero comprender cómo colaborar con estas nuevas tecnologías le mantendrá por delante de quienes no lo hacen.

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La recapacitación es igualmente crucial. Si su trabajo es muy susceptible a la automatización, diversificar su conjunto de habilidades puede proporcionarle una red de seguridad. Ahora se espera que los profesionales del marketing, por ejemplo, estén familiarizados con las herramientas de análisis de datos y el software de gestión de relaciones con los clientes que emplean algoritmos de inteligencia artificial.

Esto significa que no se puede ignorar la comprensión y el aprendizaje de ingeniería rápida eficaz.

Idea número 2: aprenda ingeniería rápida ahora o corre el riesgo de quedarse atrás.

Fuente: Christopher Penn, Es el fin de su agencia tal como la conoce

El uso de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT o Bard en operaciones de marketing reducirá la fricción y eliminará la redundancia. Permiten a los especialistas en marketing trasladar sus presupuestos y recursos a actividades que respalden una organización de marketing más dinámica.

Las agencias deberían comenzar ahora asegurándose de que los empleados estén capacitados no solo en ingeniería rápida sino también en otros casos de uso de la IA, incluida la automatización de tareas rutinarias, la transcripción de llamadas, la escritura de códigos, etc.

Si desea aprender ingeniería rápida, es fundamental que comprenda cómo funcionan las herramientas de inteligencia artificial basadas en LLM (grandes modelos de lenguaje).

Aquí hay una introducción rápida del seminario web de Penn:

En primer lugar, ¿qué son los grandes modelos lingüísticos? Todo comienza con una frase de John Rupert Firth en 1957, cuando dijo: “Conocerás una palabra por la compañía que tiene”. Ésta es la base sobre la que funcionan todos los grandes modelos lingüísticos.

Entonces, ¿qué significa eso exactamente?

En esencia, los modelos de lenguaje de IA como GPT-4 son redes neuronales masivas entrenadas en un gran conjunto de datos de texto. Son esencialmente reconocedores de patrones que utilizan probabilidades estadísticas para predecir la siguiente palabra en una secuencia, basándose en las palabras anteriores.

La capacitación implica alimentar al modelo con toneladas de datos y ajustar los parámetros internos, para que aprenda a hacer predicciones precisas. Durante esta fase, el modelo básicamente intenta minimizar su tasa de error, adaptando su "conocimiento" interno para hacerlo mejor la próxima vez.

Una vez entrenado, el modelo puede generar texto basado en un mensaje determinado. Utiliza lo que aprendió durante el entrenamiento para predecir qué palabras deberían aparecer a continuación, "completando" efectivamente la indicación de una manera que imita el lenguaje humano.

Sin embargo, estos modelos no son conscientes y no comprenden el contexto ni poseen ningún tipo de conciencia. Son excepcionalmente buenos para reconocer patrones en los datos. Entonces, cuando diseñas un mensaje, básicamente estás formulando una pregunta de una manera que se alinea con los patrones que el modelo ha visto en sus datos de entrenamiento.

GPT-4 y modelos similares son probabilísticos, no deterministas. Esto significa que le dan lo que "piensan" que es la siguiente palabra o frase más probable. Pero depende de usted guiarlos hacia las respuestas o resultados que realmente le resulten útiles.

"La conclusión clave al comprender la ingeniería de indicaciones es que cuantas más palabras relevantes utilice en la solicitud, mejor funcionarán las indicaciones y mejores serán los resultados". (Christopher Penn)

El mensaje es crucial para obtener un buen resultado, ya que prepara el escenario para el resultado del modelo. Es como darle a alguien un tema para improvisar: cuanto más claro y específico seas, más se alineará la respuesta con tus expectativas.

Guiar un modelo de lenguaje hacia resultados útiles es más fácil si sigue algunas reglas simples al crear su mensaje:

• Precisión. Considere el mensaje como su forma de establecer los límites o parámetros dentro de los cuales opera el modelo. Un mensaje vago puede brindarle una respuesta técnicamente correcta, pero que en realidad no es lo que está buscando. Por lo tanto, es mejor ser preciso y elaborar su mensaje con un lenguaje específico. En lugar de preguntar: "Háblame de marketing", podrías preguntar: "¿Cuáles son las estrategias innovadoras para mejorar la retención de clientes en el comercio electrónico?".
• Contexto. Proporcione suficiente información general. El modelo no sabe lo que no sabe, por lo que un poco de encuadre ayuda. Por ejemplo, querrás proporcionar el objetivo final de tu solicitud, quién es el público objetivo, el formato, el tono y si existen limitaciones como, por ejemplo, un recuento de palabras específico.
• Restricciones. Limite el alcance de la pregunta. Si pregunta "formas de mejorar el marketing por correo electrónico", obtendrá una amplia gama de respuestas. Pero si solicita "tres formas de mejorar las tasas de apertura de campañas de marketing por correo electrónico para una agencia de marketing en redes sociales", es probable que obtenga una respuesta más centrada.
• Iteración. Si la primera respuesta no es perfecta, refine su mensaje y vuelva a preguntar. Piense en ello como una conversación en la que empuja al modelo hacia la respuesta que desea.
• Múltiples indicaciones. A veces puede resultar útil hacer la misma pregunta de diferentes maneras. Hacerlo puede brindarle una gama más amplia de respuestas para elegir o resaltar diferentes perspectivas del mismo tema.
• Comandos directos. Puede indicarle al modelo que piense paso a paso o debata los pros y los contras antes de decidir una respuesta. Comandos como "Dar una explicación detallada" o "Resumir los puntos clave" también pueden orientar el resultado. Por ejemplo, si obtengo una respuesta demasiado básica o general, se lo diré a ChatGPT. Entonces respondo: “Esto parece bastante genérico y básico. Sé que eres capaz de escribir a un nivel mucho más alto que este”. Y luego, por lo general, responderá con algo como: "Tienes razón, gracias por el empujón". y luego continuar brindando más información más profunda y compleja.
• Bucle de retroalimentación . Tome lo que le brinda el modelo, refinelo y vuelva a introducirlo en el modelo. Este proceso puede ayudarle a obtener respuestas más complejas o matizadas.

Definitivamente no es una ciencia exacta, y yo diría que es más bien una forma de arte, una que puedes mejorar con la práctica.

A veces, las respuestas que recibas de ChatGPT te sorprenderán. Te brindará conocimientos o una perspectiva que ni siquiera habías considerado, por lo que vale la pena jugar con él.

Infografía de consejos de marketing

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