El papel de la publicidad con IA para la personalización profunda de la experiencia del cliente

Eche un vistazo: contamos con mecanismos de publicidad basados ​​en inteligencia artificial súper precisos: listas de reproducción inteligentes, herramientas de recomendación de contenido en YouTube y Netflix, chatbots en lugar de consultores y megatiendas sin cajeros. Ya vivimos en la era de la IA. Aún así, en su mayor parte, la penetración de la IA en la publicidad es tan delicada que pasa desapercibida.

Durante casi una década, la publicidad de IA ha estado ayudando a los especialistas en marketing a lidiar con las rutinas diarias, como la segmentación, la automatización y la interpretación del big data en la intención del cliente.

Hoy en día, la tecnología de IA en la publicidad se centra en la automatización, la personalización , la segmentación y otras funciones sin las que es imposible imaginar las pilas de anuncios.

Entonces, ¿por qué las pilas de anuncios necesitan estas funciones en primer lugar? La respuesta es por los datos.

Si en la era de la colocación manual de anuncios, los profesionales se quejaban de la grave escasez de datos, hoy la cantidad de datos es tan abrumadora que apenas se pueden procesar sin tecnología.

Cuando el mercado de la tecnología publicitaria está sobresaturado, las soluciones de inteligencia artificial basadas en datos aparecen de vez en cuando, por lo que es importante comprender lo importante que puede ser esta tecnología para su pila a fin de tomar las decisiones correctas e inversiones justificadas.

La importancia de la IA en la tecnología publicitaria y en qué se diferencia de otras tecnologías

El uso de IA en la publicidad ayuda a identificar y reconocer patrones de comportamiento mediante el análisis de enormes conjuntos de puntos de big data recopilados durante un largo período de tiempo.

Casi todas las fuentes de datos empleadas para obtener información sobre los clientes (información personal enviada directamente, redes sociales, hábitos de compra en línea y fuera de línea) se pueden utilizar para predecir el comportamiento futuro y las inclinaciones de compra.

De esta manera, las pilas de anuncios crean modelos predictivos para determinar los patrones de comportamiento del usuario. Estos patrones, a su vez, permiten ofrecer recomendaciones de productos adecuadas para una persona, un momento y un contexto específicos.

En palabras simples, la mayor capacidad de la inteligencia artificial en la pila de tecnología publicitaria es que puede ver enormes cantidades de información de usuario separada e interpretarla de una manera similar a la humana.

A diferencia de los sistemas informáticos tradicionales, la función cognitiva de la IA permite comprender quién es el público objetivo, qué les gusta o no les gusta, qué opción de compra es más probable que hagan y qué dispositivo probablemente usarán para esto.

De esta manera, la IA puede realizar muchas tareas en pilas de anuncios, desde la automatización del flujo de trabajo hasta la personalización de los mensajes publicitarios y su entrega.

Entonces, ¿cuál es el papel de otras tecnologías como el aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo?

1. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático también es una rama de la IA. ML, por regla general, trabaja en paralelo con la IA y realiza la función de aprendizaje experiencial.

Recopila datos, los analiza y aprende con el tiempo a reconocer nuevos patrones para poder instruir al sistema sobre cómo optimizar las campañas publicitarias en el futuro.

De esta manera, por ejemplo, ML puede analizar los patrones de licitación en una variedad de tipos y condiciones de subasta y confiar en esta información para desarrollar la mejor estrategia de licitación.

2. Redes neuronales

Las redes neuronales se basan en modelos matemáticos que reproducen el trabajo del cerebro humano para replicar la inteligencia artificial.

Sus algoritmos se basan en nodos estrechamente interrelacionados que funcionan de alguna manera de manera similar a las neuronas humanas que están orientadas principalmente al reconocimiento de patrones.

En las pilas de anuncios, el objetivo principal de las redes neuronales es procesar la mayor cantidad de datos posible para obtener resultados precisos y más valiosos de los datos recopilados.

3. Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que aplica las capacidades de procesamiento de datos de las redes neuronales para analizar mejor los datos en diferentes contextos, reconocer patrones y hacer que estos patrones sean aplicables a las categorías que normalmente se usan para la clasificación.

Los gigantes de la publicidad como Google y Facebook son conocidos por su implementación de aprendizaje profundo para el modelado predictivo.

Existen grandes oportunidades que estos algoritmos crean para las pilas de anuncios cuando se trata de funciones particulares: análisis geográfico, segmentación, información sobre los pisos de ofertas y optimización de tiempos de espera, extensión de la audiencia y la lista continúa.

Estas tecnologías están estrechamente relacionadas entre sí y ayudan a que la pila de publicidad funcione sin problemas y con eficacia.

Tres ventajas que hacen que los especialistas en marketing inviertan en pilas de publicidad de IA

En un futuro próximo, la publicidad se redefinirá por completo. La situación en la que un usuario ve una gran cantidad de banners con productos completamente irrelevantes se extinguirá.

Los mensajes de marketing personalizados en la publicidad digital le dan al cliente un sentido de valor y fomenta la lealtad del usuario, lo que se traduce no solo en un mayor CTR y conversiones, sino también en una mejor participación y retención de usuarios.

Las siguientes estadísticas pueden demostrar completamente esta tendencia:

• El 88% de los especialistas en marketing de EE. UU. Afirman que la personalización tiene un impacto medible en sus resultados publicitarios.
• El 40% de los ejecutivos de empresas en comercio electrónico informan que la personalización afecta directamente sus ventas y los ingresos de la empresa.
• Con el marketing personalizado, las marcas normalmente ven al menos un 20% de aumento en las ventas.
• El 80% de los usuarios informan estar más inclinados a realizar una compra cuando el anuncio es personalizado.

Los profesionales del marketing y la publicidad que implementan la inteligencia artificial logran resultados de campañas publicitarias mucho mejores, lo que, a su vez, se traduce en mayores ingresos que genera la pila de anuncios durante el período. Las siguientes tres razones dan una breve explicación de cómo la IA contribuye a esto:

1. Aumento de las conversiones

Los sistemas CRM con IA incorporada, por ejemplo, pueden determinar automáticamente la probabilidad de una conversión, sugerir qué tipo de servicio o producto comprará el cliente y qué tipo de mensaje será más relevante para el cliente.

Con esto, los gerentes de ventas pueden concentrarse mucho más en sus esfuerzos y dónde aplicarlos.  

2. Encontrar los mejores canales de comunicación con el cliente

La IA también puede ayudar a los especialistas en marketing a determinar la relación entre las interacciones numéricas y los canales (correo electrónico, llamada, mensaje push) para definir la probabilidad de una transacción para diferentes segmentos de clientes.

3. Habilitación de la personalización de la publicidad

La publicidad y la IA aplicadas juntas pueden impulsar fácilmente los resultados de personalización. De esta forma, los minoristas pueden dar nueva vida a los programas de fidelización, que por alguna razón se han vuelto ineficaces.

Dado que estos programas se basan principalmente en descuentos y ofertas especiales, pueden tener una segunda vida; por ejemplo, con campañas publicitarias de geomarketing o geovallas relevantes basadas en la ubicación.

Es por eso que para los especialistas en marketing, las marcas y los anunciantes, invertir dinero en pilas basadas en inteligencia artificial parece ser la oportunidad comercial número uno.

De hecho, una encuesta de Deloitte revela que más del 82% de las empresas medianas y grandes en el Reino Unido están aprovechando las oportunidades de IA.

Al mismo tiempo, apenas el 15% de estas empresas saben cómo dominar realmente el alcance completo de las capacidades de IA (24% en los EE. UU., 22% en Alemania, 19% en Canadá y 17% en Francia).

Dado que las tecnologías publicitarias dependen en gran medida de los datos, invertir en pilas de anuncios integrales basadas en inteligencia artificial podría ser otra oportunidad que se avecina.

Si bien Facebook y Google poseen la mayoría de los datos de los usuarios, probablemente sean las únicas empresas que utilizan las capacidades de IA al máximo.

Ahora, las empresas que inviertan en pilas de anuncios basados ​​en inteligencia artificial podrán crear productos y servicios personalizados que atraigan fácilmente a nuevos clientes con ofertas individuales.

Los contras de utilizar la IA en la publicidad y cómo superarlos

Si los beneficios de la publicidad basada en IA vienen con la automatización del flujo de trabajo , la segmentación y las capacidades de personalización de mensajes, las desventajas de usar la IA en la publicidad pueden no ser tan obvias.

1. Falta de experiencia

La inercia y la falta de experiencia técnica son las principales razones por las que la publicidad de IA es un sueño inverosímil para muchas empresas.

Con respecto a esto, es imperativo emplear a las personas adecuadas en la etapa de desarrollo de la pila de anuncios, en la mayoría de los casos esto constituye invitar a los científicos de datos, ingenieros de datos y software de la organización.

2. Mayor costo

La publicidad basada en la IA ha sido siempre más caro en comparación con opciones que no tienen la orientación de anuncios, seg mentación, y capacidades de automatización de IA a bordo. Naturalmente, las mayores capacidades tecnológicas siempre conllevan un aumento de costes.

Al elegir entre una plataforma de publicidad con IA y sin IA, recuerde que lo más probable es que la primera sea más avanzada y, por lo tanto, más cara.

La buena noticia es que a medida que la tecnología madura y gana una adopción más amplia en el mercado, su precio tiende a disminuir.

Un buen ejemplo es la publicidad programática . Basado en la compra algorítmica, la programática apareció por primera vez con Google DoubleClick en 1996.

Más tarde, se convirtió en una industria de tecnología publicitaria de rápido crecimiento con muchas soluciones asequibles tanto para empresas como para anunciantes independientes.

Las plataformas publicitarias programáticas basadas en IA facilitan la segmentación de las audiencias, la personalización de los mensajes, el uso de configuraciones flexibles para configurar los parámetros de la campaña y la optimización de las campañas publicitarias sobre la marcha.

Dichas plataformas son herramientas complejas impulsadas por IA que tienen en cuenta una gran cantidad de criterios para asegurarse de que un anuncio comprado sea adecuado tanto para el usuario objetivo como para el anunciante.

Dichas plataformas compran automáticamente impresiones en sitios web en nombre de los anunciantes y las canalizan a las audiencias objetivo en el dispositivo y el momento adecuados.

Cómo las herramientas de IA programática impulsan una personalización más profunda

1. Optimización creativa dinámica

Tecnología que adapta los anuncios según el diseño, color y maquetación para cada usuario individual de acuerdo con sus gustos y preferencias y en tiempo real.

Como resultado, las empresas pueden desarrollar soluciones de diseño únicas que combinan la marca, el rendimiento y la personalización en una creatividad.

2. Ofertas predictivas

Las ofertas predictivas ayudan al sistema a evaluar adecuadamente las matrices de datos y a ofrecer la oferta correcta en el momento adecuado durante la subasta programática.

Este truco ayuda a reducir en última instancia el costo por impresión de anuncio. El algoritmo analiza el historial de compras del usuario, junto con los patrones de comportamiento, y determina con precisión qué oferta conducirá con mayor probabilidad a la conversión.

3. Recomendaciones de productos

Este algoritmo de publicidad de IA agrega productos recomendados a la publicidad que el usuario ve en la página .

Para determinar la intención de compra, la función de recomendaciones de productos tiene en cuenta el historial de compras del usuario, los productos más populares y las acciones anteriores, así como las acciones de otros clientes que comparten características similares.

Después de combinar estos factores, la tecnología recomienda aquellos productos que el cliente potencialmente puede comprar.

Para resumir  

La industria de la publicidad, en esencia, se basa en datos. Es por eso que no hay mejor misión para la IA en las pilas de anuncios que automatizar procesos, simplificar las tareas rutinarias, reducir los presupuestos publicitarios y personalizar la experiencia del usuario.

Al mismo tiempo, la implementación de pequeños algoritmos en la pila de anuncios no debería ser costosa ni requerir la instalación de docenas de aplicaciones de terceros que solo almacenan las herramientas publicitarias que los especialistas en marketing deben administrar.

Al invertir en plataformas publicitarias de IA programática inteligente, todas las empresas pueden maximizar el potencial de los datos con personalización, automatización y optimización de campañas integrales .

Ivan Guzenko es CEO de SmartyAds.