Tecnologías de IA que mejorarán tus procesos de marketing

Como es sabido, las empresas están viviendo una transformación que ubica a la tecnología en el centro de sus estrategias y promueve la digitalización y la automatización de tareas.

Uno de los indicadores de esta revolución es la aplicación de tecnologías de IA para mejorar la experiencia de clientes y usuarios y optimizar procesos.

La incorporación de robots capaces de realizar actividades que hasta hace muy poco tiempo eran exclusivamente humanas permite agilizar muchas tareas y brindar un mejor servicio a los consumidores.

Comprender comportamientos de las personas, analizar el entorno, razonar, aprender de los errores y tomar decisiones de forma autónoma son algunas de las capacidades que hoy presentan los sistemas con los que interactúan los usuarios. Para ello, necesitan recibir y analizar grandes volúmenes de datos, que amplíen sus conocimientos y hagan más eficientes sus acciones.

La IA se ha vuelto esencial para crear productos y servicios más inteligentes y hacer que las organizaciones sean más competitivas.

Tecnologías de IA para Marketing

La inteligencia artificial combina algoritmos, códigos y datos que pueden realizar diferentes funciones. En las áreas de marketing de las empresas, a menudo se utilizan tecnologías de IA para desarrollar mejores productos, servicios y estrategias. Algunas de ellas son:

Machine Learning

El concepto de Aprendizaje Automático o Machine Learning se refiere a la capacidad de las máquinas de procesar grandes volúmenes de datos para identificar patrones que generen conocimiento sobre el comportamiento del usuario. Este proceso deriva en un aprendizaje y una mejora continua para la toma de decisiones sin intervención humana.

Esta rama de la IA, que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que pueden aprender y mejorar automáticamente a partir de datos, se utiliza en marketing para comprender mejor a las audiencias, identificar tendencias y adaptar las estrategias en consecuencia. Esto se aplica a la segmentación de potenciales clientes, la recomendación de productos y la optimización de campañas publicitarias.

Análisis predictivo

Esta es otra herramienta valiosa en marketing. Utilizando técnicas de Machine Learning, el análisis predictivo permite a las empresas anticipar comportamientos futuros de los clientes y tomar medidas proactivas para atraerlos.

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría utilizar análisis predictivo para identificar a los clientes que tienen más probabilidades de abandonar un carrito de compras y enviarles ofertas especiales para incentivar la finalización del proceso.

Deep Learning

Es parte de un conjunto más amplio de métodos de aprendizaje automático, basados en asimilar representaciones de datos. Esta tecnología utiliza algoritmos más complejos para imitar el funcionamiento de las neuronas y del cerebro humano, proceso que le permite aprender mediante la realización reiterada de una tarea, de forma diferente en cada oportunidad, para mejorar el resultado.

La gran ventaja es que las máquinas pueden procesar datos de forma masiva y realizar tareas mucho más rápidamente de lo que podría hacerlo una persona. Esto permite resolver problemas complejos y aprender habilidades en cortos períodos de tiempo.

Gracias a estos sistemas, los buscadores y las redes sociales logran recabar información sobre el comportamiento de los usuarios, sus gustos, conductas y preferencias. Con estos datos, además de dirigir anuncios, se pueden automatizar procesos y decisiones que antes debían realizar las personas.

Procesamiento del lenguaje natural

Conocido también como NLP (Natural Language Processing) por sus siglas en inglés, el procesamiento del lenguaje natural es el área de la inteligencia artificial que utiliza conocimientos de lingüística para comprender expresiones, modismos, reglas sintácticas, correspondencias semánticas y errores o usos comunes que hacen del lenguaje humano un sistema complejo y desestructurado. Al incorporar todas estas variaciones propias del uso cotidiano, la tecnología es capaz de comunicarse con las personas mediante el lenguaje que éstas utilizan.

Debido a que las computadoras usan un lenguaje estructurado, necesitan algoritmos y sistemas para comprender lo que el humano está queriendo comunicar, determinar la respuesta correcta y luego generar dicha respuesta en un lenguaje similar.

Las aplicaciones de NLP en marketing son diversas, desde la generación de contenido textual hasta el análisis de sentimientos en redes sociales y la atención al cliente mediante chatbots. Los chatbots basados en NLP pueden interactuar con los clientes en tiempo real, responder preguntas frecuentes, brindar recomendaciones personalizadas y recopilar información valiosa sobre las preferencias del cliente.

Visión computacional

Esta tecnología permite a las máquinas ver imágenes y videos como seres humanos, incluyendo características tan específicas como captar la luz reflejada en un objeto, identificar el entorno en el que se encuentra, analizar la información y almacenarla en la memoria. El objetivo es que las máquinas imiten la visión humana y que puedan tomar decisiones inteligentes basadas en lo que ven.

En marketing, esta tecnología se utiliza para el reconocimiento facial, el etiquetado automático de contenido visual, la detección de objetos en imágenes y la segmentación de audiencia según la demografía visual. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar la visión computacional para analizar las redes sociales y detectar automáticamente cuando su marca o producto es mencionado en fotos o videos, lo que brinda información útil sobre cómo y dónde se está utilizando su producto y permite intervenir de diferentes modos si fuera necesario.

Estas herramientas de IA son recursos valiosos que utilizan las empresas para lograr una mayor personalización, automatización y toma de decisiones basadas en datos, lo que lleva a un marketing más efectivo y centrado en el cliente.

A medida que la IA continúe desarrollándose veremos aún más innovaciones en este campo, lo que brindará nuevas oportunidades a las empresas de conectarse con sus clientes y brindarles experiencias de excelencia

En los próximos años, el CRM seguirá siendo una de las principales herramientas de negocios. Los proveedores de estas soluciones seguirán innovando y ofreciendo nuevas funcionalidades para mejorar la experiencia del usuario y del cliente.

La personalización como respuesta a clientes cada vez más exigentes y la incorporación de inteligencia artificial para automatizar tareas y simplificar procesos son las principales áreas en la que los CRM continuarán desarrollándose.

El objetivo de las empresas en su estrategia CRM es y continuará siendo mejorar el relacionamiento con los clientes y brindar una experiencia personalizada para lograr clientes satisfechos que vuelvan a elegir y recomienden sus productos y servicios.