10 aplicaciones de inteligencia artificial en el marketing online
El marketing está en medio de una revolución digital que esta trayendo un gran numero de nuevas tecnologías que impactan la industria de formas únicas y la inteligencia artificial es una de ellas.
La inteligencia artificial (AI) es un tema muy popular en estos momentos y cubre una amplia gama de aplicaciones en diferentes industrias.
La inteligencia artificial significa cualquier tecnología que busque imitar la inteligencia humana, esto incluye diversas capacidades como el reconocimiento de voz e imagen, las técnicas de aprendizaje automático y la búsqueda semántica.
Algunos lideres de la industria han reportado que el uso de la inteligencia artificial podría crecer más de un 50% en los siguientes 2 años y que uno de sus propósitos principales es el de un mejor targeting e implementación de ads. Aquí hay una breve lista que incluye diferentes aplicaciones para la AI en el marketing digital
1. Contenido generado por inteligencia artificial
Esto es algo muy interesante, la AI no puede escribir una columna de opinión política o una publicación de blog sobre consejos de mejores prácticas específicos de la industria, pero hay ciertas áreas donde el contenido generado por AI puede ayudar a atraer visitantes a un sitio.
Para ciertas funciones, los programas de escritura de contenido de AI pueden elegir elementos desde un conjunto de datos y estructurar un artículo de parezca de un humano.
Un programa de escritura de AI llamado ‘WordSmith’ produjo 1.5 billones de contenido en 2016, y se espera que crezca en popularidad en los próximos años.
Los escritores de AI son útiles para informar eventos regulares centrados en datos. Los ejemplos incluyen informes trimestrales de ganancias, partidos deportivos y datos de mercado.
2. Selección de contenido inteligente
La selección de contenido por medio de AI permite interactuar con visitantes de un sitio de mejor manera, esto se hace por medio de mostrarles contenido que se relevante para ellos.
Esta técnica es utilizada frecuentemente en la sección que muestra que el cliente que compro X también compro Y en muchas páginas de internet, pero también se puede aplicar a contenido de blogs o sitios con mensajes diferentes.
También es una gran técnica para empresas de manejan suscripciones, en las que mientras alguien usa mas el servicio, mas información tiene que usar el sistema de aprendizaje de AI y mejores recomendaciones este puede hacer.
Un ejemplo perfecto es el sistema de de Netflix que puede recomendar constantemente contenido de intereses para el usuario.
3. Búsqueda por voz
La búsqueda por voz es otra tecnología de inteligencia artificial, pero cuando se trata de usarla para marketing, se puede usar la tecnología desarrollada por los principales actores (Google, Amazon, Apple) en lugar de desarrollar tu propia plataforma.
La búsqueda por voz cambiará las estrategias de SEO en el futuro y las marcas mantenerse al día. Las marcan que dominen la búsqueda por voz podrá tener una ventaja en trafico orgánico con una intención de compra alta gracias al incremento del trafico de búsquedas de voz debido a la gran cantidad de asistentes virtuales manejados por AI.
4. Puntuación de prospectos
Los modelos de prospección generados por inteligencia artificial se pueden vincular a ciertos criterios para que un equipo de ventas pueda establecer qué tan importante es un prospecto, y si vale la pena dedicarle tiempo.
Esto puede ser particularmente importante en los negocios B2B con procesos de venta consultivos, donde cada venta lleva una cantidad significativa de tiempo por parte del equipo de ventas. Al comunicarse con los clientes potenciales más relevantes, el equipo de ventas puede ahorrar tiempo y concentrar su energía donde sea más efectivo.
La información sobre los clientes potenciales también se puede usar para la promoción de ventas y descuentos donde son más eficaces.
5. Ad targeting
Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden ejecutar a través de vastas cantidades de datos históricos para establecer qué anuncios funcionan mejor en qué personas y en que etapa del proceso de compra.
Usando estos datos, se puede proporcionar el contenido mas efectivo en el momento adecuado. Al utilizar el aprendizaje automático para optimizar constantemente miles de variables, se pueden lograr una mejor colocación de ads.
6. Precios dinámicos
Las ofertas y los descuentos sirven para mover más producto. Sin embargo son algo que también puede dañar tu balance final.
Si haces demasiadas ofertas u ofreces muchos descuentos, podrías terminar ganando una cantidad menor que si no lo hubieras hecho.
Los remates son muy efectivos porque hacen que la gente compre un producto aun sin haber justificado el costo de la compra. Pero también significa que las personas que hubieran pagado un precio más alto pagan menos de lo que habrían pagado.
Los precios dinámicos pueden evitar este problema dirigiéndole ofertas especiales solo a los prospectos que las necesitan para finalizar la compra.
El aprendizaje automático puede construir un modelo de propensión para mostrar una oferta al cliente que la necesita para convertir y no mostrarla al cliente que no. Esto puede traer márgenes más altos, maximizando así las ganancias.
7. Chatbots
Los chatbots imitan la inteligencia humana al ser capaces de interpretar los requerimientos del usuario y ayudarlo a completar sus objetivos.
Un chatbots puede realizar tareas que van desde cosas simples como mostrar el clima hasta algunas mas complicadas como hacer la reservación de un viaje o realizar la cotización de un auto, todo esto es posible usando un recurso humano mínimo.
Podría parecer que los chatbots son extremadamente difíciles de desarrollar y solo grandes marcas con presupuestos masivos podrían desarrollarlos.
Pero en realidad, al usar plataformas de desarrollo abiertas de chatbot, es relativamente fácil crear tu propio chatbot sin un gran equipo de desarrolladores.
Facebook está interesado en facilitar el desarrollo de chatbots para marcas. Quiere que la aplicación Messenger sea el lugar idóneo para que las personas conversen con los embajadores virtuales de la marca.
Puedes encontrar mas información de los chatbots en Facebook en este articulo de Hootsuite.
8. Re-targeting
Muy similar al ad targeting, AI se puede utilizar para establecer que contenido podría traer de regreso a los clientes a un sitio basándose en datos anteriores.
Al crear un modelo de predicción preciso de que tipo de contenido es el mejor para traer de nuevo a los clientes al sitio, la AI puedes ser usada para optimizar tus ads de retargeting y hacerlas lo mas efectivas posible.
9. Automatización de marketing
Las técnicas de automatización de marketing generalmente implican una serie de reglas relacionadas a la interacción con el consumidor. En general estas reglas son establecidas por una persona de ventas que en algunos casos adivinando lo que será más eficaz.
El aprendizaje automático puede ejecutar miles de millones de datos de clientes y establecer los tiempos más efectivos para establecer contacto, que palabras incluir en la linea de asunto y mucho datos mas. Estos conocimientos pueden aplicarse para aumentar la eficacia de los esfuerzos de automatización de marketing.
Encuentra información de automatización de marketing en esta pagina de Hubspot.
10. 1:1 Correos dinámicos
De forma similar a la automatización de marketing, la aplicación de conocimientos generados a partir del aprendizaje automático puede crear correos electrónicos dinámicos 1: 1 extremadamente efectivos.
El análisis predictivo que utiliza un modelo de propensión puede establecer una inclinación de los suscriptores a comprar ciertas categorías, tamaños y colores a través de su comportamiento anterior y mostrarle los productos mas relevantes en un newsletter.
