La guía definitiva para la IA en el marketing digital: herramientas, ejemplos y consejos prácticos

La Inteligencia Artificial (IA) ha estado remodelando muchos campos y el marketing digital no es una excepción. Los datos de IBM revelan que el 35% de las empresas ya utilizan la IA en sus negocios, mientras que el 42% está explorando la IA. Si está investigando cómo utilizar la IA en el marketing digital, ¡ha llegado justo donde necesita estar!

Estas son algunas de las formas en que la IA puede ayudarle en marketing, con ejemplos del mundo real y consejos prácticos que puede aplicar para acercarse a su audiencia.

Tabla de contenido

• Recomendaciones de contenido personalizadas
• Análisis predictivo para la puntuación de clientes potenciales
• Marketing dinámico por correo electrónico
• Chatbots para atención al cliente
• Orientación conductual en publicidad
• Análisis semántico para la optimización de contenidos
• Escucha de redes sociales y análisis de sentimientos
• Optimización de campaña automatizada
• Modelado predictivo del valor de vida del cliente (CLV)
• Búsqueda visual y reconocimiento de imágenes

1. Recomendaciones de contenido personalizadas

Imagine una experiencia de navegación en la que lo bombardean con contenido que no le parece interesante ni relevante. En un laberinto digital tan ruidoso, probablemente dejarías de navegar por completo.

Ahora, compare eso con un escenario en el que cada contenido que ve se siente seleccionado cuidadosamente para usted y resuena con sus intereses y preferencias. La segunda escena refleja el poder de las recomendaciones de contenido personalizado impulsadas por IA.

Los datos de Google dicen que nueve de cada 10 especialistas en marketing reconocen que la personalización juega un papel importante en la mejora de la rentabilidad empresarial. La IA ha hecho que sea mucho más fácil ofrecer personalización mediante el uso de algoritmos que analizan el comportamiento del usuario para proporcionar sugerencias de contenido personalizadas.

Ejemplo del mundo real: recomendaciones personalizadas de YouTube

YouTube utiliza IA para ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas. La plataforma analiza los datos de interacción de cada usuario, incluidos los videos vistos, la duración de las visualizaciones, los me gusta, los no me gusta y los comentarios, y cada acción contribuye a construir un perfil de sus preferencias.

Durante las últimas semanas, he estado viendo videos sobre productividad y escritura. También he desarrollado el hábito de tocar música jazz de fondo cada vez que estoy trabajando.

Estas son mis recomendaciones de YouTube cuando lo abrí en mi navegador mientras escribía este artículo:

Estas recomendaciones despertaron mi interés y probablemente las vería si no estuviera demasiado ocupado trabajando en profundidad. Esto solo sirve para mostrar cómo la IA de YouTube comprende el contenido y el contexto de los videos, lo que me ayuda a crear recomendaciones personalizadas. Como las recomendaciones son acertadas, consumo más vídeos y paso más tiempo en la plataforma.

Aplicándolo a tu marca

Considere utilizar herramientas de personalización de IA en su negocio de comercio electrónico. Por ejemplo, una herramienta como Intellimaze permite a los sitios web mostrar variaciones de página únicas a cada visitante del sitio web utilizando IA, aumentando así las tasas de conversión.

Dynamic Yield también ofrece recomendaciones de productos personalizadas utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo, para predecir el siguiente producto en el que es más probable que haga clic cada visitante.

2. Análisis predictivo para la puntuación de clientes potenciales

La puntuación de clientes potenciales se refiere a la metodología de marketing utilizada para clasificar a los clientes potenciales según una escala que representa el valor percibido de cada cliente potencial.

La estrategia implica asignar valores numéricos, puntuaciones o descriptores (como caliente, tibio o frío). Tradicionalmente, los especialistas en marketing establecen criterios específicos para calificar clientes potenciales, como por ejemplo:

• Información demográfica
• Tamaño de la empresa
• Título profesional
• Nivel de participación (como visitas al sitio web o interacciones por correo electrónico)
• Dónde se encuentran en el embudo de marketing

Mientras tanto, la Harvard Business School define el análisis predictivo como el “uso de datos para predecir tendencias y eventos futuros”.

La IA en el marketing digital permite realizar análisis predictivos en la puntuación de clientes potenciales mediante el uso de datos históricos para pronosticar escenarios potenciales. Después de todo, la IA puede integrar y analizar grandes cantidades de datos de diversas fuentes, entre ellas:

• Sistemas CRM
• Medios de comunicación social
• Interacciones del sitio web, y
• Compromisos por correo electrónico.

Este análisis de datos integral proporciona una imagen más completa de cada cliente potencial.

Ejemplo del mundo real: puntuación de clientes potenciales Einstein de Salesforce

Salesforce, un software de gestión de relaciones con los clientes (CRM), permite a los usuarios realizar un seguimiento de sus clientes potenciales. En el CRM, cada cliente potencial se crea cuando recibe nueva información de contacto en su base de datos.

La plataforma utiliza una tecnología llamada Einstein Lead Scoring para calificar clientes potenciales. Esta característica aprovecha el poder de la IA para evaluar los clientes potenciales en comparación con los patrones establecidos de conversiones exitosas del usuario.

Einstein Lead Scoring utiliza IA para analizar clientes potenciales históricos, ya que identifica qué clientes potenciales actuales son más similares a los que realizaron conversiones anteriores. Con base en estos datos, el sistema asigna puntuaciones a estos clientes potenciales en función de diversa información. Cuanto mayor sea la puntuación, más tendrán en común los clientes potenciales con clientes anteriores.

Esta función permite a los especialistas en marketing ver información más detallada y priorizar los clientes potenciales según su puntuación.

Aplicándolo a tu marca

Considere la posibilidad de utilizar software basado en inteligencia artificial para obtener análisis predictivos para la puntuación de clientes potenciales. Esto no sólo agilizará sus esfuerzos de marketing, sino que también mejorará la eficacia general de su marca para atraer clientes potenciales.

3. Marketing dinámico por correo electrónico

¿Con qué frecuencia abres correos electrónicos de marketing en tu bandeja de entrada? Los datos de Mailmunch revelan una tasa promedio de apertura de correo electrónico del 21,33% en todas las industrias; eso es solo dos de cada diez correos electrónicos.

Sin duda, el marketing por correo electrónico puede resultar complicado si no se cuenta con la experiencia, las habilidades y las herramientas adecuadas. Afortunadamente, la inteligencia artificial en marketing permite a las empresas optimizar sus campañas aprovechando el aprendizaje automático para elaborar los mensajes correctos y enviarlos a las audiencias adecuadas en el momento adecuado.

En el contexto de las campañas de correo electrónico, la IA en el marketing digital permite a los usuarios:

• Analice el rendimiento anterior del correo electrónico para crear líneas de asunto que llamen la atención e identificar tiempos de envío óptimos.
• Análisis de correo electrónico agregado, que proporciona información valiosa sobre el rendimiento general de la campaña.
• Inicie flujos de trabajo de correo electrónico automáticamente en función de acciones específicas realizadas por los destinatarios.
• Mejore la gestión de listas de correo electrónico limpiando y organizando sus listas de contactos
• Genere una copia de correo electrónico personalizada que resuene con su público objetivo
• Personalice el contenido del correo electrónico para atender a distintos segmentos de audiencia

Ejemplo del mundo real: la herramienta de marketing de inteligencia artificial de MailChimp

Mailchimp aprovecha su asistente de crecimiento de IA, Intuit Assist, para revolucionar la forma en que los clientes abordan sus campañas de correo electrónico.

La herramienta permite a los usuarios automatizar y optimizar varios aspectos del marketing y les permite crear contenido personalizado a escala. Las funcionalidades de inteligencia artificial de Mailchimp incluyen generar automatización para dar la bienvenida a nuevos contactos, recuperar carritos abandonados y volver a involucrar a los clientes perdidos.

La herramienta también utiliza IA para redactar correos electrónicos de marca y textos de marketing junto con capacidades de diseño personalizado impulsadas por IA que se alinean con la estética de la marca.

Aplicándolo a tu marca

Considere la posibilidad de utilizar herramientas de marketing por correo electrónico basadas en inteligencia artificial para optimizar sus campañas de correo electrónico. Hacerlo le ayudará a enviar los mensajes correctos en el momento adecuado, mejorando su tasa de apertura de correo electrónico y su tasa de clics.

4. Chatbots para atención al cliente

Los chatbots existen desde hace un tiempo. Sin embargo, cuando los chatbots no se configuran cuidadosamente, las capacidades limitadas de los tradicionales pueden atrapar a los clientes en un círculo frustrante.

Ingrese a los chatbots conversacionales de IA: la revolución más reciente en IA en marketing digital y servicio al cliente.

Los chatbots tradicionales, también llamados chatbots basados ​​en reglas, se basan en un conjunto predeterminado de reglas y respuestas. Estas herramientas se ejecutan según la lógica "si-entonces", respondiendo a palabras clave o frases específicas identificadas en la entrada del usuario.

Por otro lado, los chatbots conversacionales de IA funcionan con tecnologías como ML y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Eso significa que pueden comprender, aprender y responder al lenguaje humano de una manera más matizada y consciente del contexto.

Ejemplo del mundo real: KLM Royal Dutch Airlines

La base de clientes de KLM Royal Dutch Airlines se extiende por continentes. Con razón, implementa un chatbot multilingüe impulsado por inteligencia artificial en Facebook Messenger, accesible las 24 horas, los 7 días de la semana. El chatbot gestiona 15.000 conversaciones sociales semanales en varios idiomas.

Intenté chatear con el bot en español, entendió mi consulta e hizo las acciones necesarias:

Al comprender mejor las consultas en varios idiomas, estos bots no solo mejoran la participación del cliente sino que también ahorran tiempo a los representantes de servicio al cliente, permitiéndoles concentrarse en tareas más complejas.

Aplicándolo a tu marca

Si recibe muchas consultas complejas que pueden ser difíciles de manejar con chatbots basados ​​en reglas, considere usar chatbots de IA como LiveHelpNow, Ada, Tidio y muchos otros.

5. Orientación conductual en la publicidad

El uso de la IA en el marketing digital también incluye la segmentación por comportamiento, que permite a las marcas crear campañas publicitarias altamente específicas y personalizadas.

Si alguna vez buscó una mochila en línea e inmediatamente después comienzan a aparecer anuncios de mochilas en sus aplicaciones y navegadores, entonces ha visto el poder de la orientación por comportamiento.

Esta técnica utiliza datos recopilados sobre el comportamiento de navegación web de un usuario, como búsquedas, páginas visitadas y productos retirados, para seleccionar qué anuncios mostrarle a esa persona.

Por ejemplo, me propongo mantenerme actualizado sobre lo último en inteligencia artificial y negocios, y así es como se ven los anuncios patrocinados en mi página de Instagram:

Ejemplo del mundo real: anuncios personalizados de Facebook

Facebook utiliza ML para mejorar la entrega de anuncios personalizados, creando valor tanto para los consumidores como para las empresas.

Los anunciantes definen su público objetivo a través de las herramientas de autoservicio de Facebook, utilizando datos como:

• Edad
• Género
• Acciones del usuario en la plataforma.
• Información personalizada como listas de correo electrónico o datos de visitantes del sitio web.

( Fuente de imagen )

Los anuncios dirigidos a estas audiencias entran en una subasta. En este proceso, Facebook utiliza ML para calcular la puntuación del valor total de cada anuncio en función de su oferta, la tasa de acción estimada (la probabilidad de que un usuario realice la acción deseada) y la puntuación de calidad del anuncio.

Este sistema garantiza que no solo gane el mejor postor, sino también los anuncios que se prevé que serán más atractivos o de mayor calidad, lo que permite a empresas de todos los tamaños llegar a la audiencia deseada de manera efectiva.

Aplicándolo a tu marca

Utilice plataformas como Facebook e Instagram, que ofrecen algoritmos de aprendizaje automático avanzados para señalar sus anuncios a los usuarios en función de sus interacciones en línea. Hacerlo puede mejorar la relevancia de sus anuncios y ayudar a aumentar las tasas de conversión.

6. Análisis semántico para la optimización de contenidos

Supongamos que se le asignó la tarea de crear contenido para la palabra clave "rock". ¿En qué tema centrarás tu contenido?

Bueno, hay algunos caminos que puedes tomar. Por un lado, podrías crear contenido sobre la música rock y discutir su historia y los principales actores de la industria. Por otro lado, también podrías hacer un artículo sobre materiales minerales sólidos, sus tipos y usos.

De cualquier manera, debido a que no conocías el contexto correcto en primer lugar, la mitad de las personas que buscan el término "rock" podrían encontrar tu contenido irrelevante. Aquí es donde entra en juego el análisis semántico.

En el contexto de la IA en el marketing digital, las herramientas de análisis semántico funcionan para comprender el contexto y los matices del lenguaje dentro del contenido. Este proceso permite la creación de contenido que sea relevante para la intención del usuario y esté mejor alineado con los algoritmos de los motores de búsqueda.

Ejemplo del mundo real: Google BERT

Google BERT (Representaciones de codificador bidireccional de Transformers) es una técnica basada en redes neuronales para el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Esta herramienta está diseñada para captar el contexto y los matices de las consultas buscadas, lo que permite al motor de búsqueda ofrecer resultados más relevantes para las búsquedas de los usuarios.

A diferencia de los modelos anteriores que entendían el texto de forma lineal (una palabra tras otra en orden), BERT procesa las palabras en relación con todas las demás palabras de una oración, de forma bidireccional.

Aplicándolo a tu marca

Utilice herramientas de SEO impulsadas por IA que ofrecen capacidades de análisis semántico para identificar no solo palabras clave, sino también conceptos, términos y preguntas relacionados que le interesan a su público objetivo. Cree contenido que aborde esas áreas y concéntrese en brindar valor y responder consultas de una manera contextualmente relevante. manera.

7. Escucha en las redes sociales y análisis de sentimientos

Monitorear el sentimiento del cliente siempre ha sido parte de las buenas prácticas de marketing. Pero la IA en marketing llevó este método a un nivel completamente nuevo.

Los algoritmos ahora permiten a las empresas comprender mejor los estados de ánimo de los clientes y la percepción del público e identificar tendencias en tiempo real. La IA puede analizar grandes cantidades de datos de redes sociales y brindar a los usuarios información útil sobre las preferencias y comportamientos de los consumidores.

Ejemplo del mundo real: análisis de sentimiento de reseñas de Airbnb

Airbnb utiliza algoritmos de inteligencia artificial para obtener información importante de los comentarios de los clientes. Al utilizar métodos de PNL, la plataforma puede analizar el texto de las reseñas de los huéspedes para obtener una comprensión integral de los sentimientos, lo que les gusta, lo que no les gusta y las áreas de preocupación de los clientes.

Este enfoque de IA permite a Airbnb ir más allá del análisis de sentimiento básico e identificar oportunidades de mejora precisas.

Aplicándolo a tu marca

Para utilizar la IA en el análisis de sentimientos y la escucha de las redes sociales, considere utilizar una plataforma de gestión de redes sociales habilitada para la IA.

Por ejemplo, Hootsuite permite a los usuarios acceder a datos sobre información como la frecuencia de las menciones y las palabras de uso común dentro de una búsqueda.

Se analiza el contexto emocional de las conversaciones sobre los términos de búsqueda para comprender la percepción del público. Por ejemplo, los comentarios constantemente negativos sobre un producto deben comunicarse al equipo de desarrollo del producto.

La identificación de los "autores principales" también puede descubrir personas influyentes o detractores potenciales comprometidos con los términos de búsqueda, ofreciendo oportunidades de colaboración o participación.

8. Optimización automatizada de campañas

Cuando se trata de implementar y monitorear campañas, las estrategias impulsadas por IA permiten a los especialistas en marketing ir más allá de las conjeturas.

La IA en el marketing digital puede facilitar pruebas continuas y ajustes en tiempo real, lo que permite a los usuarios obtener el mayor retorno de la inversión (ROI).

¿Como funciona? Con la IA, puede automatizar la asignación de la inversión publicitaria a los elementos y canales creativos de mejor rendimiento. Al hacerlo, sus campañas tendrán una orientación más precisa y podrá disfrutar de mayores tasas de conversión.

Ejemplo del mundo real: soluciones de campaña basadas en inteligencia artificial de Google Ads

Google Ads permite a los usuarios aprovechar sus tecnologías de ofertas automáticas llamadas Smart Bidding. Esta función utiliza ML para optimizar campañas para conversiones o valor de conversión.

( Fuente de imagen )

Dado que muchos usuarios de Google Ads ya utilizan ofertas automáticas, el enfoque ahora está cambiando hacia la optimización holística entre canales.

Esta tecnología tiene como objetivo trascender las estrategias tradicionales de un solo canal mediante la integración de ofertas en Búsqueda, Display, Video y más, adaptándose al recorrido multifacético del consumidor que abarca numerosos canales.

Por ejemplo, el estudio de compras navideñas realizado por Google/Ipsos entre octubre de 2021 y enero de 2022 reveló que más de la mitad de los compradores estadounidenses utilizaron cinco o más canales, como redes sociales y videos, cuando compraron en un período de dos días.

Aplicándolo a tu marca

Considere utilizar ofertas automáticas la próxima vez que ejecute una campaña en plataformas publicitarias. En Google Ads, por ejemplo, más del 80% de los usuarios ya optan por las ofertas automáticas, por lo que es una buena idea ver si esto también funciona para su marca.

También vale la pena investigar si la optimización multicanal podría ser una buena estrategia para guiar a su audiencia a través del embudo mientras interactúa con múltiples plataformas diariamente.

9. Modelado predictivo del valor de vida del cliente (CLV)

El valor de vida del cliente (CLV) es una métrica que estima la cantidad total que una empresa puede esperar de un cliente a lo largo de la relación comercial.

Aquí hay una fórmula básica para esta métrica:

CLV = Valor promedio de una venta x Número de transacciones repetidas x Tiempo promedio de retención

Digamos que el valor promedio de una venta es de $100, el número de transacciones repetidas por año es cinco y los clientes se retienen durante tres años en promedio. Si usamos la fórmula anterior ($100 x 5 x 3), el CLV sería $1500.

La IA en el marketing digital permite a las empresas calcular esta métrica a escala sin necesidad de realizar cálculos manuales. Con CLV predictivo, los usuarios pueden pronosticar el valor futuro de los clientes analizando sus comportamientos pasados ​​y actuales.

Ejemplo del mundo real: Microsoft Dynamics 365

Dynamics 365 de Microsoft, un conjunto de aplicaciones de software de planificación de recursos empresariales (ERP) y gestión de relaciones con los clientes (CRM), utiliza IA para predecir CLV agregando el historial de transacciones y las actividades de los clientes.

Al hacerlo, permite a los usuarios identificar clientes de alto valor y elaborar estrategias en consecuencia, segmentar a los clientes en función del valor potencial y tomar decisiones uniformes sobre el desarrollo de productos.

Dynamics 365 utiliza un sistema de puntuación para evaluar el rendimiento del modelo de IA en la identificación de clientes de alto valor. Estos grados son:

• Grado A: el modelo de IA predice con precisión al menos un 5 % más de clientes de alto valor en comparación con el modelo de referencia.
• Grado B: el rendimiento del modelo de IA en la predicción de clientes de alto valor cae entre un 0% y un 5% más de precisión que el modelo de referencia.
• Grado C: este modelo de IA predice con precisión menos clientes de alto valor en comparación con el modelo de referencia.

Este sistema de calificación permite a los usuarios evaluar la efectividad de sus modelos CLV predictivos y decidir si confiar en las predicciones del modelo de IA para tomar decisiones estratégicas.

Aplicándolo a tu marca

Considere implementar una solución de inteligencia artificial para integrar datos en modelos predictivos que puedan pronosticar el CLV. Luego puede utilizar estos conocimientos para afinar sus esfuerzos de marketing en clientes de alto valor y personalizar sus experiencias ofreciéndoles recompensas personalizadas.

10. Búsqueda visual y reconocimiento de imágenes

¿Alguna vez ha utilizado la búsqueda de imágenes para buscar un artículo en línea? Si respondió que sí, entonces sabrá lo útil que puede ser esta función para los consumidores.

Junto con la tecnología de inteligencia artificial, la búsqueda visual y el reconocimiento de imágenes permiten una experiencia de compra más eficiente. Después de todo, los clientes sólo tendrían que subir fotos de los productos y podrán obtener resultados relevantes automáticamente.

Los algoritmos también pueden analizar las imágenes para identificar colores, formas, patrones y otras características, lo que facilita a los clientes encontrar lo que buscan.

Ejemplo del mundo real: Amazon Lens

Amazon Lens es un buen ejemplo de tecnología de búsqueda visual impulsada por IA en el sector del comercio electrónico.

Los usuarios pueden acceder a la herramienta directamente a través de la aplicación de Amazon. Solo necesita seleccionar la función Lente en la barra de búsqueda y cargar una imagen existente o tomar una foto de un elemento. Luego, los algoritmos de reconocimiento de imágenes identificarán los productos que coincidan con las características visuales del artículo en la imagen.

Por ejemplo, tomé una foto del mouse de mi computadora y Amazon Lens obtuvo resultados similares:

Aplicándolo a tu marca

Integre una función de búsqueda visual en su sitio web de comercio electrónico. Los usuarios de Shopify, por ejemplo, pueden elegir entre varias aplicaciones en la tienda de aplicaciones de Shopify que ofrecen esta capacidad. También sería inteligente utilizar plataformas de comercio electrónico que ya utilicen esta función, como Amazon y eBay.