Inteligencia Artificial: ¿los profesionales del marketing deben tener miedo?

24 julio, 2019
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Estas son cinco aportaciones de la IA para que los departamentos de marketing deberían hacer para personalizar sus campañas.

El área de marketing era uno de los departamentos en los que estaba previsto que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning provocaran una auténtica revolución. No obstante, “la realidad es que, aunque dichas técnicas están teniendo una gran utilidad y registran notables resultados, todavía se les puede sacar un mayor provecho en esta disciplina”, asegura José Naveiras García, director de proyectos de TI en NovaQuality Consulting y responsable del documento “IA aplicada al Marketing. Bienvenido a la revolución (aunque aún no haya llegado)”.

Además, según concluye este análisis, los miedos iniciales del sector han desaparecido. Los profesionales del área de marketing, creadores de campañas, publicistas, analistas de mercado, etc., temían por sus puestos de trabajo y se ha demostrado que las herramientas de analítica y gestión de datos están contribuyendo a su desempeño laboral y no suplantándoles.

¿Qué aporta la Inteligencia Artificial y el Machine Learning a los departamentos de marketing? Naveiras argumenta que una de sus mayores aportaciones es la posibilidad de trabajar diferentes aspectos en formato “micro”, es decir, de una forma totalmente adaptada y personalizada:

  1. Microsegmentación. Este tipo de tecnología se basa en algoritmos que determinan la división de los públicos objetivo más idónea para cada campaña en base a factores que quizás no se habían determinado anteriormente, lo que da lugar a una segmentación de la cartera de clientes más acertada. El conocimiento detallado de las características y gustos de cada usuario ofrece una ventaja clave cuando se trata de hacer segmentaciones más reducidas y adaptadas a acciones precisas y personalizadas. 
  2. Microdemanda. Permite prever cuál será la demanda que realizará cada cliente respecto a un producto y/o servicio teniendo en cuenta múltiples factores (geográficos, demográficos, climatológicos, etc.) y posteriormente tratarlo, si así se desea, de forma agregada. Gracias al exhaustivo análisis que se realiza del comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo, la compañía puede optimizar la previsión de demanda en diversos puntos del negocio mejorando así la gestión de almacenaje, stock, personal, maquinaria, etc. 
  3. Microcampañas. La IA y el Machine Learning contribuyen a afinar la puntería y a aumentar la efectividad de las campañas de marketing. En concreto, ayudan a determinar qué tipo de productos se pueden promocionar en solitario o en conjunto, cómo combinarlos de manera óptima, por qué periodo de tiempo hacerlo y establecer a quién dirigirse, cómo y cuándo. De esta manera, crearemos una campaña de marketing más enfocada a conseguir los objetivos que se persiguen.
  4. Microanalítica. Estas herramientas provocan que la cantidad de datos disponibles y la velocidad de procesamiento de los mismos se incremente, lo que permite analizar, medir y conocer hasta el mínimo detalle la eficacia de una campaña. Esto, a su vez, posibilita que el sistema de marketing se retroalimente y que los resultados sirvan para crear nuevas campañas, afinar previsiones, realizar segmentaciones más ajustadas, etc. 
  5. Microresolución. La aplicación de Inteligencia Artificial y Machine Learning mejora la predicción de casi cualquier problemática que pueda surgir por parte de un usuario. El análisis y seguimiento que se realiza de la actividad de cada cliente provoca que, ante un posible malentendido, la empresa cuente con toda la información de antemano, lo que facilita que la resolución de la incidencia se realice de manera rápida y personalizada generando una experiencia más positiva.

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