La IA es el arma secreta del vendedor
Todos los directores de marketing están bajo la presión de demostrar los resultados comerciales de los dólares gastados en marketing. El director general y la junta directiva son muy conscientes de la cantidad de dinero que gasta el marketing en publicidad y se preguntan: ¿qué beneficios tangibles recibimos de esos dólares?
Para el director de marketing, el mensaje es claro: centrar el gasto publicitario en los consumidores de alto valor. Esto significa identificar a los consumidores con mayor probabilidad de conversión y con un alto valor de vida (LTV). ¿Pero cómo?
Ahí es donde entra la inteligencia artificial (IA). La IA es una de las herramientas más importantes a su disposición. Afortunadamente, está integrada en muchas plataformas que los profesionales del marketing utilizan a diario. Pero tenga cuidado de no esperar que la IA funcione perfectamente para su marca desde el principio. Toda IA debe ser entrenada de una manera u otra, como veremos a continuación.
AI 101
¿Qué es exactamente la IA? Es un campo de la informática que busca desarrollar máquinas que puedan actuar de forma "inteligente". En otras palabras, la IA busca entrenar a las máquinas para que puedan tomar decisiones altamente informadas de forma autónoma.
Hay muchos tipos de IA que se utilizan en la publicidad digital, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PNL).
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA en el que los ordenadores aprenden de los datos. La ventaja del aprendizaje automático es que está libre de sesgos cognitivos. En lugar de buscar datos o tendencias que ya conocemos, los algoritmos de aprendizaje automático detectan conexiones significativas que son imposibles de encontrar por los humanos.
Hay dos tipos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado. El aprendizaje automático supervisado se utiliza cuando queremos que los datos respondan a una pregunta concreta, como identificar fotos de gatos en Internet. Para realizar esa tarea, hay que mostrar al modelo de aprendizaje automático supervisado miles de fotografías de gatos para que empiece a reconocer los atributos únicos de los gatos. La máquina también debe ver imágenes que no sean de gatos para poder identificar cuándo una imagen no contiene un gato. Esta colección de fotos de gatos y no gatos se conoce como datos de entrenamiento.
El aprendizaje automático no supervisado está diseñado para descubrir patrones que de otro modo no veríamos por nosotros mismos. Los científicos de datos proporcionan al algoritmo de aprendizaje automático no supervisado un conjunto de datos masivo -por ejemplo, todos los comportamientos en línea de los consumidores que compraron un sofá- para descubrir pistas significativas.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?
El procesamiento del lenguaje natural es un campo de estudio que se sitúa en la intersección de la lingüística, la informática y la IA. La PNL se centra en las interacciones entre los ordenadores y el lenguaje humano, y en cómo programar los ordenadores para que puedan procesar y analizar cantidades masivas de datos del lenguaje natural.
Cómo la IA ayuda a los profesionales del marketing a captar clientes de alto LTV
Tanto el aprendizaje automático supervisado como el no supervisado ayudan a los profesionales del marketing a centrarse en los consumidores de alto valor. Con el aprendizaje automático supervisado, un algoritmo puede examinar los atributos y comportamientos de sus clientes actuales para detectar patrones importantes. Por ejemplo, puede examinar sus comportamientos en línea y fuera de línea para identificar patrones relevantes que pueden ser señales importantes de estar en el mercado para un artículo particular o afinidad con la marca.
Una vez que la máquina identifica los patrones que indican el interés a corto plazo por un producto, puede entender qué es lo que hace que alguien pueda ser un nuevo cliente para su marca. A continuación, puede crear un segmento de público basado en esta información para enviar mensajes personalizados y segmentar el público.
Tenga en cuenta que el algoritmo necesitará que un científico de datos le enseñe la diferencia entre "este es un consumidor que compró ropa deportiva" y "este es un consumidor que no compró ropa deportiva".
El aprendizaje automático supervisado en el trabajo
Con el aprendizaje automático no supervisado, el algoritmo busca patrones en los datos, sin ninguna aportación o dirección del vendedor. Simplemente se pregunta: "¿qué dicen los datos sobre nuestros clientes de alto valor?" Una de las principales ventajas del aprendizaje automático no supervisado es que permite a los profesionales del marketing segmentar una población de consumidores existentes y potenciales en el mercado y descubrir oportunidades inesperadas. Por ejemplo, un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado puede descubrir que los consumidores que compran un producto específico pueden tener una mayor propensión a comprar otro producto completamente no relacionado, lo cual es una información útil cuando se buscan nuevos clientes.
Aprendizaje automático no supervisado en el trabajo
A diferencia de los vendedores, las máquinas no tienen nociones preconcebidas de quiénes son los clientes de una marca, y eso es una verdadera ventaja de este tipo de IA. Al analizar los datos del comportamiento de los consumidores y detectar qué usuarios son más parecidos, el algoritmo puede descubrir grupos de usuarios que actúan de forma similar. Como comercializador, puede utilizar esa información para crear nuevos clientes y dirigirse a los consumidores que se ajustan a ese perfil y que son completamente nuevos para su marca.
La PNL también tiene muchas aplicaciones útiles para los profesionales del marketing. Por ejemplo, puede analizar la estrategia de palabras clave de sus competidores y descubrir qué términos llevan a los visitantes a sus sitios, no a los suyos. Puede crear textos publicitarios para cada uno de sus clientes sobre la marcha. Y la NPL es fundamental para funciones in situ como los chatbots, un software que puede simular conversaciones similares a las humanas.
Al aprovechar el poder del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, los investigadores de mercado aumentan significativamente su comprensión de quiénes son sus clientes de alto LTV y dónde encontrar consumidores similares que son totalmente nuevos para sus marcas. También obtienen información profunda sobre cómo atraer a nuevos clientes a sus sitios web y cómo captarlos mejor para que se conviertan en clientes fieles a largo plazo.
