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IA aplicada al marketing: ventajas y desventajas para las marcas

por Luis Fantini

En los últimos años estamos viviendo un boom tecnológico y una obsesión con los datos para conocer a nuestros consumidores y clientes. Todo ello se inició con una gran cantidad de dispositivos conectados y fuentes de datos disponibles, que nos trajo como consecuencia la sociedad hiperconectada en la que nos encontramos. Yo mismo lo vivo en primera persona continuamente: siempre analizando herramientas y soluciones para poder adaptar a las necesidades surgidas la tecnología y utilizarla como hilo conductor en las estrategias que planteo desde la agencia (ROI UP Group).
 
Es habitual ver como titulares y artículos hablan de estrategias relacionadas con el Big Data. Recientemente leía una noticia en la que Susana Voces, VP de Deliveroo, comentaba que con el uso del big data podían recomendar a sus clientes dónde abrir establecimientos y de qué tipología. Esto, unido a la automatización, ha generado una carrera por procesar de la forma más rápida y eficaz toda la información y data generados para tener ventajas en las estrategias de marketing de las marcas frente a sus competidores. 
 
Ahora bien, nos encontramos con la tesitura de que no es oro todo lo que reluce. Al igual que pasó en su momento con el movimiento emprendedor y startups, con el data, con las estrategias Data Driven y con la automatización, el Machine Learning, el uso de IA para modelos predictivos o el de bots y la IA aplicada al marketing son ahora el reclamo de multitud de productos y servicios.
 
Para entender mejor de qué estamos hablando, a mi siempre me gusta hacer la siguiente metáfora a nuestros clientes: imagina por un momento que eres un pescador y que tienes un dispositivo o una herramienta que te aconseja cuál será la pesca que más beneficio te puede dar. En este caso, te sugiere atunes rojos. ¿Cuál es el problema aquí? Te enfrentas a un ecosistema finito, regulado, y al igual que tú, otros pescadores invierten en la misma herramienta - caladeros donde encontrar un buen banco de atunes rojos y poder pescar no hay muchos que sean obvios, y por lo tanto, que cumplan los requisitos anteriores. De este modo, lo que encontraremos serán cientos de pescadores en el mismo sitio con su barco, al mismo tiempo. Esta situación hará que la recomendación de nuestra herramienta finalmente no sea la operación del siglo.
 
Esto mismo se puede aplicar a la IA y al marketing. Tendemos a invertir muchísimo en tecnología dejándonos llevar por las tendencias y modas, pero no hacemos un uso racional de la misma. Automatizamos procesos, analizamos audiencias, personalizamos contenidos en base a las mismas, y todo ello, muchas veces usando los mismos servicios y herramientas ¿Qué implica al final? En cierta medida, que estemos perdiendo la esencia, donde las experiencias dejan de ser tan memorables y empáticas con nuestros usuarios al ser más de lo mismo.
 
La IA es un gran avance y en determinados sectores y aplicaciones -medicina, logística, transportes, procesos, etc.- tienen un claro beneficio inmediato y enriquecedor, pero en el marketing tenemos que ser más cautos. Aunque tengamos estudios como el de Forrester - el que señala una previsión en la que el 7% de los trabajos en Estados Unidos se reemplazarán en el año 2025 por IA-, quiero hacer hincapié en que la IA no nos va a dejar sin trabajo, ni va a eliminar puestos donde lo cognitivo, creativo y lo no mecánico no sean las principales cualidades de los mismos.
 
A pesar de eso, sí que debemos señalar cuáles son sus pros. La IA aplicada al marketing nos aporta ventajas a la hora de acelerar los procesos de lanzamiento de productos, para aumentar el conocimiento de mercado y consumidores y, sobre todo, para mejorar la operativa de nuestras estrategias. En servicios de atención al cliente, se convierte en un aliado en cuando a ofrecer recomendaciones de cualificación y enriquecimiento de nuestro CRM. Además, contamos con herramientas que nos permiten eliminar ruido y carga de trabajo en nuestros SAC (Servicio de Atención al Cliente), mediante el uso de bots -o asistentes-, así como recordatorios que se anticipan a congestiones habituales. Junto a esto, en logística, aumenta la eficiencia de las entregas y nos ayuda a detectar deficiencias en flujos y procesos.
 
Otro punto más focalizado lo encontramos en estrategias de paid media, como pueden ser la rotación y la fatiga de creatividades, la optimización en el bidding o la negativización de keywords, entre otros. Además, nos sirve de ayuda para el Listening relacionado con la marca -dentro de la construcción de la huella digital. En este punto, existen herramientas que permiten identificar productos y marcas en imágenes y/o contenido usado por los usuarios, así como en la clasificación de contenidos relacionados con nuestra marca -todo ello sin dejar de lado la creatividad y la combinación de diferentes técnicas en nuestras estrategias. De lo contrario, las mismas no serían tan efectivas como lo esperado.
 
En este aspecto, siempre debemos tener los siguientes puntos en consideración para una correcta implantación y éxito en la aplicación de la IA:
 
•    El esfuerzo y costes de implementación de la tecnología
•    El volumen de nuestro universo y la base de clientes
•    Las fuentes de tráfico y volúmenes de información
•    La parametrización de los entornos
•    La educación, seguimiento y correcciones de nuestros algoritmos
•    Dónde vamos a tener el mayor retorno con el menor impacto en nuestra operativa

 
La triste realidad es que ,a día de hoy, quienes realmente se están beneficiando de su uso son las grandes tecnológicas -el famoso GAFAM: Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft, entre otras-, ya que tienen lo más importante: masa crítica con un alto engagement interactuando con sus entornos, donde invierten miles de millones en las redes neuronales y lenguaje natural. Ante esta panorámica, considero que la IA es efectiva solamente en un nicho de un 3% de las marcas en la actualidad, mientas que el 97% de las empresas aún no están preparadas.
 
Por último, si con todo esto, las marcas aún tienen interés en adentrarse en este mundo y quieren tener más información, esta es una buena selección de recursos que pueden servir en tus estrategias e informes:
 
•    Imaginemos usar una aplicación que originariamente está orientada para personas con deficiencia visual, como AIpoly, en el mundo retail… ¿os suena Amazon Go?
•    Para aprender sobre nuestras campañas de ADS y comportamiento de usuarios, realizar recomendaciones y predicciones enfocadas a los e-commerce, tenemos Albert.
•    Para todo lo relacionado con UGC -contenido generado por usuarios-, encontramos infinidad de herramientas como Talkwalker.
•    Para temas sobre Operaciones e IT, os dejo este recurso donde podemos ver clasificadas herramientas: Nexthink
•    Sobre el desarrollo de aplicaciones y su deployment encontramos logz.io

 

Imagen de cabecera: Freepik

 


Luis Fantini (Linkedin) es SVP Marketing & Technology en ROI Up (ROI UP Group), grupo publicitario internacional 100% español e independiente que opera en Europa y Latinoamérica a través de la agencia ROI Up y la división de data marketing y tecnología DAAS Suite como buque insignia. Con más de 20 años de trayectoria profesional a sus espaldas, Fantini es responsable de la creación de productos como DAAS Suite y se ha involucrado en proyectos tecnológicos lde diferente orden y orientación, mayormente enfocados a hacer crecer el negocio de las empresas y a conectar mejor con las nuevas audiencias. Antes de incorporarse a ROI Up formó parte de empresas como el club de compras Babytendence.com, la plataforma online Wishbuuk. Momo Mobile y de las agencias Social Noise, Flash to Flash y Caktus Comunicación, entre otras