Inteligencia Artificial: oportunidades y tendencias en el marketing y la comunicación

por Esther Checa

En los últimos tres años estamos viendo, de forma inexorable, el impacto que tiene (y tendrá) la Inteligencia Artificial dentro del marketing y la comunicación desde diferentes perspectivas: la tecnología, el producto y las personas. Tanto la Inteligencia Artificial (AI) como el Machine Learning (ML) están transformando el panorama tecnológico: se está cambiando la forma de hacer negocios, de contar las historias, de interactuar con la información y de hacer marketing como lo hemos conocido hasta ahora. Tanto la AI como el ML están ayudando a generar capacidades que los profesionales de marketing pueden utilizar para mejorar las relaciones con sus clientes.
 
Sin embargo, estamos en un nivel de aproximación a su uso muy dispar, por un lado, están las empresas en proceso de ‘adentrarse en el digital’ y por otro las empresas de ‘ser digital’. Son éstas últimas las que se están preparando para aplicar la AI y el ML como parte de su transformación. La aplicación de la AI ayudará a reinventar productos existentes y generar nuevas experiencias, de forma que las interacciones con los consumidores serán más simples e instantáneas.

Escenarios de desarrollo

Se podrían definir cuatro escenarios que están cambiando la forma en la que se va a hacer marketing en los próximos años.
 
Comercio Conversacional. A raíz del lanzamiento al mercado de interfaces de conversación (Google Home, HomePod de Appel, Echo de Amazon, Baidu Dueros, Cortana de Microsoft, etc.) y el crecimiento exponencial de los chatbots, el reconocimiento de voz ha supuesto un uso interesante para la Inteligencia Artificial y su impacto en el marketing y la publicidad.
 
Si bien todavía los chatbots y el procesamiento del lenguaje natural no están llegando de forma ágil a los departamentos de marketing de las empresas pequeñas y medianas, sí que las grandes empresas están haciendo una clara apuesta (los sectores que están apostando por este canal de interacción son telecomunicaciones, retail, seguros y banca).
 
El comercio conversacional invitará a establecer una relación personal con la marca, por lo que la tecnología asociada al comercio conversacional tendrá que tener en cuenta aspectos como: el conocimiento profundo del consumidor y aprendizaje constante, la estrategia digital de marketing para construir una base de usuarios de voz leales que aseguren la retención y la optimización de la cadena de suministro y la logística.

Publicidad servida de forma Programática. Este proceso automatizado de compra y venta de inventario donde se conecta a anunciantes, marcas y agencias, utiliza tecnologías de Inteligencia Artificial y pujas en tiempo real (real-time bidding) para inventarios con presencia en dispositivos móviles, ordenadores, TV, vídeos y canales sociales.
 
Si bien en este proceso de automatización intervienen los DSPs (demand side platfor), SSPs (supply side plaform), Ad Exchanges y DMPs (data management platform), la sofisticación de esta automatización vendrá de la mano de las tecnologías de Inteligencia Artificial y de los algoritmos que analicen el comportamiento de un usuario, permitiendo optimizaciones de campañas en tiempo real para tomar decisiones acerca de quién puede ser el público objetivo para un producto/servicio.

Marketing Automation. Estas plataformas tecnológicas que definen procesos de marketing, ayudan a establecer comunicaciones personalizadas hasta llegar a la generación del lead. Así mismo, automatizan procesos y miden el impacto del marketing en las ventas.
 
Estas plataformas están incorporando, como parte de su ventaja competitiva, AI y ML para mejorar sus estrategias de curación de contenidos, permitiendo ver qué puede funcionar mejor según segmentos de clientes, servir contenido adecuado a las personas adecuadas y detectar patrones de participación y rendimiento para determinar dónde invertir y de esta forma obtener los mejores resultados.
 
Plataformas como Salesforce, IBM o Adobe, a través de sus herramientas de marketing automation, incorporan AI de forma desigual para personalizar sus casos de uso (foco en canales específicos, en tareas y/o en facilitar información). Esta automatización del marketing que elimina procesos manuales repetitivos, incrementa el alcance de la marca y su productividad, así como la mejora de resultados en las conversiones. Esto será foco en los próximos años para marcas y agencias, tanto en el desarrollo de sus procesos de captación como en el de fidelización de clientes.
 
Buscadores comerciales. Actualmente, los procesos de búsqueda en buscadores comerciales devuelven resultados más precisos, sugiriendo, adaptándose al contexto, ubicación e historial del consumidor. Durante los últimos 5 años, hemos asistido a la evolución de buscadores como Google donde la actualización de su algoritmo y la incorporación de ML e Inteligencia Artificial dentro de éste, han hecho que las estrategias de posicionamiento natural (SEO) sean cada vez más sofisticadas y no se pueda tener el control e impacto que se tenía años atrás.
 
En los próximos años, cualquier empresa que quiera trabajar su estrategia de marketing pensando en una presencia orgánica (SEO), deberá poner foco en optimizaciones técnicas (rendimiento y velocidad de carga), adaptación a entorno móvil, contenido fidedigno, de autoridad y que responda a las necesidades del consumidor, y que éste tenga un marcado semántico que ayude a entender su significado.

Dónde están las oportunidades

En los próximos años se prevé que la AI tenga un alto grado de aplicación en: chatbots, asistentes virtuales, reconocimiento de imágenes, marketing predictivo y micro segmentación del consumidor.

¿Esto qué supondrá a nivel de retos y oportunidades? La micro segmentación del consumidor va a permitir optimizar los mensajes por medio del aprendizaje continuo que se haga del mismo. Esta segmentación llevará a la personalización de las campañas y anuncios, tanto para clientes como para potenciales.
 
Las técnicas utilizadas actualmente dentro del marketing digital incluyen ya una buena parte de la personalización (actualmente por ejemplo se trabaja en segmentaciones de usuarios donde a cada segmento de éstos se les presenta creatividades y copys diferentes basados en sexo, edad, intereses o comportamiento en la navegación), si bien ésta no ha hecho más que empezar. Cuando se utilizan herramientas de IA con personalización, estas pueden segmentar a su audiencia en grupos muy de nicho, creando experiencias ultra personales.
 
El marketing predictivo ayudará a determinar las mejoras estrategias de marketing e implementarlas en diferentes situaciones, esto se logrará mediante el uso de asistentes de Inteligencia Artificial que analizarán datos para determinar qué estrategias y acciones de marketing tendrán mayor probabilidad de éxito en función del punto en que están estos. La incorporación de Inteligencia Artificial al marketing predictivo le va a hacer más accesible y manejable para tareas que antes requerían semanas o meses de extracción y análisis de datos por parte de personas.
 
Las empresas que utilicen el marketing predictivo para tomar decisiones basadas en datos sin duda tendrán mejores resultados. Entender aspectos como: cuándo se realizan las compras, cómo las harán y cuánto gastarán los consumidores basándose en comportamientos previos, reportará grandes beneficios para las marcas en términos de gestión óptima del presupuesto de marketing o consiguiendo una segmentación más sofisticada del target.
 
El reconocimiento de imágenes va a permitir que los usuarios vía web o a través de dispositivos móviles, busquen los productos por medio de imágenes. Las redes sociales buscan identificar cómo se consume y cómo se comparten éstas. Las imágenes ofrecen una gran cantidad de información sobre comportamientos y preferencias del consumidor, por lo que el reto de las marcas será tratar de responder a este tipo imágenes para crear conciencia de marca y confianza en el consumidor.
 
La solución viene en forma de software de reconocimiento de imágenes: estos tipos de softwares están basados en Inteligencia Artificial y se encargan de automatizar el proceso de búsqueda, comparando una gran cantidad de fotos en grandes bibliotecas de imágenes. Gracias a ellos una empresa podría conocer la ubicación (oficina, tienda, casa, parque, etc.) más común en la que se consume un producto o cómo las personas responden a una decisión de marketing específica.

Cómo y a quién impactará esta convergencia

Esta convergencia impacta claramente en las estrategias customer centric y en el desarrollo de estrategias de marketing basadas en datos recogidos de la actividad que generan objetos cotidianos.
 
La evolución de los algoritmos en las tecnologías cognitivas ayudarán a desarrollar y entender el comportamiento humano (reconocimiento de imágenes, lenguaje natural, etc.), permitiendo interpretar las interacciones que tienen los consumidores con las marcas, independientemente del canal (sitio web, aplicaciones, call centers, email, RRSS, etc.), y por tanto, responder a una estrategia customer centric real por parte de las marcas. 
 
La conexión de objetos cotidianos (despertadores, neveras, relojes, coches, etc.) a través de internet, permite el intercambio de datos. Estos podrán ayudar a las marcas a entender el contexto del consumo de sus productos y a los profesionales de marketing a generar mensajes más relevantes (por ejemplo, un frigorífico conectado puede ayudar a identificar la carencia de un producto en este, sugerir su compra, e identificar los supermercados cercanos con las mejores ofertas).
 
Los expertos en marketing podrán participar en cada una de las fases del viaje del consumidor, puesto que la tecnología IoT conecta internet con los objetos, y esto genera datos con los que los anunciantes podrán definir una estrategia de marketing basada en estas señales (interacciones, comportamiento, deseos e intenciones).
 
Para poder gestionar, interpretar y tomar decisiones sobre la captura de estos datos, será necesario que las plataformas de tecnología de marketing incorporen aplicaciones AI y ML para poder procesar el conjunto de datos en tiempo real. A las agencias se las pedirá adoptar un papel de ‘socio tecnológico’ con sus clientes, donde les acompañen en el proceso de desarrollo de sus sistemas internos, implementación de sistemas de etiquetado y generación de mensajes personalizados y oportunos en función de la etapa viaje del consumidor (mejorando la experiencia de este).

Imagen de cabecera: Freepik

 


Esther Checa (Linkedin) es head of innovation en la agencia digital independiente T2O Media. Doctorada en Documentación y Licenciada en Periodismo con el Grado de suficiencia investigadora por la Universidad Carlos III en Sistema de Recuperación de Información. Ha desarrollado su carrera profesional en áreas de Gestión del Conocimiento y Comunicación en las consultoras Arthur Andersen, Cap Gemini, Ernest&Young y Telefónica. Trabaja desde 2006 en T2O media,  donde actualmente lidera el área de Innovación después de haber sido durante 12 años Owned/Earned Media Director en la misma agencia. En paralelo, participa de forma activa con diferentes escuelas de negocio, plataformas e-learning, cámaras de comercio y universidades españolas (ISDI, ICEM, The Valley, CAM y UC3M) dentro de sus planes formativos en marketing online en las áreas de Posicionamiento Natural (SEO), Reputación Online (ORM) y mentoring de emprendimiento. En 2016 colaboró en el desarrollo de la colección de Unión Editorial&TheValley sobre Transformación Digital con el libro "SEO y SEM: estrategias para posicionarse en buscadores”.