El AI-driven marketing (en español, marketing basado en inteligencia artificial) ha llegado al mundo del marketing digital para darle una vuelta de tuerca al hasta ahora revolucionario data-driven marketing o marketing basado en datos.
El marketing digital actual está indudablemente impulsado por datos. Por tanto, aquellas empresas que sean capaces de recopilar datos de calidad, procesarlos, extraer de ellos un conocimiento y utilizarlos en la definición de estrategias y en la toma de decisiones, serán capaces de optimizar resultados.
La principal ventaja del uso del dato es que permite dirigir el mensaje correcto a la audiencia correcta, en el momento más adecuado para que ese impacto produzca el efecto buscado. Ese efecto puede ser una compra –como ejemplo de conversión tradicional– pero también puede ser cualquier tipo de interacción comercial.
Mediante un enfoque basado en datos es posible implementar una estrategia que tenga como base, no solo el histórico de datos que la empresa tenga sobre sus clientes, sino el big data. Con esta combinación es posible segmentar audiencias y agruparlas de manera que se obtiene una comprensión más profunda del perfil del potencial cliente.
El estudio “Tendencias de gestión y explotación del dato” elaborado en 2023 revela que solo el 54 % de las organizaciones españolas usa de manera eficiente los datos. Aunque queda mucho por hacer se avanza en la buena dirección y cada vez son más los que se atreven a decir que las compañías serán data driven o no serán. La toma de decisiones basada en datos dejará de ser una elección que ofrece ventajas competitivas para convertirse en una necesidad para la supervivencia empresarial.
Pues bien, a ese 54% que ya aprueba en la gestión y uso de datos le ha surgido un nuevo reto: incorporar la inteligencia artificial en su estrategia para impulsar, mejorar y optimizar todas las fases del proceso de marketing (lo que se conoce como AI-driven marketing).
Este nuevo enfoque ya no se basa solo en el análisis de datos mediante técnicas estáticas, sino que aplica algoritmos avanzados de IA. Mientras que el data driven tradicional está basado en técnicas estáticas de análisis de datos y patrones históricos, la introducción de la IA permite mirar hacia el futuro.
En este sentido, el enfoque AI-driven utiliza algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de lenguaje natural para analizar grandes volúmenes de información. Ese alto nivel de sofisticación permite identificar patrones complejos en el comportamiento, correlaciones y tendencias ocultas, que no es posible obtener mediante los sistemas de análisis de datos tradicionales.
Pero ¿cuáles son las aplicaciones prácticas más frecuentes del AI-driven marketing y los desafíos que plantea?
· La automatización de la creatividad. Todos sabemos que la IA es capaz de generar textos, imágenes, audios, videos, etc. Con su utilización, el miedo al «papel en blanco» desaparece porque es posible utilizarla para obtener ideas y desarrollar otras a partir de las mismas. Los grandes defensores de la IA sostienen que la automatización de la creatividad la cataliza porque guía la experimentación y, por tanto, la potencia. Por el contrario, sus detractores sostienen que la utilización masiva de la IA puede desencadenar dependencia tecnológica y un fenómeno de inhibición progresiva de la creatividad humana.
· La hiperpersonalización masiva y su optimización en tiempo real. La personalización masiva exige recopilar grandes cantidades de datos, como información demográfica, historial de compras, comportamiento de navegación y actividad en redes sociales, para obtener información sobre las preferencias y el comportamiento de los clientes y personalizar con ello la oferta. Cuando a lo anterior le sumamos el factor dinámico, es cuando se entiende realmente cómo de exponencial puede llegar a ser la IA aplicada al marketing. Los modelos generativos de IA permiten crear y testar en tiempo real distintas versiones de un contenido de manera que se adapte a cada público objetivo y se optimice constantemente. El principal riesgo que plantea esta aplicación de la IA tiene impacto directo sobre el derecho fundamental a la protección de datos y la posibilidad de sufrir manipulación, sesgos o estafas.
· Predicción del comportamiento del consumidor. La aplicación de IA al marketing permite anticiparse a las necesidades del cliente prediciendo sus acciones futuras con base a los patrones de conducta conocidos. Por ejemplo, Netflix puede estimar con gran precisión las posibilidades de que te guste su nueva producción con base, no solo en tu histórico de visualizaciones, sino en el análisis de millones de datos relativos a calificaciones, hábitos y patrones de conducta con los que puede adecuar su oferta a los gustos personales de cada usuario.
Como hemos podido comprobar, las posibilidades que plantea la utilización de la IA en el marketing parecen infinitas, si bien también lo son los retos que plantea. A nivel práctico, es necesaria una infraestructura tecnológica sólida y el acceso a datos de calidad. En el ecosistema actual español, en el que poco más de mitad las empresas del tejido empresarial aprueban en datos, el primer paso es la conversión de esos modelos tradicionales en compañías data driven.
Para ello será necesario un cambio de mentalidad y un gran volumen de profesionales expertos en matemáticas, física, programación, ingeniería de datos, etc. capaces de adaptarse a una realidad totalmente cambiante.
Al adoptar estrategias de marketing impulsadas por la inteligencia artificial (AI-driven marketing) las empresas mejorarán significativamente su capacidad para atraer, fidelizar y retener a los clientes en un mercado cada vez más competitivo y digitalizado. No obstante, deberán abordarse también –a todos los niveles– los desafíos en materia de derechos individuales y ética que supone la utilización sin control de estas nuevas herramientas.