Descubre 15 ejemplos de uso de Inteligencia Artificial en Marketing

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Tras las declaraciones que Elon Musk, fundador de Tesla, ha hecho sobre el riesgo que el avance de la Inteligencia Artificial supone para la civilización y después de la alarma generada por los agentes de Inteligencia Artificial de Facebook que fueron desactivados al crear su propio lenguaje, mucho se habla estos días sobre los riesgos o beneficios que puede generar el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA).

Algunos de los líderes de Sillicon Valley como Larry Page, cofundador de Google, se muestran escépticos ante esta amenaza y defienden los beneficios que pueden aportar los avances de la IA. Tampoco políticos americanos consideran necesario el control y la regulación de los desarrollos de su investigación. Sin embargo, otras grandes mentes como Stefen Hawking o el mencionado Elon Musk, advierten de los peligros que podrían generarse, no sólo en el ámbito laboral, sino también en cuestiones de seguridad para la humanidad. El debate está servido.

Elon Musk por Art Streiber

En cualquier caso, no podemos negar que la IA es una realidad con la que convivimos cada vez más cotidianamente. Al hablar de IA, muchos aún podemos tener una imagen mitificada y algo cinematográfica sobre las máquinas inteligentes, sin ser plenamente conscientes de que ya es una parte importante de nuestra vida diaria y negocios.

Si profundizamos en el mundo del marketing específicamente, muchos son los avances y la utilización que hacemos de ella cada día: desde reconocimiento de imagen y voz, técnicas de aprendizaje automático o búsqueda semántica, el uso de la IA aporta soluciones que nos ayudan a generar mejores resultados.

Pero, ¿cómo implementamos en el mundo real toda la información que la IA nos aporta?, ¿cómo se benefician de ella actualmente los expertos en marketing ? Según las revisiones de Robert Allen, y Ben Davis, estos son los 15 ejemplos actuales de Inteligencia Artificial enfocada al marketing, que más están usando negocios de todo tipo y tamaño…

Generando contenido con IA

Si bien es cierto que la IA aún no puede escribir por sí misma una columna sobre consejos emocionales o un artículo de opinión social, hay cierto contenido que la IA puede crear, siendo útil para atraer visitantes a tu web, como por ejemplo, informes financieros.

Existen programas de escritura de contenidos que pueden seleccionar elementos de un conjunto de datos y estructurar un texto que “suene humano”. WordSmith, un programa de escritura de IA es un ejemplo de ello, produciendo 1,5 billones de piezas de contenido en 2016 y del que se espera un alto crecimiento en los próximos años.

Estos escritores de IA son útiles para crear eventos regulares centrados en datos: informes de ganancias trimestrales, resultados deportivos o datos de mercados. Dentro de un nicho concreto como es el de los servicios financieros, estas aplicaciones pueden ser un componente útil en la estrategia del marketing de contenido.

Gestión de contenido inteligente

La IA permite un mejor engagement con los visitantes de una web mostrándoles contenido relevante. Es la típica sección que solemos encontrar en muchas webs y que indica algo como “los clientes que compraron esto, también compraron…”. También puede encontrarse en contenidos de blog y mensajes personalizados e incluso se utiliza exitosamente en webs de suscripción, en las que contra más se use el servicio, más datos utiliza el algoritmo de aprendizaje y mejores recomendaciones de contenidos se hacen; un claro ejemplo es el sistema de recomendación de Netflix.

Reconocimiento de voz y lenguaje

Es otra tecnología de IA para marketing que utilizan grandes referentes como Google, Amazon, Apple… La búsqueda por voz cambiará el futuro de las estrategias y las marcas deben estar al día. Por ejemplo, Skype Translator ahora es compatible con diferentes idiomas como inglés, español, alemán, francés, italiano, mandarín, árabe y portugués brasileño. Otros asistentes como Siri o Cortana también poseen un eficiente reconocedor de voz.

Mercados como el chino, por cuyas características el uso de un teclado para escribir caracteres pequeños puede ser complicado, apuesta cada vez más por el reconocimiento de voz y empresas como Baidu están haciendo grandes avances en este campo.

Una marca que utilice bien esta tecnología puede obtener grandes ganancias en tráfico orgánico con una alta intención de compra, gracias a los asistentes de AI virtuales.

Programmatic Media Buying

Con programmatic Buying o programación de anuncios de compra, se pueden usar modelos de propagación generados por algoritmos para hacer llegar anuncios a los clientes más relevantes de forma más efectiva.

Tras el reciente escándalo de seguridad de Google en el cual aparecieron anuncios en Youtube programados a través de Google Ad Network que mostraban contenido de material cercano al terrorismo, se ha comprobado que la programación de anuncios debe ser más inteligente. La IA puede ayudar reconociendo páginas de cuestionable contenido y removiéndolas de las listas de anuncios que serán expuestas.

 

Propensity modeling

El algoritmo de aprendizaje automático se alimenta de grandes cantidades de datos históricos y los utiliza para crear un propensity modeling o modelo de propensión con el que hacer predicciones precisas del mundo real.

Los modelos de propensión se utilizan para estimar probabilidades sobre el comportamiento del cliente con respecto a nuestro producto: qué tipo de cliente es, cuáles son los tiempos esperados de compra, qué vinculación tiene el cliente con la empresa o cuál es la localización de los clientes, entre otros.

Reconocimiento de imágenes

Al igual que con el sonido, la IA nos permite buscar fotos de gatos en Google escribiendo el concepto “gato”, beneficiarnos del reconocimiento facial de Facebook o intercambiar nuestras caras en Snapchat.

Ya sea reconocer sofisticadamente un paisaje o el nombre de una planta que has fotografiado, son muchos los usos que se hacen a día de hoy del reconocimiento de imagen por IA, pero quizás, la implementación más puntera de este potencial se basa en el servicio que ofrece DuLight de Baidudiseñado especialmente para discapacitados visuales y que es capaz de reconocer qué hay frente a una persona, para describírselo posteriormente.

Dentro de nuestro campo, en marketing también tiene usos muy prácticos, desde búsqueda de productos, hasta experiencias de cliente innovadoras.

Prevención del fraude y violación de datos

La IA también ayuda a prevenir fraudes analizando los patrones de uso de las tarjetas de crédito o débito y el acceso a los dispositivos, lo que permite a los especialistas de seguridad identificar puntos comprometidos.

Además de ello, en el área de análisis de seguridad el control se está volviendo cada vez más sofisticado: mientras antes los minoristas estaban expuestos a violaciones de datos como resultado de un sistema que se basaba simplemente en nombres de usuario y contraseñas, las soluciones ahora reaccionan más rápidamente ante nuevas tácticas fraudulentas analizando datos no estructurados.

Por ejemplo,  United Services Automobile Association, que proporciona servicios financieros para ex militares en EEUU, consigue identificar anomalías de comportamiento desde el primer intento.

Lead scoring o calificación de leads

Los modelos de propensión generados por aprendizaje automático pueden ser entrenados para calificar leads basados en ciertos criterios y que así tu equipo de ventas pueda establecer cuán interesante es un lead dado y si merece la pena invertir el tiempo en èl. Esto puede ser particularmente importante en el B2B Business, con procesos de venta consultivos en los que cada transacción toma una cantidad de tiempo considerable para el equipo. Contactando los leads mas relevantes, el equipo de ventas puede ahorrar tiempo y concentrar sus energías en lo más efectivo. El insight sobre un lead propenso a comprar, puede ser usado para hacer más objetivas las ventas y aplicar descuentos donde son más prácticos.

Segmentación de anuncios

Los algoritmos de aprendizaje automáticos pueden navegar entre grandes cantidades de datos históricos para establecer qué anuncios son mejores para ciertas personas y en qué estadio del proceso de compra es más efectiva su exposición. Usando estos algoritmos se pueden optimizar constantemente miles de variables para así poder lograr una colocación y contenido de anuncios de forma más eficaz que con los métodos tradicionales. Lo bueno es que a pesar de esto, ¡seguiremos necesitando humanos para llevar a cabo las partes creativas!

Dinamización de precios

Mediante dynamic pricing o dinamización de precios pueden optimizarse los precios de forma automática, correlacionando las tendencias de precios y ventas gracias a algoritmos y alineando los datos con otros factores, como la gestión de categorías o los niveles de inventario.

Dynamic pricing puede evitar la pérdida de ganancias enfocando las ofertas especiales sólo a aquellos que las necesitan para convertirse en compradores y saber cuándo es posible hacer un descuento sin dañar tus resultados finales.

Image source: Wiser

 

Chatbots

Los chatbots imitan la inteligencia humana interpretando consultas y órdenes y generando respuestas. Puede que pienses que los chatbots son extremadamente difíciles de desarrollar y que solo grandes marcas con mucho presupuesto pueden hacerlo, pero actualmente usando plataformas creadoras de chatbots es relativamente fácil conseguir uno sin un gran equipo de desarrolladores.

Image Source: Christos

Facebook, por ejemplo, está interesado en facilitar el desarrollo de chatbots para marcas. Quieren hacer de su App Messenger el lugar para idóneo para que las personas tengan conversaciones con los embajadores virtuales de estas y para ello están desarrollando nuevos métodos para hacer de sus chatbots una herramienta más precisa.

Re- targeting

Muy parecido a la focalización de anuncios, el aprendizaje automático puede ser usado para establecer qué contenido es más adecuado para atraer a los clientes de nuevo al sitio, basándonos en sus datos históricos. Construyendo un modelo de predicción preciso sabremos qué contenido funciona mejor para reconquistar diferentes tipos de clientes; el aprendizaje automático puede utilizarse para optimizar los anuncios de redireccionamiento y hacer que sean lo más efectivos posibles.

Servicio de atención al cliente predictivo

Es mucho más fácil repetir ventas con tus clientes actuales que conseguir atraer otros nuevos. Por eso, mantener a tus clientes actuales felices es clave para tus resultados. Esto es particularmente cierto en negocios basados en la suscripción, en los que una alta tasa de rotación puede ser muy costosa. El análisis predictivo puede ser usado para trabajar con clientes que son más propensos a dejar de suscribirse a nuestros servicios, evaluando qué características son las más comunes en este tipo de target. Así, es posible llegar a este público específico con ofertas, indicaciones o asistencia para prevenir sus rotaciones.

Marketing automatizado

Las técnicas de marketing de automatización generalmente envuelven una serie de reglas con las que activar la iniciativa e interacción con los consumidores. Pero ¿quién decide esas reglas? Generalmente, profesionales del marketing que básicamente intuyen qué es lo que será más efectivo. El aprendizaje automático puede ayudar navegando entre billones de informaciones de clientes y estableciendo cuándo son los momentos más efectivos para crear contacto, qué palabras dentro del contexto son las mejores a utilizar y muchos servicios más. Estos insights pueden ser aplicados para llevar más efectividad a tus esfuerzos de marketing de automatización.

Emails dinámicos

Muy parecido al marketing automático, los insights generados gracias a la IA, pueden crear efectivos emails dinámicos. El análisis predictivo que usa un modelo de propensión, puede establecer la inclinación de un cliente a comprar ciertas categorías, formas y colores a través de sus comportamientos previos y mostrar con ello los productos más relevantes en sus newsletters. El producto en stock, precios y acuerdos serán los correctos en el momento en el que el cliente abra el email.

Source: Communicator Corp

¿Hay algo que la Inteligencia Artificial no pueda conseguir? Aunque aún queda mucho por avanzar y perfeccionar, es cierto que la IA avanza por un camino imparable. Desde La Caja Problema seguiremos pendientes de todas las novedades que vayan surgiendo en este campo, con la esperanza de que su desarrollo se siga basando en un apoyo en todas las facetas de nuestras vidas y que su control sea verdaderamente efectivo para que esto nunca cambie.

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