Como consecuencia del impacto de las nuevas tecnologías, los profesionales de marketing tendrán que replantearse su trabajo, así como la forma de promocionar y consumir los medios de comunicación.
La Inteligencia Artificial (IA) fue introducida por primera vez en Estados Unidos durante los años 50 del siglo XX. Aunque la tecnología se consideró inicialmente poco importante, ahora está recibiendo una gran cantidad de dinero de los inversores de todo el mundo gracias a los avances en la potencia de cálculo.
Para que el uso del machine learning sea eficaz en las estrategias de marketing, es necesario disponer de una gran cantidad de datos. El Machine learning (ML) consiste en el aprendizaje automático de los ordenadores mediante la recogida y el análisis de datos y experimentación (IA). El ordenador es capaz de «descubrirlo por sí mismo» mediante sistemas que pueden analizar e interpretar los datos que han sido acumulados. La acumulación de datos aumenta la capacidad de respuesta de la máquina, haciéndola cada vez más inteligente y capaz de mejorar sus procesos sin interferencia humana.
La cuestión es que este tipo de ordenador puede hacer cualquier cosa, desde recoger y analizar información hasta servir de una herramienta para generar ingresos automáticamente. Piensa, por ejemplo, en los ordenadores utilizados para la minería de criptomonedas o la creación automática de contenido.
- 1 ¿Que es la IA?
- 2 Condiciones previas para el avance de la tecnología de marketing
- 3 ¿Por qué utilizamos la palabra «inteligente»?
- 4 Uso de IA y machine learning en marketing
- 5 Cambios en la publicidad y las relaciones públicas
- 6 ¿Cómo funciona la IA para los clientes?
- 7 La IA y el machine learning ¿pueden llegar a ser creativos?
¿Que es la IA?
Todavía hay mucha incertidumbre en torno a la inteligencia artificial.
Hay dos enfoques fundamentales sobre las definiciones científicas: los enfoques occidental y oriental. Pero se trata de una tecnología muy controvertida, que aún está en fase de desarrollo. Según el gobierno, la aceptación de la definición hará más conveniente la realización de estudios científicos.
Los algoritmos, el machine learning y las tecnologías de redes neuronales que estamos investigando en este contexto son el foco principal de este contenido .
Condiciones previas para el avance de la tecnología de marketing
Con el avance de la tecnología digital, muchos aspectos de las operaciones de marketing se están revolucionando, permitiendo una mayor personalización de los esfuerzos de marketing.
La recopilación de datos es cada vez más eficaz, y las empresas adoptan la «ciencia de los datos», las redes neuronales, los algoritmos sofisticados y la inteligencia artificial para aprovechar las nuevas oportunidades que ofrecen estas tecnologías. Como resultado del potencial de mejora de los beneficios que puede resultar de la aplicación de las tecnologías de machine learning, muchas organizaciones están empezando a invertir sus recursos en este sector emergente.
Hay al menos cuatro condiciones principales que definen si las prácticas de marketing de las organizaciones orientadas al cliente en el mundo digital pueden o deben desarrollarse tecnológicamente.
1) El crecimiento de la potencia de cálculo de los ordenadores y sistemas informáticos. Se suele utilizar una de las leyes de Moore como argumento principal, aunque adaptada a este entorno. Los expertos afirman que la potencia de cálculo se duplica cada dos años, pero los costes de producción no cambiarán en su mayor parte. Para las empresas, esto implica que las tecnologías informáticas no sólo son más potentes, sino también más accesibles para empresas más pequeñas y medianas, e incluso para aquellas organizaciones cuyas capacidades principales se encuentran fuera de las tecnologías de la información.
2) Desarrollo de tecnologías en la nube. Los conjuntos de datos pueden ahora almacenarse y analizarse en la nube, y se puede acceder a ellos desde cualquier dispositivo, en cualquier momento, desde cualquier lugar, gracias a los avances en los servicios en la nube. Compartir datos entre dispositivos es ventajoso tanto para las empresas que necesitan gestionar información en diferentes continentes, así como para los usuarios domésticos que pueden acceder a sus archivos en diferentes dispositivos.
3) «Internet de las cosas». Existe una tendencia y un fenómeno creciente conocidos como Internet de las Cosas, que se refiere a artículos, sistemas y electrodomésticos que interactúan entre sí y con el usuario. Como resultado, una amplia gama de sensores que pueden conectarse a prácticamente cualquier elemento físico accederá a internet, creando una red de dispositivos que almacenan, transfieren y reciben información hacia y desde los demás dispositivos. La empresa de investigación y consultoría IHS Markit ha pronosticado que, En 2025 habrá 60.000 millones de objetos y aparatos conectados e interactivos. Según las estimaciones de Ericsson, el mundo tendrá 30.000 millones de dispositivos conectados a finales de 2022. El hecho de que sistemas y dispositivos pueden recibir retener, conservar y transferir la información es un componente crucial en este movimiento. Las estrategias de marketing y gestión de las empresas modernas están muy influenciadas por este factor.
4) Recoger, analizar e interpretar enormes cantidades de datos y indicadores. La capacidad de recoger, analizar y comprender enormes volúmenes de datos e indicaciones relacionadas con acciones, el comportamiento de los clientes o los aspectos macroambientales es el cuarto principio clave. Este es un factor importante para determinar la transición tecnológica de las estrategias de marketing en las empresas.
¿Por qué utilizamos la palabra «inteligente»?
Los sistemas de machine learning e inteligencia artificial (IA) se basan en el juicio de expertos, que es lo que les da su fuerza y complejidad. Es posible identificar menos vínculos evidente como resultado de la acumulación de información. Los procesos de las redes neuronales que son tan complejos que el cerebro humano es incapaz de seguirlos están más allá de las capacidades del cerebro humano.
Un ordenador, por otro lado, sólo puede ser entrenado para interpretar los datos cuando los procesos de programación han sido implementados por un gran número de profesionales expertos en este tipo de sistemas.
Todas las técnicas de inteligencia artificial se basan en el conocimiento, no solo en los datos. Las predicciones se crean utilizando esta estructura de datos, que veremos en los próximos párrafos.
Los ingenieros cognitivos o jefes de conocimiento (profesionales encargados de poner en marcha las ideas innovadoras) recogen la información y la «enlazan» en una determinada secuencia para que los sistemas de inteligencia artificial aprendan a reconocer actividades y objetivos.
Todo, desde la personalización hasta la originalidad, se manejará con sencillez si utilizas el «algoritmo» del diseño arquitectónico.
Hay cuatro enfoques principales:
1) Secuencia. Funciona según el esquema «si-entonces», que muchos consideran el más común.
2) Algoritmo «Si A > B, entonces C es…».
3) La semántica. Según este escenario, el héroe de la película investiga el asesinato de su mejor amigo con un mapa de imágenes, puntos y cables colgado en su habitación.
4) Frame. Parece un amasijo de tablas y gráficos interconectados, muy parecido al modo en que se almacena la información en el cerebro humano.
Uso de IA y machine learning en marketing
Según un estudio de McKinsey, el 32% de las empresas mundiales ya utilizan la inteligencia artificial en las comunicaciones, lo que la convierte en líder del sector. Los empresarios prevén el aumento del gasto en tecnología en un futuro previsible. (Sólo el sector financiero recibe más inversión).
Los asistentes virtuales más utilizados son los que funcionan con inteligencia artificial. La tecnología predictiva y el machine learning ocuparon el segundo y tercer lugar, respectivamente.
Cambios en la publicidad y las relaciones públicas
Debido a un conjunto de reglas bien definidas y los estereotipos se han convertido en la norma de casi toda la publicidad actual.
A través de un estudio de mercado, podemos afirmar que las estrategias innovadoras serán más eficaces, siempre que estén basadas en la recopilación y el análisis de datos. Una estrategia de interrupción eficaz, basada en un conocimiento fiable, tiene más posibilidades de éxito. Mientras seas prudente en tus acciones, deberías ser capaz de generar un rendimiento positivo de tu inversión.
Con la estrategia SPARC (búsqueda, precio, disponibilidad, valoraciones y opiniones y contenido), por ejemplo, puedes reunir datos de las webs de los productos y recibir actualizaciones sobre lo que pasa con tus marcas favoritas. Se muestran visualmente los patrones de precios de una marca y de sus competidores, así como la posición de las empresas que «flaquean».
Estas nuevas tecnologías tardaron unos cinco años en llegar al mercado. Liberaron a los anunciantes de tener que pasar por el tedioso proceso de averiguar qué sería el mejor rango de precios para sus anuncios y su público objetivo. Al mismo tiempo, ha habido poco desarrollo en el ámbito de la elaboración de mensajes de marketing.
Aunque el número de marketers no ha disminuido, la naturaleza de su trabajo ha cambiado mucho. Los usuarios interesados en aprender y probar diferentes soluciones empezaron a generar más dinero con el marketing online. Muchos usuarios temerosos de Excel recurrieron al social media marketing o el copywriting de textos publicitarios como alternativa. La creación de mensajes sigue siendo, por ahora, un área dominada por los humanos.
► Análisis de marketing
El trendwatching (previsión de tendencias de mercado) utiliza el machine learning para identificar patrones en el comportamiento de los consumidores y las circunstancias del mercado.
► Gestión y clasificación de la recomendación de productos
En el proceso de sugerencia intervienen muchos elementos, como las compras anteriores, la ubicación geográfica, el historial del cliente y la actividad del usuario. En base a esta información, el sistema le recomendará las mejores ofertas para su perfil, aumentando las posibilidades de venta.
Las tecnologías especializadas (por ejemplo, la visualización por ordenador, las redes neuronales, el reconocimiento del habla, etc.) permiten mejorar los productos de las empresas de distintos sectores.
► Construir un sistema de distribución
Para estimar las compras futuras y hacer un pedido por lotes a los proveedores y/o fabricantes, los sistemas analíticos procesan millones de transacciones y más de 200 criterios adicionales simultáneamente.
Esta estrategia también está cambiando las redes logísticas y las técnicas de entrega. El método de compra en los puntos de venta puede cambiarse con el uso de sistemas de reconocimiento y sensores.
► Programas de comunicación y promoción de marketing
La personalización de la información y las técnicas y canales de conexión con el cliente es la principal directriz. La estructura y el contenido de los mensajes de comunicación de marketing se ajustan a la ubicación y situación del público.
► Precios
Los precios dinámicos son una alternativa para ofrecer precios a medida en función de las características situacionales del consumidor, así como del historial de compras. Programas de recompensa tradicionales se transforman en soluciones cada vez más personalizadas.
¿Cómo funciona la IA para los clientes?
El aumento de la relevancia de las iniciativas de marketing, incluida la comunicación en nombre de la marca, es atribuible a los cambios en las características de la percepción del consumidor.
El método clásico de segmentación del mercado, que consiste en la división de la población de clientes en segmentos homogéneos, es igualmente propenso al cambio.
Los sistemas avanzados de análisis de datos ponen en práctica la idea del marketing «one-to-one» que introdujeron por primera vez D. Peppers y M. Rogers en sus primeros trabajos. En la era de la inteligencia artificial, es factible dirigirse a un cliente específico con una estrategia de marketing personalizada gracias a los avances en el machine learning y las redes neuronales.
Un vínculo profundo entre los indicadores y su influencia en el comportamiento final del cliente no se puede mostrar por cálculos «manuales». Cuando se trata de predecir comportamientos y crear sistemas de recomendación, la capacidad de procesamiento de los ordenadores permite incorporar sistemas más complicados y combinaciones de datos menos evidentes.
La construcción habitual de una imagen típica del cliente, adoptada en el marketing tradicional, con el desarrollo de El machine learning puede utilizarse como ejemplo de referencia o como elemento adicional en el entrenamiento del software, en base al cual se buscan correlaciones y asociaciones dentro de la matriz de datos sugerida.
El algoritmo del sistema de información puede localizar todos los miembros del público objetivo que son, en comparación con la muestra de referencia considerado el objetivo de cada mensaje, basándose en el buyer persona, pero con campañas individuales y personalizadas.
Un punto importante que podemos destacar es que es casi imposible que la mente humana pueda descomponer completamente todas las conexiones que han sido detectadas por un método computacional ya que pueden no ser evidentes y ser imperceptibles. La capacidad de evaluar más de doscientos factores simultáneamente sólo está al alcance de la inteligencia artificial.
La IA y el machine learning ¿pueden llegar a ser creativos?
El problema es que las personas muy imaginativas son difíciles de «automatizar» y requieren mucho tiempo, a pesar de los avances tecnológicos.
La intención es que los contenidos creativos dinámicos y la finalización del concepto hagan uso de la mayor automatización posible.
En el caso de Google, por ejemplo, disponen de una mezcla de directores para ayudar con el diseño de diferentes contenidos dirigidos a diversos públicos. Qué publicidad se presentará a cada usuario dependerá de una serie de factores complejos.
En algunos casos, la creación automatizada de banners y vídeos ha demostrado tener más éxito cuando se crea mediante la automatización que la programación manual.
Los algoritmos pueden ser empleados por cualquiera, en cualquier lugar y en cualquier momento. Dicho de otro modo, todos los demás hacen lo mismo que quieres hacer. Sin embargo, lo que quieres decir y como quieres expresarte te dará una ventaja competitiva. Esta cuestión requiere un conocimiento profundo de la psicología humana.
La inteligencia artificial y el machine learning están todavía en pañales cuando se trata de aplicaciones de marketing.
A pesar de que los humanos deben hacer la mayor parte del trabajo, procesos automatizados son más rentables y más fáciles de aplicar que los procedimientos manuales. Es natural prever que las cosas se deteriorarán antes de mejorar en el futuro. el machine learning es ideal para automatizar las tareas cotidianas, por lo que es el más utilizado en este tipo de acción. En el futuro, seguramente las cosas cambiarán mucho y los sistemas podrán funcionar con cada vez menos interacción humana.