Desde que la Inteligencia Artificial generativa (IA) se volvió parte de la vida cotidiana, el mundo del marketing se pregunta cómo integrarla, cuáles son los límites y la efectividad en los clientes. 

A través de su reporte Revolucionando el retail, y ofreciendo algunos aspectos que optimizan el provecho que se puede obtener al trabajar con IA, la agencia de marketing Wunderkind -con base en Nueva York y Londres-, arroja luz sobre algunos aspectos del desafío.

Según la agencia, al cabo de un año, “el 72% de los especialistas en marketing priorizará la inversión en IA, aunque la mayoría no sepa por dónde comenzar. Mientras que un 45% no considera que su tecnología de marketing esté actualmente equipada para aprovechar la IA generativa.

Uno de los usos de la IA que pueden resultar más atractivos para las empresas se refiere a Conocer a los Clientes. El modelado de propensión utiliza el aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que los visitantes, clientes potenciales y clientes realicen ciertas acciones.

Cómo navegar por el panorama de la inteligencia artificial para mejorar el rendimiento. El informe de la agencia Wunderkind subraya algunos interesantes puntos, tales como la Relevancia, los datos estructurados y los no, la escalabilidad y la integridad, entre otros.

Relevancia: Con la inteligencia artificial, los computadores simulan la inteligencia humana, a diferencia de los lenguajes de codificación típicos. La IA aprende de ejemplos y puede generalizar su conocimiento para resolver problemas que de otro modo no se podrían resolver.

Datos estructurados frente a datos no estructurados: El aprendizaje automático es un tipo de IA capaz de aprender patrones estadísticos a partir de grandes conjuntos de datos históricos. Estos patrones se utilizan para realizar predicciones matemáticas o tomar decisiones. 

Por ejemplo, al aprender de los datos de comportamiento de clientes anteriores, el aprendizaje automático puede predecir la probabilidad de que un cliente actual compre un producto en particular. Esto luego se puede utilizar para recomendar los productos más relevantes para ellos.

Escalabilidad: La IA que se use debiera crecer y adaptarse a medida que cambian las necesidades. El conjunto de datos debe ser capaz de mantenerse al día con los cambios en las necesidades comerciales, el aumento de la plantilla y las demandas en evolución.

Integridad de los datos: ¿Son estables, de alta calidad y precisos estos datos? Cuanto más grande sea la base de datos, mejor, ya que la máquina tiene más para aprender. Sin embargo, esto solo aplica si los datos son de alta calidad.

La IA puede ayudar a asegurar que estás llegando a los clientes adecuados al analizar el comportamiento de apertura, el historial de navegación web y la actividad en redes sociales anteriores, así como la demografía del cliente.

Factores a Considerar La inteligencia artificial es una gran inversión y puede llevar tiempo investigar. Antes de embarcarse en un proyecto con destino incierto, vale la pena considerar factores como la economía de la IA, ya que al estar en la vanguardia, es emocionante y está de moda, pero también puede ser cara.

Por eso, lo primero es Investigar. Esto implica elegir un proveedor de soluciones que tenga la experiencia y que pueda escalar junto con las necesidades de la marca. Invertir en soluciones que hagan el trabajo pesado ayudará a aprovechar al máximo la IA.

Para tomar la decisión correcta al asignar el presupuesto de IA, hay que poner foco en el rendimiento y los resultados. Por ejemplo, un socio de IA debería poder ofrecer un rendimiento y eficiencia que justifiquen el precio, crecer y escalar, completar las lagunas en la competencia de IA del equipo que contrata, y utilizar conjuntos de datos grandes y precisos

IA y rendimiento ¿Cómo saber si una IA en particular realmente dará resultados? Actualmente, muchas empresas tienen dificultades para mostrar el impacto de la IA en sus procesos de marketing. 

Es fácil distraerse. Por eso, las preguntas que un equipo de marketing debiera hacerle a un socio tecnológico al evaluar una solución son: ¿Cómo aumentará la eficiencia el asociarnos?, ¿Qué resultados generará la IA para mi empresa?, ¿Qué hace que esta IA se destaque de los competidores?, ¿Cómo se integra esta IA con el stack tecnológico existente?

Fuente: https://mercadeodigital.cl/2023/11/15/claves-para-aprovechar-al-maximo-la-ia-en-el-marketing/