Inteligencia artificial y aprendizaje automático en marketing: ¿estás implementando los modelos correctos?

Ahora que los consumidores esperan velocidad e hiperpersonalización en todas las cosas, los especialistas en marketing deben encontrar formas innovadoras de satisfacer las demandas y maximizar sus presupuestos. Para hacer esto, los especialistas en marketing recurren a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. De hecho, hay un nuevo término solo para esto: "Marketing de IA".

Las expectativas de los clientes nunca han sido tan altas. Amazon, Netflix y Google han establecido el estándar de lo que los clientes esperan de la tecnología y el marketing. Amazon toma su pedido con un clic y lo entrega al día siguiente. Netflix revisa años de tus opciones de entretenimiento e inmediatamente sugiere los próximos programas que querrás ver en exceso. Google corrige su ortografía, programa a Alexa para que le diga cuándo llegará ese paquete de Amazon y le brinda respuestas instantáneas a las apuestas de barra más oscuras.

AI Marketing, como se muestra en estos ejemplos, aprovecha la tecnología para recopilar datos, desarrollar conocimientos de los clientes, anticipar las próximas mejores acciones y tomar decisiones automatizadas sobre los esfuerzos de marketing. Si su objetivo como especialista en marketing es generar ingresos, ayudar a reducir los costos a través de la eficiencia e impulsar el compromiso y la satisfacción del cliente, el marketing de IA puede ayudarlo a lograr todas esas cosas.

Exploremos tres áreas en las que AI Marketing puede ser útil y lo que debe saber sobre cada área antes de comenzar cualquier proyecto.

Para cada proyecto, exploraremos brevemente qué es, cómo funciona para el marketing y cualquier dificultad (técnica o cultural) que deba tener en cuenta al aplicarlo.

1. Gestión de datos de marketing

Lo que es

La gestión de datos de marketing es el proceso de recopilación y manejo de datos de marketing, inteligencia competitiva e información de investigación de mercado. Esta función no debería ocurrir en el departamento de TI; esto es el corazón de lo que hace el marketing. Determinar quién es el mejor comprador para su producto o servicio es claramente una función de marketing. Recopilar y administrar los datos asociados con sus compradores es la primera consideración de marketing. ¿Qué sabes de tu cliente? ¿Cuántos de ellos tienes? ¿Cómo describe a un cliente? ¿Cuáles compran qué productos o servicios? ¿Qué tan grande es el mercado total para su producto o servicio? Todas estas importantes preguntas de marketing se responden a través de la gestión de datos de marketing.

Cómo podría funcionar para usted

El uso de la IA y el aprendizaje automático en esta área se puede aplicar tanto a nivel macro como micro. A nivel macro, puede implementar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para comprender cómo toda su base de clientes se segmenta en grupos de compra específicos. A nivel micro, puede predecir el valor de por vida de un producto y asociarlo con clientes individuales. Este análisis de datos a nivel micro lo ayuda a determinar qué clientes o prospectos son los mejores para buscar con qué productos. La acumulación de datos de estos esfuerzos solo ayuda a que sus modelos sean más sólidos y precisos.

La acumulación de datos también requiere que administre la calidad de los datos que recopila. El aprendizaje automático se puede implementar en grandes conjuntos de datos para deduplicar registros o proporcionar ajustes para estandarizar campos como códigos postales o direcciones. ML también es útil para ayudar a organizar conjuntos de datos para su uso en otras aplicaciones de IA.

Otros usos del aprendizaje automático incluyen técnicas como web scraping. Este proceso es útil cuando se trata de entender a su competencia. El sitio web de cada competidor generalmente contiene información que se puede acumular a través de este método, como nuevos productos disponibles, clientes mencionados y programas especiales. Toda esta es información pública y, con los algoritmos correctos, los científicos de datos pueden obtener información básica sobre competidores existentes y emergentes.

Lea a continuación: Por qué nos importa la IA en el marketing

Cosas a tener en cuenta

Hay hordas de herramientas y agencias de consultoría en el mercado que quieren ayudarlo con la gestión de datos de marketing. Las herramientas incluyen una amplia gama, desde Google Analytics hasta SAS, y cada una proporciona una capacidad particular. Comprender lo que quiere lograr (segmentación del mercado, análisis de la competencia, etc.) lo ayudará a decidir qué herramientas o agencias pueden ayudarlo. Involucrar a su líder de operaciones de marketing también es una buena idea.

Al comenzar proyectos de administración de datos de marketing, considere primero el propósito de administrar sus datos y luego busque las herramientas que son mejores para realizar esas tareas identificadas. Cuando contrate agencias de consultoría, busque aquellas que tengan experiencia en su área de necesidad.

2. Intención del cliente

Lo que es

Los datos de intención del cliente son información de ventas y marketing derivada de la observación de las acciones del cliente al acceder a contenido en línea, mirar a la competencia, registrarse para eventos, contactar a analistas o participar en cualquier cantidad de actividades en las redes sociales, desde buscar en la web hasta publicar en LinkedIn. . Casi todas las organizaciones de marketing de hoy en día dependen de este tipo de datos hasta cierto punto, pero a menudo no funciona para todos los profesionales del marketing.

Cómo podría funcionar para usted

A partir de los datos recopilados sobre las interacciones de cada cliente con su marca, sitio web o personal, los estadísticos y los científicos de datos pueden hacer inferencias sobre los intereses del cliente y sus intenciones de participar y comprar en su empresa. Estas inferencias pueden ser útiles para posicionar ante los clientes el producto adecuado en el momento adecuado.

Una vez que se desarrolla un algoritmo para identificar a estos clientes, es imperativo que también recopile información sobre el resultado del modelo de IA de los equipos de ventas que utilizarán esta información, así como de los especialistas en marketing que podrían aplicarla a las campañas en línea. Pruebe el resultado del modelo, pero también pruebe cómo lo utilizan las ventas y el marketing.

Cosas a tener en cuenta

Las fuentes de datos son más importantes para determinar la intención. Ya tiene buena información sobre lo que compran sus clientes, cuándo compran, a quién compran y qué tipo de empresa o individuo está comprando. Pero los datos de intención también se basan en las acciones que sus clientes o prospectos pueden realizar antes de la compra real.

Por ejemplo, esto puede requerir que su algoritmo de IA establezca conexiones entre una consulta en el sitio de su competidor y su lista de prospectos o clientes. Hay empresas que pueden proporcionar datos de intención a nivel de contacto que identifican a una persona real que realiza una acción. Esta información es útil, pero debe usarse con precaución para evitar el efecto "espeluznante".

Además, cuando use datos de intenciones, recuerde que solo son direccionales, no son específicos ni reales. Si su equipo de ventas usa datos de intención, necesitarán capacitación sobre el significado real de la información. Por ejemplo, identificar a un CIO que probablemente compre un sistema ERP en los próximos 30 días solo puede significar que el CIO ha comenzado un proceso de un año para identificar un sistema. Dar esto a las ventas como una pista sin la explicación podría ser un duro golpe para su organización de marketing.

3. Oportunidad y predicción de compra.

Lo que es

Pronosticar es una forma de predecir lo que sucederá en el futuro. Por ejemplo, puede pronosticar cuáles serán las ventas de productos y servicios en un período determinado.

La previsión de ventas ayuda a la gestión a planificar los gastos, el crecimiento empresarial o las recesiones económicas. Es la bola de cristal que usan los gerentes de ventas cuando predicen si alcanzarán sus objetivos o no. La previsión de ventas suele ser bastante precisa porque utiliza transacciones de ventas pasadas para predecir las futuras.

Cómo podría funcionar para usted

El marketing también puede usar predicciones en su trabajo. Por ejemplo, el departamento de turismo de Noruega utiliza metodologías de IA para predecir cuántos turistas visitarán el país. Aunque no es una cifra de ventas, es un KPI importante para el turismo de Noruega. La IA o el análisis estadístico avanzado también pueden ayudar a predecir la asistencia a eventos, la cantidad de personas que aceptarán una oferta especial realizada en su sitio web o la cantidad de clientes potenciales calificados que lograrán comprar.

Cosas a tener en cuenta

La previsión puede ser muy gratificante, pero solo es útil si resulta ser precisa. Aquí hay algunos consejos:

• Considere más que solo los números del último trimestre. Un buen pronóstico de ventas tiene al menos 18 a 24 meses de datos de desempeño de la empresa. Trabajar con esa cantidad de datos le permite ser más preciso en sus pronósticos. Si los datos no están disponibles, evite hacer pronósticos.
• Tenga en cuenta el cambio en su negocio en general. Un buen pronóstico da cuenta de la venta del mismo producto y servicio a lo largo del tiempo. La adquisición de nuevos productos para vender, la venta de productos y el cambio de precios o estrategia afectan su capacidad para pronosticar con precisión las ventas. Además, si está pronosticando otros eventos de marketing, una de las variables que suele ser importante es el presupuesto asignado a una actividad. Si eso varía mucho de un trimestre a otro o de un año a otro, entonces puede ser más difícil pronosticar, o es posible que deba tener en cuenta estas variaciones en el modelo.
• No intente pronosticar las ventas en nuevos mercados con nuevos clientes. No importa cuán tentador pueda ser, necesita datos de rendimiento para pronosticar las ventas. Deje esta previsión a sus equipos de ventas. Esto a menudo se considera desarrollo comercial, y estos equipos de ventas saben cómo evaluar si un cliente comprará o no. Para los mercadólogos, esto es una cuestión de recopilar la información del equipo de ventas, desarrollar un perfil de un buen cliente y luego aplicar análisis de "parecidos" a otros prospectos.

Estas son solo algunas de las áreas clave de marketing para aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. A medida que explore más en este mundo, descubrirá que abundan las oportunidades, especialmente para ayudar a marketing a agilizar las innumerables decisiones que toman cada día.

Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor invitado y no necesariamente a MarTech. Los autores del personal se enumeran aquí.