Lo que los especialistas en marketing de contenido deben saber sobre la IA

Como muchas personas en todo el mundo, hice un par de resoluciones profesionales para el nuevo año. Quería aprender todo lo que pudiera sobre la inteligencia artificial (IA) y la tecnología blockchain. El año está a una cuarta parte del camino y mi búsqueda para aprender sobre la IA está completa. Tan completo, de hecho, que culminó en mi último libro electrónico gratuito, "Todo lo que necesita saber sobre análisis de marketing e inteligencia artificial".

(Nota del editor: Chad será coanfitrión de un chat de Twitter sobre este tema con Social Media Today el 8 de mayo. RSVP para asistir al chat aquí: " Lo que necesita saber sobre inteligencia artificial y marketing" )

En este artículo, cubriré todo lo que aprendí sobre la IA y su impacto en el marketing. Recién estamos comenzando un camino nuevo y disruptivo en marketing y es muy emocionante.

Solo hay tres cosas que se pueden garantizar en la vida: la muerte, los impuestos y la interrupción de una industria. La disrupción está ocurriendo a nuestro alrededor, todos los días. Mire lo que ha hecho Amazon con el comercio minorista, Uber con los taxis, LinkedIn con las bolsas de trabajo, Internet con los medios, las criptomonedas con las finanzas, etc., etc.

Se prevé que la IA por sí sola interrumpa la previsión, el servicio al cliente, la educación, las finanzas, el servicio de alimentos, la atención médica personalizada, la medicina, la logística, los programas de fidelización, el marketing, las compras, las relaciones públicas, la búsqueda y la seguridad.

Según el CTO de Salesforce Solutions, Brett Colbert, la cadena de bloques está configurada para alterar el uso de la tierra, la identidad, la logística global y el transporte marítimo, la automoción, la aviación, la fabricación, los medicamentos recetados, las finanzas, el gobierno, la banca y muchos más.

Solía ​​ocurrir que una gran interrupción en toda una industria ocurría tal vez una vez cada década o menos. Sin embargo, en el entorno actual, estamos comenzando a ver sectores completos de industrias que se ven afectados al mismo tiempo.

Hoy, estamos comenzando a ver los primeros signos de disrupción en el marketing y la publicidad digital. Muchos de nosotros ni siquiera somos conscientes de cómo será eso.

ADYOULIKE se ha integrado con IBM Watson. Salesforce ha lanzado su tecnología Einstein. HubSpot adquirió una empresa de aprendizaje automático, Kemi. Las empresas de blockchain como adChain, Bitteaser, Native Video Box y AdHive han ingresado al espacio de la tecnología publicitaria.

Esta nueva tecnología facilitará que las marcas no solo administren sus grandes datos y obtengan información procesable, sino que impulsará los indicadores clave de rendimiento (KPI) de marketing a nuevas alturas. También marcarán el comienzo de un nuevo nivel de transparencia nunca antes visto en la tecnología publicitaria.

Como especialistas en marketing, todos debemos preguntarnos: "¿Estamos preparados para que el marketing sufra una disrupción fundamental?"

Independientemente de la respuesta, es probable que la gran mayoría de nosotros tenga poca idea de cómo la tecnología está a punto de cambiar nuestra industria para siempre.

Las empresas de tecnología mencionadas anteriormente suelen ser los ejemplos que se dan al describir el uso de la IA y otras tecnologías de marketing disruptivas. Sin embargo, el correo electrónico, la puntuación de clientes potenciales y la optimización de anuncios en línea solo están arañando la superficie de lo que depara el futuro para la tecnología que impulsa nuestro marketing.

El uso futuro de estas tecnologías afectará todos los aspectos de los medios propios, ganados y pagados. Tampoco es solo su uso futuro. La tecnología existe hoy para interrumpir fundamentalmente todos los canales de marketing y medios.

Inteligencia artificial en marketing

Mucha gente antes que yo ha escrito volúmenes sobre IA. Muchos todavía han escrito sobre marketing de IA. De hecho, mi amigo, Paul Roetzer, lanzó el Marketing AI Institute. El sitio está lleno de buenos artículos y reflexiones sobre el marketing de IA. Es importante tener esto en cuenta porque significa que la IA de marketing no es una tendencia que desaparecerá pronto. Tanto es así que, de hecho, hay un centro de marketing de liderazgo de pensamiento de IA en línea.

Roetzer tiene algunas cosas valiosas que decir sobre el marketing de IA que el especialista en marketing moderno de hoy necesita saber. Por ejemplo, dice:

“Los especialistas en marketing que puedan aprovechar el poder de la inteligencia artificial podrán hacer más con menos, ejecutar campañas personalizadas de una complejidad sin precedentes y transformar los negocios como de costumbre a través de nuevos métodos de marketing inteligente de máquinas. Las oportunidades son infinitas para los vendedores y empresarios con la voluntad y la visión para transformar la industria”.

Según una encuesta de Forrester, el 86 % de más de 700 profesionales del marketing con funciones de toma de decisiones en empresas de EE. UU., Europa y Australia coincidieron en que la IA haría que sus equipos de marketing fueran más eficaces y eficientes.

Uno de los principales problemas con las soluciones de inteligencia artificial de marketing es uno de marketing frente a la realidad. Si bien muchas soluciones promocionan el uso de la IA, solo un porcentaje de ellas realmente proporciona valor al usarla. Los otros usan la frase simplemente para comercializar el producto e impulsar las ventas. La forma en que la IA se aplica realmente dentro de la solución es lo que determina su valor.

La IA utilizada para procesar imágenes y tipos de personalidad ha estado disponible durante mucho tiempo. Se consideran elementales en esta etapa y proporcionan un valor mínimo. Las soluciones centradas en interpretar muchos flujos de datos estructurados y no estructurados diferentes para ayudar a escalar, generar informes, predecir resultados y mejorar la precisión son las que brindan valor con la IA.

Muchas de las soluciones de IA de marketing actuales se adaptan estrictamente a la persona (quién) en las siete P del marketing (más sobre esto más adelante). Está bien. Nosotros, los especialistas en marketing, también necesitamos esas soluciones. La mayoría de ellos son de naturaleza meramente predictiva, en lugar de prescriptiva, y aún requieren que un especialista en marketing digiera la información y decida qué acciones tomar.

Por ejemplo, usar IA para enviar correos electrónicos personalizados en el mejor momento a destinatarios individuales, automatizar la calificación e inteligencia de clientes potenciales y calificar el contenido en la página. Todos estos son ejemplos de IA de marketing que se utilizan para atender a la persona (quién) y son de naturaleza predictiva utilizando datos anteriores.

También estamos viendo la IA de marketing entrar en el espacio publicitario de los influencers, o la promoción en las siete Ps. Estas soluciones utilizan IA para unir de manera eficiente y óptima a personas influyentes y marcas, al mismo tiempo que facilitan una transacción financiera entre ellos. También existe en el espacio de marketing de influencers no pagado, para una mejor identificación de influencers, entre otras cosas.

En muchos sentidos, la IA prescriptiva puede aumentar drásticamente la capacidad de un profesional de marketing para tener éxito, superarse y hacer más. En el pasado, esto requería equipos completos de profesionales de análisis o científicos de datos para realizar las mismas tareas que la IA prescriptiva puede realizar hoy.

Mike Kaput, director del Instituto de inteligencia artificial de marketing, comparte que la IA mejorará a los profesionales del marketing en una o más de tres funciones. Es raro que una solución de IA de marketing mejore los tres. La implicación de esto es que la mayoría de los vendedores no están en peligro de perder sus trabajos en el corto plazo. Estas funciones se presentan a continuación:

Evaluación: los especialistas en marketing analizan los datos, el rendimiento anterior y las mejores prácticas para saber qué funciona. Comunican esto a las partes interesadas y colegas.

Recomendación: Utilizan la creatividad humana para recomendar nuevas acciones que pueden tener éxito. Estas recomendaciones se basan en datos de la fase de evaluación. Pero también incluyen buenas dosis de intuición, conjeturas y prejuicios.

Implementación: los especialistas en marketing crean activos y ejecutan campañas. Pueden hacer esto con o sin la ayuda de sistemas de máquinas como el software de automatización.

Forrester también descubrió que el 46 % de las empresas dijeron que sus equipos de marketing y ventas están liderando la inversión en tecnología de IA, la más alta de todos los departamentos. Es seguro decir que el genio de la IA ha salido de la botella y los especialistas en marketing deben estar listos para aceptarlo.

Inteligencia artificial y análisis

Hay algunas partes del marketing que fundamentalmente nunca cambian. Tomemos, por ejemplo, las siete P del marketing: producto, precio, promoción, lugar, empaque, posicionamiento y personas. Con el marketing en línea, estas siete P todavía existen. Sin embargo, uno se olvida constantemente y lo ha sido desde que se integraron los primeros programas de análisis en los sitios web: lugar (dónde).

Lo que hace que el lugar sea tan poderoso en el mundo fuera de línea es bastante simple de entender. Donde existe un negocio de ladrillo y mortero en relación con otros negocios, los hogares, el gobierno y la infraestructura pueden afectar la visibilidad y la viabilidad de una empresa de manera profunda.

Esta P, en lo que respecta al mundo en línea, es ignorada en gran medida por los especialistas en marketing digital de hoy. Donde existe un sitio web en relación con otros sitios web es importante. La infraestructura de conexiones a través de enlaces desde estos sitios web contribuye enormemente a la visibilidad y viabilidad de un sitio web y, en última instancia, al propio negocio en muchos casos.

Un grado de separación

Nuestros análisis en los que confiamos para informar sobre el estado de nuestros sitios web y el impacto de nuestras campañas solo brindan información para los sitios web que se vinculan con nosotros a un grado de distancia. Y en la mayoría de los casos, la atribución solo se proporciona para el último toque. Esto significa que los especialistas en marketing no tienen idea de qué sucesión de sitios web finalmente llevó al visitante al sitio, que a su vez los llevó al sitio web del vendedor. Así es como nuestra analítica reporta información:

Ahora llevemos esto de vuelta a una de las siete P: lugar. Esto es el equivalente a un ladrillo y mortero fuera de línea que solo está al tanto de los negocios y lugares directamente al lado y al otro lado de la calle. En realidad, el negocio podría estar en un bullicioso centro de la ciudad lleno de docenas de tiendas, restaurantes, parques, un juzgado y condominios. Es probable que los clientes de este negocio pasen por algunos de estos otros lugares antes de visitarlo.

Con la mayoría de los análisis actuales, un especialista en marketing solo vería a los clientes que abandonaron los lugares de al lado o directamente al otro lado de la calle. ¿Qué pasaría si la empresa supiera la cadencia exacta de los lugares visitados por cada cliente justo antes de realizar una compra? Esta sería una atribución muy detallada. ¿Qué pasaría si supieran esta información sobre todos los negocios en el área?

Tal vez el negocio descubra que muchos de los clientes de su competidor residen en los condominios a dos cuadras de distancia y solo compran después de correr en el parque. Eso sería información importante para saber. Ahora la empresa puede solicitar información sobre el patrocinio del boletín informativo del condominio con un cupón o enviar a un empleado al parque vestido con un disfraz ridículo para promocionar una venta.

Una dependencia excesiva de la persona (quién) que informa

La mayoría de los programas de análisis actuales no informan los datos importantes mencionados anteriormente. ¿Por qué? Sencillamente, porque no pueden reunirlo. Son demasiados grandes datos para analizar la tecnología que impulsa gran parte de las plataformas de análisis más adoptadas en la actualidad. Fueron construidos sobre un marco tecnológico de 15 años.

Francamente, tampoco tienen muchos incentivos para cambiar. ¿Por qué? Es simple: la mayoría de los programas de análisis de uso frecuente en la actualidad son propiedad de una de las cuatro grandes redes de publicidad en línea. Si los especialistas en marketing tuvieran el nivel de visibilidad mencionado anteriormente, podrían gastar menos y obtener resultados aún mejores.

En cambio, estas plataformas han convencido a la mayoría de los especialistas en marketing de ignorar el lugar (dónde) en nuestro marketing en línea. Han sido capaces de hacer esto siendo muy buenos informando sobre la persona (quién) en las siete P del marketing.

Si bien una persona es ciertamente importante, y también lo son el resto de las P, nunca se nos ha dado la imagen completa en línea. Como especialistas en marketing, nuestra visión de Internet es miope con visión de túnel. Esto significa que las decisiones que tomamos se toman con solo una pequeña fracción de la información que existe. De esta manera, las plataformas de análisis actuales son solo unidimensionales.

Tres grados de separación

¿Qué pasaría si la IA pudiera tomar nuestra visión unidimensional actual de Internet y transformarla en una visión verdaderamente tridimensional? Podríamos ver todas las conexiones dentro de nuestra posible esfera de influencia temática hasta a tres sitios web de distancia. Sabríamos qué anuncios e influencers fueron los más exitosos para generar clics y participación en todos los sitios web que eran relevantes en nuestras industrias. Además, sabríamos qué afiliados fueron los más exitosos dentro de nuestra industria.

Lo que estoy describiendo sería un nuevo sistema de análisis, impulsado por IA, que informaría y rastrearía datos hasta tres grados de distancia de un sitio web. En otras palabras, veríamos datos sobre todos los sitios web que se vinculan con el nuestro, los datos sobre los sitios web que se vinculan con ellos y los datos sobre los sitios web que se vinculan con ellos.

Hacer eso con los programas de análisis más adoptados en la actualidad requeriría acceso sin restricciones a miles y, en algunos casos, millones, de análisis de sitios web. La cantidad de datos generados sería enorme y probablemente inutilizable a cualquier escala para los especialistas en marketing.

Este modelo de análisis e informes presenta una imagen más completa para los especialistas en marketing que incluye la atribución completa y el viaje en línea de los clientes potenciales. No tanto como describimos normalmente el viaje del cliente (solo un grado de separación en los canales propios, ganados y pagados), sino una imagen tridimensional.

Tener acceso a este tipo de datos puede tener un gran impacto en el rendimiento y el costo de los medios pagados al informar a los especialistas en marketing de qué sitios deben mantenerse alejados y cuáles duplicar. También puede ser una bendición para los medios ganados, el marketing de influencers y el alcance de los medios.

Desde la perspectiva de los medios propios, datos como este pueden ayudar a informar a los especialistas en marketing sobre qué contenido en su industria es el más popular o el más desatendido: verdadera inteligencia de contenido. Las percepciones de las redes sociales pagas y orgánicas también serían mucho más ricas y completas en este modelo.

La representación visual de este nuevo sistema de análisis se muestra a continuación:

Rico en datos. Insight Pobre

Vivimos en un mundo que está totalmente consumido por los datos. Pero, ¿qué son realmente los datos? Al final del día, no es más que una mercancía. Un recurso. Lo que debería importar a los especialistas en marketing en este momento es lo que pueden hacer con él. La pregunta que todos los especialistas en marketing deberían hacerse sobre los datos es: "¿Qué ideas están surgiendo que pueden llevar mis campañas al siguiente nivel?"

Cada vez se presta más atención a la idea de una plataforma de datos de clientes (CDP). Definido como almacenamiento unificado e integrado de todos los datos de sus clientes, esta idea se introdujo por primera vez en 2013. Un CDP es de vital importancia para comprender a los clientes potenciales y clientes de manera holística. Esto incluye tanto la pre-adquisición como la post-adquisición.

Desafortunadamente, muy pocos especialistas en marketing tienen un verdadero CDP. En cambio, la mayoría tiene una variedad dispar de sistemas y herramientas que no comparten datos o conocimientos muy bien. Los especialistas en marketing que tienen acceso a la tecnología CDP tienen una gran ventaja sobre los que no.

Las mejores tecnologías de atribución y análisis de marketing tienen CDP incorporado. El valor real para los especialistas en marketing radica en lo que la tecnología puede hacer con los datos y las recomendaciones que brindan. La IA juega un papel fundamental en esta característica.

Atribución de marketing

Al igual que con la mayoría de los análisis actuales, la atribución de marketing es de naturaleza muy unidimensional. Esto es simplemente un reflejo de los datos que entregan muchas de las tecnologías de análisis actuales. La siguiente infografía de Bizible hace un buen trabajo al explicar los diferentes tipos de modelos, canales y actividades de marketing, mapeo de canales y métricas asociadas con la atribución de marketing.

Por ejemplo, el tráfico de referencia aparece como un canal de marketing. Podemos acceder fácilmente a nuestro análisis du jour y encontrar la cantidad de tráfico que entregó una fuente de referencia. Parte de ese tráfico también podría haberse convertido en clientes.

Dependiendo de nuestro modelo de atribución (último toque, por ejemplo), podríamos otorgar crédito al tráfico de referencia de conversión para generar ingresos. Se vería así con el sitio web siendo nuestro y la conversión (venta) en nuestro sitio web:

Esto está bien en un mundo analítico unidimensional. Sin embargo, en realidad, es más probable que algo dirigiera el tráfico a la fuente de referencia y que otra cosa dirigiera el tráfico a ella. Esos son datos a los que la gran mayoría de los especialistas en marketing no tienen acceso hoy. Así es como se vería ese modelo:

Este es un ejemplo de modelo de atribución a tres grados de distancia. Los otros sitios web enumerados podrían ser otras fuentes de referencia, redes sociales, correo electrónico, motores de búsqueda, etc. Como vendedor, esta es una información extremadamente valiosa.

Si supiéramos cuál es el sitio web dos, podríamos ir directamente a ellos y asociarnos en un patrocinio. Tal vez sea un blog popular o una publicación en línea. Seguir la ruta de los medios ganados y presentarles una historia para escribir también es una posibilidad. Tal vez el sitio web uno es un influyente popular en la industria. Esa es una posible asociación de marketing.

El anterior es un ejemplo extremadamente simplificado de modelado de atribución tridimensional y es bastante fácil de entender. Ahora imagine un modelo que muestre todo lo que se vinculó a todas las fuentes de tráfico y todo lo que se vinculó a ellas. Bastante difícil de imaginar, ¿verdad? Se vería algo como el gráfico de abajo.

El modelo anterior puede informar a los especialistas en marketing en qué sitios dejar de publicitar o duplicar la publicidad al mismo tiempo que identifica sitios nuevos y de mejor rendimiento en los que un especialista en marketing debería invertir. También hace lo mismo con los medios ganados, pero en este caso, se trata de dónde pasar el tiempo, a diferencia del presupuesto. También permite a los especialistas en marketing obtener inteligencia de contenido real sobre qué temas resuenan o están desatendidos en su esfera contemporánea de influencia en línea.

Cada sitio web representado en lo anterior por sí solo puede no ser muy importante. No obstante, sus relaciones y conexiones con el resto de sitios web sí lo son. Descubrir e identificar grupos relevantes también lo son.

Otra cosa que puede hacer un mapa tridimensional de franjas de Internet es la triangulación. Lo que significa que en muchos casos se pueden revelar fuentes de tráfico previamente desconocidas (tráfico directo). Esto es muy importante porque algunos sitios web pueden tener grandes porcentajes de su tráfico etiquetado como directo.

Imagine tomar decisiones de marketing basadas en un modelo de atribución unidimensional y perder grandes porcentajes de datos porque están ocultos como tráfico directo. Los especialistas en marketing no necesitan imaginarlo porque lo hemos estado haciendo durante más de una década y ha sido aceptado. La mayoría de nosotros solo vemos el 20% de los datos en un ecosistema digital relevante. Es el otro 80% que no estamos aprovechando para informar nuestras decisiones de marketing.

El amarillo de arriba representa el 20 % de la esfera digital de influencia de la industria que puede ver un especialista en marketing. Esto ha sido aceptado desde principios de la década de 2000. Los análisis actuales impulsados ​​por IA permiten, por primera vez, ver el 80 % restante.

Sé lo que muchos lectores están pensando, ¿cómo podemos tener en nuestras manos estos datos y, una vez que los tengamos, cómo le damos sentido? Lo que se describe arriba es realmente big data. Hay una razón por la que este artículo comenzó hablando sobre marketing de inteligencia artificial y análisis. Cuando los dos están casados ​​lo hace posible.

Actualmente existe la tecnología para hacer esto y no es solo predictivo, es IA prescriptiva. Esto significa que analiza grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para decirle explícitamente al vendedor qué hacer a continuación. De esta manera, la analítica tal como la conocemos ha cambiado para siempre.

El futuro es ahora

Todas las tácticas asociadas con los medios ganados, propios y pagados que se describen en el libro electrónico ofrecen soluciones independientes y no forman parte de una plataforma de análisis integrada impulsada por IA. Esto está ayudando a impulsar la glotonería de los comercializadores de software de Martech a los que se enfrentan cada año. Esto no es ideal.

Solo en 2017, el ecosistema de software de martech tenía más de 5000 proveedores. Cuando estas categorías se combinan en una plataforma de análisis impulsada por IA, hace que la integración de todo el marketing con el software de ventas y servicios sea mucho más simple y la curva de aprendizaje sea mucho más fácil de navegar. Sin mencionar que el proceso de adquisición de una solución integral es mucho más aceptable que la alternativa.

De lo contrario, los especialistas en marketing buscan adoptar 12 soluciones únicas de software impulsadas por IA para impulsar su comercialización. Esta es la razón por la cual los especialistas en marketing han adoptado el software de automatización de marketing en esta década. Claro, es posible reclutar a ocho proveedores de software diferentes para hacer lo que un proveedor de automatización de marketing puede lograr, pero no es lo ideal, por razones obvias.

La adopción de múltiples tecnologías de marketing, en general, produce flujos de datos no unificados almacenados en lugares separados. Estos sistemas están desconectados entre sí y, como resultado, ofrecen datos incompletos. Imagine tener que mirar 12 tableros únicos para descifrar la estrategia y las tácticas en marketing. Eso es lo que muchos están haciendo.

Dicho esto, ahora es el futuro porque existen soluciones integrales de análisis impulsadas por IA que pueden unificar la vista del cliente, hacer que los grandes datos sean procesables, analizar datos estructurados y no estructurados, predecir resultados, prescribir acciones, proporcionar atribución de marketing completa y abrir 80 % más de la web a los ojos del vendedor.

Durante más de una década, los especialistas en marketing han estado en deuda con solo unos pocos proveedores de análisis que también venden publicidad en línea. Realmente no tienen ningún incentivo para ayudar a los especialistas en marketing a gastar menos y aún así obtener mejores resultados. La independencia de los datos es la única forma de evitar este conflicto de intereses inherente.

La alternativa sería dejar de hacer publicidad en línea por completo o recortar los presupuestos. Procter & Gamble anunció el año pasado que recortaría su gasto en medios en línea hasta en $140 millones debido a preocupaciones sobre la seguridad de la marca, bots y contenido objetable.

Este problema podría haberse resuelto fácilmente con una inversión comparativamente conservadora en análisis impulsados ​​por IA. Esta tecnología facultaría a Proctor & Gamble para centrarse en el lugar (dónde) en las siete P del marketing: ese es el núcleo de su problema.

No son solo los medios pagados los que se benefician; Los medios pagados, ganados y propios pueden verse afectados positivamente por esta nueva tecnología, desde el marketing de influencers y el SEO hasta la publicidad gráfica y las redes sociales.

Si desea profundizar en la IA y estas tácticas, consulte mi libro electrónico completo que está disponible de forma gratuita. Partí para aprender todo lo que pudiera sobre IA y marketing y espero sinceramente que tú también hayas aprendido algo nuevo de este viaje.

(Nota: tiene hasta el 15 de mayo para inscribirse en "Marketing de contenido completo: el arte y la ciencia de hacer que el contenido importe" de la Rutgers Business School. Es un curso en línea impartido por mis amigos Ian Cleary y Mark Schaefer. Sus conferencias también son auténticas. Use nuestro código de descuento, "crecer", para obtener un 10 % de descuento).

Una versión de este artículo se publicó por primera vez en Social Media Today.