No hace mucho tiempo, la Inteligencia Artificial se consideraba ciencia ficción para el Marketing y las empresas descartaron la idea de innovar sus equipos de marketing con herramientas de inteligencia artificial. Se pronostica que las empresas están dispuestas a desembolsar hasta 57 mil millones para AI Marketing.

Si bien el uso de Predictive Analytics por parte de Starbucks aumentó sus ingresos orgánicos al 21% (de un promedio del 12%), Chase Bank anunció que el uso de aprendizaje automático trajo más humanidad a su comercialización, capaz de humanizar mejor los conceptos de contenido para una mayor participación.

La inteligencia artificial en marketing comenzó a superar los límites de lo que las empresas pueden ofrecer. Alibaba implementó rápidamente la conocida como “Tienda fashionAI” (N.T. Fashion AIStore) que utiliza Inteligencia Artificial para servir a los clientes de manera inteligente. asimilando una gran cantidad de datos a medida que los consumidores ingresan a la tienda y navegan, aprovechando esos datos en los sistemas para aumentar el rendimiento de la empresa.

Las empresas de todo el mundo están tomando nota.

La inteligencia artificial es y continuará reinventando la forma en que las empresas capturan, clasifican y monetizan los datos de los consumidores para obtener ganancias. Existen aplicaciones de IA que ofrecen ventajas en cada etapa del ciclo de vida del cliente.

La evolución de la IA en el marketing resultó en la transformación de las empresas, es responsable de estrategias de marketing altamente efectivas, un porcentaje mejorado de los prospectos de conversión y ofertas de experiencia del cliente impecables.

Presentamos 5 de las tecnologías/técnicas de IA más innovadoras para el marketing y destaquemos lo que las distingue del resto.

Audiencia Hiperpersonalización

Si bien la publicidad digital revolucionó el marketing, su adaptación tuvo un costo de algunos inconvenientes significativos. El 75% de los compradores en línea expresaron su frustración hacia la publicidad irrelevante que eventualmente los llevó a alejarse del sitio web o marca.

Con la magia de AI / ML la hiperpersonalización está automatizada, los especialistas en marketing de todo el mundo pueden suministrar publicidad relevante a gran escala.

Es prácticamente imposible para cualquier empresa establecer una relación personalizada con sus clientes. que podría oscilar entre miles e incluso millones. El uso de la inteligencia artificial en marketing hace que la construcción de una relación uno a uno sea posible e incluso mejor que la interacción humana tradicional, ya que puede ofrecer contenido, productos o servicios extremadamente personalizados a los clientes después de comprender sus detalles personales más granulares a una velocidad y grado de precisión que ningún humano puede igualar.

Este tipo de innovación de marketing digital es posible al combinar lo que el aprendizaje automático y el Internet de las cosas (IoT) (N.T. IdC o Internet de cosas) tienen para ofrecer para capturar tantos detalles, lo más profundo posible sobre el cliente.

Esta granularidad va mucho más allá del historial de compras o de los detalles del perfil. Sin embargo, saber todo sobre un cliente no es suficiente: todos estos datos deben ponerse en práctica. Uno debe poder personalizar la comunicación con cada uno de los clientes para aumentar su satisfacción y ganar su lealtad.

Aunque ML puede capturar y agrupar fácilmente la actividad del cliente, algunos argumentarán que estamos muy lejos de que el ML sea capaz de mostrar conceptos creativos que se involucren con sus audiencias de clientes hiperpersonalizadas.

Actualmente, no hay empresas que hayan alcanzado un punto de 1 a 1 en conceptos creativos creados por AI para sus audiencias hiperpersonalizadas, lo que significaría que entre usted y su esposa, ambos recibirán imágenes de diferentes perros para productos de seguros para mascotas basados en ¡Tus preferencias de amigos peludos!

Esto debería ser una pequeña ventana para ti en el futuro porque no estamos lejos de eso.

Aquí hay una instantánea de qué más esperar en la longitud de onda similar:

  • Notificaciones push sólo cuando el cliente usa activamente su dispositivo
  • Marketing basado en eventos utilizando la estacionalidad, ubicación, zona horaria y otros detalles específicos del cliente.
  • Mostrar el tiempo de ejecución del catálogo de productos cambiando las opciones de productos en función de lo que amplían y dedican más tiempo.
  • Crear listas de reproducción personalizadas de temporada u hora del día específicas para el gusto del cliente.
  • Ofrecer descuentos y servicios específicos cuando garantiza la mejor posibilidad de retención.

Empresas que actualmente utilizan esta tecnología:

Amazon: las refinadas recomendaciones basadas en AI de Amazon obtienen un 35% más de conversiones y su filtrado colaborativo de elemento a elemento genera un 60% más de conversiones en el sitio de los competidores

Westfield Complex en Londres: Las cámaras CC (N.T. en el circuito cerrado) capturan el sentimiento a través del estado de ánimo, el género, el movimiento, el grupo de edad y otros detalles de los clientes a medida que se mueven por el complejo para mostrar anuncios relevantes en sus vallas publicitarias que sirven al grupo mayoritario presente en el complejo.

Spotify: Al agregar las frecuencias de sonido codificadas con los atributos personales del usuario y la información identificable, sugerir canciones y crear listas de reproducción basadas en la selección de oyentes con ideas afines se vuelve fácil y formula la popular función “descubrir” en los servicios de transmisión de música, Spotify se convirtió rápidamente en líder del servicio de la transmisión de música.

Netflix: esta compañía captura con precisión el estilo de visualización del espectador y sugiere contenido altamente preciso. La compañía ha dominado su inteligencia artificial hasta tal punto que puede predecir qué actor haría bien para qué tipo de guión y produce dicho contenido a través de sus sugerencias, que disfrutan de tasas de éxito

Starbucks: Mediante la inteligencia artificial, la empresa envía sólo las notificaciones push específicas para el cliente y, por lo tanto, se ha convertido en uno de los programas de fidelización más extensos de la historia.

2. Tiempo dirigido

Si no puede determinar cuándo es el mejor momento para llegar a los clientes, todos sus correos electrónicos y notificaciones se unirán al grupo de otro material de marketing con el que todos somos bombardeados cada día; o peor, el lugar equivocado y el momento incorrecto podrían incluso costarle el cliente indefinidamente

Aquí es dónde entra en juego la sincronización específica. Al elegir el momento perfecto para enviar su comunicación al cliente, aumentará drásticamente su tasa de conversión al tiempo que reducirá su abandono porque puede haberle enviado algo justo cuando planeaban buscarlo.

Inversamente, si los datos de ubicación + las actualizaciones del estado de las redes sociales vinculados entre sí concluyen que un cliente está en un funeral, probablemente no sea una buena idea dejar caer una notificación push recordándoles un descuento. Esto elimina la base de prueba y error de la publicidad, al ejecutar campañas con precisión.

AI también podrá recomendar contenido que sea específico para una estación particular del año, o unas vacaciones reuniendo detalles como zona horaria, ubicación, clima, etc. Aprovechar estos datos en una forma muy eficiente de aumentar las ventas al garantizar su comercialización. Siempre está en el momento correcto, en el lugar correcto.

Ejemplo de servicios:

  • Una notificación automática con ofertas para una cafetería cercana cuando un cliente está en camino a trabajar
  • Notificar a los clientes las ofertas de fin de semana en un centro comercial cercano en las mañanas de fin de semana cuando es probable que un cliente salga en función del historial de ubicaciones
  • Comunicación por correo electrónico el día del cheque de pago por la mañana, cuando es probable que un cliente compre u ordene sus finanzas.
  • Sugerir contenido basado en tiempo según la hora del día (como noticias en la mañana, un video del programa favorito en la noche, etc.
  • Recomendar contenido basado en la temporada actual como ropa de invierno para invierno y ropa de playa para verano

Empresas que actualmente utilizan esta tecnología:

Google: una de las características más querida de Google es su notificación de alerta de tráfico en la ruta al trabajo todas las mañanas, precisamente antes que el usuario salga a trabajar. Hay muchos otros, como horarios de autobuses, etc., Que se envían sólo a las horas relevantes de los días laborables y no los fines de semana. Google recopila las rutas de conducción frecuentes del usuario, el tiempo y otros patrones de comportamiento para hacer el mejor uso de las notificaciones en el momento específico. A la larga, los usuarios esperan estas alertas y obtienen un valor significativo de ellas.

Youtube: según su preferencia de visualización durante un tiempo específico, YouTube le muestra recomendaciones relevantes para su estado de ánimo. Por ejemplo, si un espectador ve una receta todas las noches, recomienda varios videos de recetas. Si el mismo espectador ve videos sobre deportes, todos los fines de semana YouTube recomienda exactamente eso. Youtube es conocido por su algoritmo regresivamente adaptativo que puede cambiar para adaptarse a las preferencias del usuario a medida que cambian a a diario. por hora y, en algunos casos, en tiempo real.

3. Publicidad personalizada basada en el contexto

Existen varias teorías de conspiración sobre cómo Facebook y Google escuchan secretamente conversaciones porque le están enviando anuncios de productos o servicios que tenía en mente.

No se equivoquen, estas compañías ciertamente están escuchando, pero al instante los anuncios contextuales no se hacen a través de los micrófonos del usuario. Su inteligencia artificial recopila miles de puntos de datos de cada cliente, como el historial de búsqueda, las interacciones sociales, las interacciones en línea, las cookies y más, todo lo cual funciona en conjunto para servir de inmediato anuncios que son muy relevantes según el contexto.

Al dirigirse a aquellos que tienen mayor probabilidad de participar, las empresas pueden publicar anuncios de alta calidad con un alcance al cliente y tasas de conversión impresionantes. Con este nivel de publicación dinámica de anuncios contextuales, los clientes ven lo que realmente quieren ver cmo un anuncio y no lo que las compañías les muestran al azar como “ruido”.

Entonces, la próxima vez que hable con su pareja sobre cómo dormir bien con algunos accesorios de cama nuevos, esté atento a los anuncios de almohadas de espuma viscoelástica que le seguirán 😉

Ejemplo de servicios:

  • Si le gustó una publicación en algún grupo de comercio electrónico, recibirá anuncios para este sitio en de comercio electrónico.
  • Si ha estado donando dinero en línea para organizaciones benéficas o emergencias nacionales, se le brindarán más oportunidades de caridad
  • Si agregó un producto a su carrito pero no lo compró, será reorientado con un anuncio sobre este producto específico y otros similares de ese sitio web
  • Si publica imágenes de Halloweeen o cualquier día festivo específico, se mostrarán anuncios de temporada relacionados y campañas emergentes

¿Cómo utilizan Google y Facebook esta tecnología?

Cuando navegamos en cualquiera de los subproductos de Google como Chrome, el sitio YouTube, las aplicaciones de Play Store o el motor de búsqueda en si, la empresa muestra anuncios que son contextualmente relevante y casi parecen los resultados que queríamos

Facebook: En función de las interacciones sociales, Facebook ofrece anuncios muy relevantes para los usuarios, obteniendo lo mejor que la publicidad tiene para ofrecer. ¡Juntos combinados, Google y Facebook están listos para alcanzar un ingreso de $ 200 mil millones sólo por su publicidad!

4. Precios dinámicos

La fijación dinámica de precios trajo consigo una interrupción importante en el mercado del mundo del marketing al fijar el precio de un producto o servicio que funcionó tanto para la empresa como para el cliente en función de variables individuales.

La estrategia de fijación de precios, generalmente se ha basado en algoritmos específicos que tuvieron en cuenta algunos parámetros estándar de entrada del usuario para fijar el precio de un producto o servicio

Al tener en cuenta los picos de demanda, los mercados fluctuantes y varios otros factores, la IA puede aumentar o disminuir el precio de un producto / servicio en tiempo real, optimizando así las ganancias.

AI reúne información del cliente como preferencias, comportamiento de navegación, ubicación, demanda en esa ubicación, etc.y determina el precio de la oferta.

Esto no sólo ofrece más beneficios de menos trabajo a las empresas. sino que también proporciona una experiencia de valor agregado que es más confiable para el usuario final.

Ejemplo de servicios

  • Precios de un boleto de avión, según la demanda estacional o el precio de la competencia.
  • Aumento de precios basado en horas pico de demanda del producto / servicio
  • Precio específicos de la ubicación para la complejidad de las ofertas.
  • Precios basados en el tiempo de tráfico de los productos / servicios
  • Aumentar la tasa del producto cuando hay un aumento de su demanda

Empresas que actualmente utilizan esta tecnología:

Booking.com: Según la temporada de reserva (como vacaciones, temporadas de viaje), la cantidad de vueles se ejecutan para esa ruta, los precios de la competencia, el dispositivo utilizado, las demandas y otros puntos de datos, sitios como Booking.com, American Airlines, etc., aprovecharon al máximo los precios dinámicos.

Uber; Al fijar el precio de un viaje en función del tráfico en la ruta programada o la dificultad para llegar al destino, Uber ganó con éxito la lealtad y la confianza tanto de los conductores como de los clientes.

5. Conservación de contenido generado por IA

Según una encuesta reciente del New York Times, sólo tiene 8 segundos para captar la atención de su visitante. El 75% de los visitantes se irían si no puede ofrecerles contenido personalizado hecho a medida de ellos.

Si bien AI ha estado generando el contenido, que ha sido recibido con una respuesta abrumadoramente positiva de los lectores, AI ahora también es capaz de curar ese contenido por completo para construir el flujo y el concepto creativo más efectivos

AI comprende el tipo de contenido que les interesa a los clientes y captura los detalles de dónde dejan de leer o cuánto tiempo pasan leyendo un correo electrónico de marketing. Después de sopesar varios puntos de datos recopilados de los clientes, AI selecciona el contenido (en algunos casos, combina elementos de una creatividad dinámica) para que sea visualmente atractivo y, lo más importante, conduce a la acción del cliente

El contenido generado por AI también utiliza las mejores palabras SEO posibles de forma natural para mejorar la visibilidad en línea y la capacidad de búsqueda del contenido a través de sabe qué se está buscando actualmente, por qué se está compitiendo y qué es no posicionarse adecuadamente

Ejemplos de servicios:

  • Si el cliente muestra la intención de actuar de inmediato, AI no dudará en mostrar botones de acción como compar, pagar, etc. Justo después de la breve introducción sin que el cliente tenga que desplazarse
  • Dependiendo de qué dispositivo le gusta al cliente acceder a correos electrónicos o mensajes. AI crea contenido que es visualmente atractivo para este dispositivo en particular.
  • Si un cliente está más interesado en los gráficos o la representación gráfica del contenido, AI genera más de ese contenido volviendo a proponer texto a la tabla.
  • Si al cliente le gusta breve, el contenido es breve pero para los amantes de los detalle, el programa puede crear descripciones detalladas o viñetas en los siguientes pergaminos de la página de inicio.
  • Un blog con un estilo establecido de artículos basados en la retención e interés de la audiencia
  • Enumerar los temas y borradores que se escribirán y su orden en función de la demanda, el interés y la relevancia.

Empresas que actualmente usan esta tecnología:

  • Chase Bank: Chase Bank fue uno de los primeros servicios bancarios en adoptar la creación de contenido a través de IA y luego anunció que sus clientes estaban “extremadamente satisfechos” con el nuevo contenido que sonaba aún más humano que sus humanos.
  • Estrategia de contenido de HubSpot; esta herramienta ofrece temas específicos para los escritores y sus métricas, como la relevancia, el volumen de búsqueda mensual, la fortaleza del dominio, etc., para los escritores que pueden aprovecharla al máximo para crear artículos que funcionen junto con sus estrategias para SEO

Nuestra Conclusión

El 45% de nuestra población mundial actual y el 90.4% de nuestros millenials usan las redes sociales.

Más del 90% de estos consumidores encuestados están dispuestos a compartir sus datos de comportamiento para obtener beneficios, ofertas y recomendaciones adicionales que harán que su experiencia de compra sea más fácil y más fluida.

Si deseas publicar anuncios significativos que realmente funcionen para la persona adecuada en el momento adecuado, la publicidad personalizada basada en contexto se está convirtiendo en el destino de las empresas, independientemente de la industria y el tamaño.

Con demandas fluctuantes en productos y servicios, también se hace necesario adaptar los precios en tiempo real en función de los patrones y tendencias identificados en los datos, maximizando las ganancias. Para las empresas que confían significativamente en el marketing de contenidos. AI puede recomendar programáticamente en el marketing de contenidos que garanticen que las piezas de contenido más valiosas y atractivas basadas en datos y hechos salgan al mercado.

Estamos en una nueva era del marketing digital y eso está siendo liderado por la brillantez de las innovaciones de datos de comportamiento en las redes sociales y la web combinadas con los avances del modelo de datos.

La combinación de AI y datos / ML es la combinación perfecta para el marketing de clientes a prueba de futuro.

Las tecnologías de comercialización de IA eliminan los supuestos y las conjeturas al incorporar datos en tiempo real que han demostrado mejorar el valor de su marca a medida que disfruta de una base de clientes más leal a convertirse en futuro.

Háganos saber sus pensamientos sobre la próxima frontera de marketing en los comentarios.

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Fuente original del artículo aquí

autor: https://www.linkedin.com/in/timvirga/

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