El ámbito del marketing digital está en constante evolución y cambio: técnicas de hace un par de años han quedado ya obsoletas y es fundamental encontrar nuevas herramientas efectivas.
Así, es importante conocer las últimas tendencias y tecnologías que transformarán y mejorarán el marketing digital para poder explotar todo su potencial. ¿Las vemos?
Este es el caso de la inteligencia artificial: se espera que esta tecnología revolucione el paradigma actual del marketing. De hecho, muchas empresas ya están hoy innovando en sus campañas de marketing digital gracias a la aplicación de la inteligencia artificial.
En este artículo pretendemos analizar un poco más en profundidad el impacto previsto de la IA en marketing digital y explorar alguna de sus aplicaciones.
Definiendo la inteligencia artificial
Según Demis Hassabis, CEO de DeepMind, una start-up de inteligencia artificial (IA) adquirida por Google en 2014, la IA es “la ciencia de hacer las máquinas inteligentes”. Lejos de ser una visión demasiado futurista de la tecnología que viene, esta definición describe una realidad que cada día gana más peso.
Diferencias entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning
No obstante, el término “inteligencia artificial” puede parecer demasiado genérico. Entendemos mejor su significado cuando desengranamos su contenido. Así, la IA agrupa diferentes tecnologías: las dos principales son el machine learning y el deep learning.
- La inteligencia artificial pretende replicar en parte, completamente o, incluso, de forma superior, la inteligencia humana.
- El machine learning se basa en otorgar a los ordenadores la capacidad de aprendizaje automático a través de grandes conjuntos de datos (el llamado 'big data').
- El deep learning va más allá y pretende construir múltiples capas de abstracción sobre conjuntos de datos para llegar a una conclusión superior, lo más similar posible a cómo lo haría la mente humana.
Fuente: Nvidia
Para entender mejor la diferencia entre estas tecnologías podemos utilizar un ejemplo: La IA sería el sistema para reconocer imágenes de perros; el machine learning proporcionaría al sistema cientos de miles de imágenes de perros; el deep learning, por su parte, ayudaría al sistema a reconocer patrones para identificar un perro (por ejemplo, el hecho de tener cuatro patas sería un indicador de que la imagen encontrada podría ser la de un perro).
Machine learning vs deep learning
Así, vemos que la principal diferencia entre el machine learning y el deep learning es que este último no requiere ser operado por un humano para dirigir a la máquina o procesar el resultado. Es decir, es capaz de funcionar sin supervisión y así evitar la intervención humana.
De hecho, el deep learning es la faceta del machine learning que está despertando mayor interés en muchos ámbitos, ya que permite mejorar aspectos como el reconocimiento del habla, la visión y el procesamiento del lenguaje en ordenadores, con el potencial que ello implica.
Es por estos motivos que el deep learning ha vivido importantes avances que han permitido que las máquinas puedan ocuparse, solas, de tareas que hasta ahora eran impensables, como percibir objetos, traducir, reconocer voces… Son evidentes, entonces, las inmensas posibilidades de la aplicación de estas tecnologías al mundo del marketing.
La relación entre la inteligencia artificial y el marketing digital
Como decimos, la inteligencia artificial está empezando a estar más presente en el mundo del marketing a través de tecnologías y herramientas cada vez más sofisticadas. No obstante, la idea de prescindir de la acción o supervisión humana todavía queda lejos: aún es necesaria su intervención y existe aún un potencial enorme por explotar.
¿Sabías que el 90% de los datos del mundo se han generado en los últimos 2 años? Sí: la digitalización de nuestras vidas y la irrupción de internet en todos los ámbitos está generando una cantidad ingente de información. Tal cantidad de datos es imposible de procesar por un humano: las personas tienen una capacidad finita de definir su estrategias de marketing y ponerlas en acción en base a la información obtenida.
Por su parte, los sistemas de IA tienen una capacidad infinita de procesar datos e, incluso, de llevar a cabo acciones de marketing. Y de forma más acertada, rápida y económica.
El hecho de incorporar la inteligencia artificial al mundo del marketing permite conseguir mejores resultados de forma más rápida, liberando, a su vez, una gran parte del tiempo de los profesionales del marketing que ahora dedican a tareas repetitivas y de poco valor añadido. Así, los equipos de marketing podrán centrarse en la innovación y en la mejora continua aplicada a sus campañas.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en el marketing digital
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en el marketing digital están presentes a lo largo de todos los procesos. Este gráfico de Smart insights así lo ilustra:
Fuente: Smart Insights
La IA no solo está presente en todas las etapas del embudo de marketing digital, sino que además nos puede ayudar a mejorar resultados en cada una de ellas. Entremos un poco más en detalle y veamos algunas aplicaciones concretas de la inteligencia artificial en el mundo del marketing. Aunque algunas puedan parecer ciencia ficción, muchas son ya una realidad a día de hoy:
1. Generación de contenido
Sí, lejos de generar textos sin sentido, la inteligencia artificial ya permite crear contenido interesante y 100% original. Herramientas como Wordsmith, Articoolo y Quill permiten generar contenidos a partir de una serie de datos e información muy básica. De hecho, medios como Forbes o Associated Press ya utilizan esta tecnología para redactar noticias y atraer tráfico a sus páginas.
2. Curación de contenido
Seguro que has experimentado este tipo de tecnología a través de las recomendaciones de productos de Amazon o de los contenidos de Netflix. A esto nos referimos cuando hablamos de curación de contenido: ofrecer un contenido adecuado a cada usuario, de forma totalmente personalizada y, gracias a la inteligencia artificial, además, de manera automática.
3. Publicidad programática
La publicidad programática se basa en utilizar inteligencia artificial para automatizar la compra de espacios publicitarios para llegar a segmentos mucho más específicos. Un ejemplo de esta automatización es el Real-time-bidding o RTB: este tipo de publicidad programática permite maximizar la conversión a cliente y reducir el coste de adquisición de manera eficiente y rápida.
4. Analítica predictiva
La inteligencia artificial permite llevar el marketing digital un paso más allá: es posible adelantarse a las necesidades del usuario y ofrecerle el producto o servicio que necesita incluso antes de que lo busque, gracias al análisis predictivo. Este tipo de análisis consiste en el uso de datos, algoritmos y técnicas de machine learning para determinar la probabilidad de determinados eventos futuros en base a los datos históricos.
Las aplicaciones de la analítica predictiva son enormes en el mundo del marketing. Una de ellas es el lead scoring, una técnica que permite determinar con mayor certeza la probabilidad de que un prospect se convierta en cliente en función de su perfil y comportamiento.
5. Chatbots
Es posible que cuando pienses en inteligencia artificial te venga a la cabeza, en seguida, un robot. En marketing digital son muy comunes los chatbots, la faceta más visible de la IA y que muchas marcas han empezado a implementar como canales de comunicación con sus clientes potencialese.
Las ventajas de los chatbots son evidentes: permiten ofrecer un servicio de atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana. A su vez, son capaces de gestionar un gran volumen de consultas de forma simultánea y manteniendo un alto nivel de calidad del servicio.
6. Marketing automation
Actualmente la automatización del marketing requiere de la intervención humana para determinar los flujos y las reglas de cada customer journey, irónicamente. No obstante, la inteligencia artificial podría conseguir, en un futuro no muy lejano, que estas herramientas sean completamente autónomas.
De esta forma se decidiría, de manera automática, cuál es el mejor camino a seguir para cada usuario en función de su perfil concreto y los datos históricos de los que dispone.
7. Email marketing
El email marketing no se escapa de adoptar iniciativas que incorporan la inteligencia artificial. No podía ser de otra manera estando ante una herramienta de marketing digital tan potente como es el email marketing. De hecho, herramientas como Phrasee y Persado utilizan distintos procesamientos de lenguaje natural para crear asuntos, cuerpos de email o copies de call to action que obtienen mejores resultados que los ideados por humanos en un 95% de los casos.
8. Diseño web y User Experience UX
Aunque parezca impensable, la inteligencia artificial también se está abriendo camino en el campo del diseño web y del User Experience (UX). En la actualidad ya podemos encontrar herramientas como Grid, que utilizan la IA para diseñar páginas web en base a una serie de información que debe proporcionar el usuario, como, por ejemplo imágenes, texto, etc.
El futuro de la inteligencia artificial y su relación con el marketing digital
Según el Hype Cycle de Gartner para publicidad y marketing digital de 2019, la IA se encuentra en una fase inicial llamada “Innovation trigger” y aún le quedan 10 años para llegar a una fase de madurez.
En los próximos años veremos cómo el mercado de la inteligencia artificial en el sector del marketing digital se expande rápidamente. Es cierto que todavía no sabemos cuál será el impacto de la inteligencia artificial en el marketing ni cómo transformará los roles y funciones de los equipos. ¡Pero estaremos atentos a todos sus movimientos!
No obstante, sí sabemos que la introducción de la IA y su implementación en los departamentos de marketing será una gran ayuda capaz de mejorar resultados y optimizar estrategias. Sin duda, los primeros actores en subirse al tren de la inteligencia artificial serán los que conseguirán una mayor ventaja competitiva. ¿Qué opinas tú?
