El mercado de la tecnología y servicios de inteligencia artificial se espera que alcance los $407 mil millones para el año 2027, y ya las empresas están evaluando, experimentando o ejecutando estrategias impulsadas por IA. Según Salesforce, el 68% de los especialistas en marketing en 2022 afirmaron tener una estrategia de IA completamente definida, un gran salto en comparación con el 29% que dijo lo mismo en 2019.
Pero si esas estrategias están generando resultados impactantes es otra historia.
La IA no es una varita mágica que puedes agitar sobre tu conjunto de marketing para enviar correos electrónicos o mensajes de texto y esperar resultados significativos. Primero debes aplicar la tecnología de IA a dos cosas: buenos datos y estrategias inteligentes.
Se trata de los datos
Dejando de lado las conversaciones técnicas y las grandes predicciones, la IA es simplemente una herramienta altamente eficiente para organizar y mostrar datos. La parte «Inteligencia» de la IA se basa en datos, tanto los tuyos como los de tu proveedor de soluciones.
Por ejemplo, las marcas a menudo tienen grandes cantidades de datos sobre clientes y productos, la mayoría de ellos no estructurados. Aprovechar esos datos para obtener información estructurada y accionable es como encontrar una mina de oro. La IA puede extraer atributos de los clientes, como género, edad, taxonomía de productos, componentes, color y más, que las marcas pueden aprovechar para tomar mejores decisiones.
La IA puede ayudar a predecir la probabilidad de que un cliente compre un producto en particular y luego hacer recomendaciones de productos más relevantes. También puede ayudar con el diseño de productos, la fijación de precios e incluso la mensajería. Pero todo esto depende de contar con buenos datos desde el principio. No solo una gran base de datos, sino una base de datos de calidad.
Para los especialistas en marketing, eso significa contar con datos relevantes de primera mano y de «cero partes», recopilados a través de interacciones directas con los clientes en ventas, comunicaciones y otros puntos de contacto directo.
Pero esos no son los únicos datos que los especialistas en marketing pueden aprovechar. Trabajar con la plataforma de tecnología de marketing adecuada también puede proporcionar una gran cantidad de datos adicionales sobre el comportamiento del consumidor, obtenidos a partir de miles de campañas en diversas empresas e industrias.
Por ejemplo, Wunderkind tiene petabytes de información sobre el comportamiento del consumidor obtenida a partir de billones de puntos de datos individuales acumulados durante 13 años. Solo en los últimos 30 días, hemos rastreado más de 170 mil millones de eventos de comercio electrónico y capturado casi 950 millones de asociaciones únicas de dispositivos o correos electrónicos, y más de 11 mil millones de vistas de páginas de sitios de comercio electrónico.
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Eso no es presumir. Es un ejemplo del vasto volumen de datos a los que las marcas pueden acceder, lo cual puede actuar como un multiplicador de fuerza para escalar rápidamente la efectividad de sus propios conjuntos de datos internos.
Pero la estrategia también importa.
Los datos son la base, pero también importa lo que construyas sobre ellos. Es fácil dejarse llevar por la emoción de la IA y distraerse con casos de uso sofisticados que no necesariamente abordan tus necesidades principales como negocio.
El caso de uso más práctico para la IA es mejorar la eficiencia de las operaciones existentes y ofrecer predicciones accionables. Solo asegúrate de enfocar la ejecución de la IA en tus interacciones más valiosas, no en las de mayor volumen.
Eso puede sonar contradictorio. Claro, es tentador usar la IA a gran escala en millones de interacciones de menor valor solo porque facilita la vida de alguien. Pero enfocar los esfuerzos en interacciones de mayor valor, como cuando los clientes agregan productos a su carrito en tiempo real, ofrecerá un retorno de inversión mucho mejor en tu inversión en IA.
Curiosamente, la IA también puede ayudar con esto. El modelado de propensión utiliza el aprendizaje automático para ayudar a asegurarte de que estás llegando a los mejores clientes al examinar el comportamiento pasado de apertura, clics y compras. Básicamente te permite determinar qué clientes son más propensos a comprar tus productos u realizar otras acciones, calcular el valor de por vida de un cliente, determinar el potencial de abandono y evaluar el valor de los clientes potenciales.
Otros usos dirigidos de la IA incluyen:
- Motores de recomendación: Hacer recomendaciones de productos basadas en comportamientos anteriores y preferencias declaradas.
- Filtrado colaborativo: Analizar los gustos, preferencias e historial de navegación de los clientes para predecir lo que podrían comprar a continuación, encontrar nuevos clientes y reducir la pérdida de clientes.
- Venta estratégica adicional: Convertir un carrito abandonado en una compra mediante la venta adicional de una opción de lujo o la venta de una opción económica, o redirigir a alternativas sugeridas si un artículo está agotado.
- Venta cruzada complementaria: Identificar productos que se compran con frecuencia juntos y ofrecer una recomendación de paquete, aumentando tanto la satisfacción del cliente como el tamaño del carrito.
Estas son solo algunas de las formas en que la IA puede desempeñar un papel en la ejecución y el marketing del comercio electrónico, más allá de simplemente enviar un correo electrónico generativo. Estas son herramientas poderosas que generan ingresos y tienen un potencial estratégico mucho mayor que limitar la IA a comunicaciones «simples».
Por eso es importante seleccionar un socio de soluciones de marketing que no solo comprenda el panorama general, sino que también tenga la capacidad de cumplir con él. Al evaluar proveedores de tecnología de marketing, asegúrese de preguntar no solo si tienen una solución de IA, sino cómo se integra con su tecnología existente y cómo aumentará la eficiencia y los resultados.
En un mundo donde la fuerza disruptiva de la IA está remodelando el tejido de los modelos de negocio tradicionales, las empresas deberían buscar resultados tangibles, no promesas o tecnología llamativa. No se conformen con soluciones simples. Exijan resultados y logros de un socio que no solo comparta su visión a largo plazo, sino que también tenga los medios para cumplir.
Para obtener información práctica y consejos sobre cómo evaluar e integrar las capacidades de IA en su estrategia de marketing de comercio electrónico, descargue el informe gratuito de Wunderkind, «Revolutionizing Retail: How To Navigate The AI Landscape To Drive Performance».
