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Empiezo con algunos datos:

  • La Inteligencia Artificial y el Machine Learning están camino de generar entre 1,4 y 2,6 billones de dólares en valor al resolver problemas de Marketing y Ventas en los próximos tres años, según el McKinsey Global Institute.

 

  • El uso de la Inteligencia Artificial por parte de los profesionales del Marketing se disparó entre 2018 y 2020, pasando del 29% en 2018 al 84% en 2020, según el más reciente Estudio sobre el Estado del Marketing de Salesforce Research.

 

  • La Inteligencia Artificial, el Machine Learning, las tecnologías de Marketing y publicidad, los asistentes de voz/chat/digitales y la tecnología y las aplicaciones móviles son las cinco tecnologías que tendrán un mayor impacto en el futuro del Marketing, según el informe de referencia de liderazgo en Marketing para 2020 de Drift.

 

Se espera que los Responsables de Marketing (CMO) y los equipos de Marketing que dirigen destaquen en la creación de la confianza de los clientes, una marca que desprenda empatía y estrategias basadas en datos que den resultados. La personalización de las experiencias del canal a escala funciona cuando los CMO logran el equilibrio perfecto entre las partes emocionales y lógicas de su trabajo, basadas en datos. Eso es lo que hace que ser un CMO hoy en día sea un reto. Tienen que tener la compasión de un Capitán Kirk y la fría y dura lógica de un Dr. Spock y saber cuándo utilizar cada conjunto de habilidades. Los Responsables de Marketing y sus equipos se esfuerzan por mantener el equilibrio entre la parte emocional y la lógica de su trabajo.

Al preguntarle cómo mantiene su equipo el equilibrio, la Directora de Marketing de una empresa de tecnología me dijo que siempre lidera con empatía, seguridad y protección para los clientes y los resultados siguen. ‘A lo largo de la pandemia, nuestro mensaje a nuestros clientes es que su salud y seguridad son lo primero y que les proporcionaremos servicios adicionales sin coste alguno si lo necesitan’. Fiel a su palabra, la empresa ofreció sus últimas actualizaciones a todos sus clientes de forma gratuita en 2020.  La Inteligencia Artificial y las herramientas de Machine Learning les ayudan probar, aprender y superarse de forma iterativa para crear una marca empática que ofrezca resultados.

 

Ahora, y por ir entrando en materia, aquí os dejo diez formas en que la IA y el aprendizaje automático están mejorando el marketing en 2021 según diversos estudios que se han presentado recientemente:

  • El 70 % de los equipos de Marketing de alto rendimiento afirman tener una estrategia de Inteligencia Artificial totalmente definida, frente al 35 % de sus homólogos de equipos de Marketing de bajo rendimiento. Los Directores de Marketing que dirigen equipos de alto rendimiento valoran mucho el aprendizaje continuo y la adopción de una mentalidad de crecimiento, como lo demuestra el hecho de que el 56% de ellos planea utilizar la IA y el Machine Learning durante el próximo año. La elección de dedicar el trabajo necesario para desarrollar nuevas habilidades de IA y aprendizaje automático se traduce en una mejora del rendimiento del Marketing Social y en una mayor precisión de los análisis.

  • El 36% de los profesionales del Marketing predicen que la IA tendrá un impacto significativo en el rendimiento de su actividad este año. El 32% de los profesionales y agencias utilizan la IA para crear anuncios, las publicaciones en las redes sociales…

 

 

  • Los equipos de Marketing de alto rendimiento hacen, de media, siete usos diferentes de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en la actualidad y algo más de la mitad (52%) tiene previsto aumentar su adopción este año. Los equipos de marketing de alto rendimiento y los directores de marketing que los dirigen invierten en IA y aprendizaje automático para mejorar la segmentación de los clientes. También se centran en personalizar las experiencias de los canales individuales. El siguiente gráfico subraya la rapidez con la que los equipos de marketing de alto rendimiento aprenden y luego adoptan técnicas avanzadas de IA y aprendizaje automático para su ventaja competitiva

 

 

  • Los vendedores utilizan la detección de la demanda basada en la IA para predecir mejor los patrones de compra únicos en todas las regiones geográficas y aliviar los agotamientos de existencias y los pedidos pendientes. Combinando todas las fuentes de datos disponibles, incluido el análisis del sentimiento de los clientes mediante algoritmos de aprendizaje automático supervisado, es posible mejorar la detección de la demanda y la precisión de las previsiones de la demanda. Los algoritmos de ML pueden correlacionar el sentimiento específico de una ubicación para un producto o marca determinada y la disponibilidad regional de un producto dado. Sólo con esta información se puede ahorrar al sector minorista hasta 50.000 millones de dólares al año en inventario obsoleto.

 

 

  • Disney está aplicando técnicas de modelado de IA, incluidos algoritmos de aprendizaje automático, para afinar y optimizar su modelo de combinación de medios. El enfoque de Disney para obtener nuevos conocimientos sobre su modelo de combinación de medios consiste en agregar datos de toda la organización, incluidos los socios, preparar los datos del modelo y luego transformarlos para utilizarlos en un modelo. A continuación, se utilizan diversos modelos para lograr la optimización del presupuesto y de la combinación de medios. A continuación, se comparan los escenarios. El resultado es una serie de conocimientos que se presentan a la alta dirección. El siguiente cuadro de mando muestra la estructura de cómo analizan internamente los datos basados en la IA. Los datos mostrados son sólo a modo de ejemplo; no reflejan las operaciones reales de Disney.

 

 

  • 41% de los profesionales del Marketing afirman que la IA y el aprendizaje automático contribuyen en mayor medida a acelerar el crecimiento de los ingresos y a mejorar el rendimiento. Los profesionales del Marketing afirman que la obtención de más información procesable a partir de los datos (40%) y la creación de experiencias personalizadas de los consumidores a escala (38%) completan los tres principales usos actuales. El estudio también reveló que la mayoría de los profesionales, el 77%, tiene menos de una cuarta parte de todas las tareas de Marketing automatizadas de forma inteligente y el 18% dice que no ha automatizado ninguna tarea de forma inteligente. Los profesionales del Marketing deben recurrir a la IA y al aprendizaje automático para automatizar tareas remotas y rutinarias y así liberar más tiempo para crear nuevas campañas.

 

  • Starbucks se fijó el ambicioso objetivo de ser la marca más personalizada del mundo, apoyándose en el análisis predictivo y el aprendizaje automático para crear una experiencia de personalización en tiempo real. La cadena mundial de café se enfrentaba a varios retos, empezando por la dificultad de dirigirse a clientes individuales con su infraestructura informática actual. También dependían en gran medida de las operaciones manuales en sus miles de tiendas, lo que hacía que la personalización a escala fuera un reto formidable de superar. Starbucks creó un motor de personalización en tiempo real que se integraba con la información de la cuenta de los clientes, la aplicación móvil, las preferencias de los clientes, los datos de terceros y los datos contextuales. Lograron un aumento del 150% en la interacción con el usuario utilizando análisis predictivo e IA, una mejora de 3 veces en los ingresos netos incrementales por cliente. A continuación se muestra un diagrama de cómo DigitalBCG (Boston Consulting Group) pudo ayudarles.

 

 

  • La personalización a escala comienza con una plataforma de datos de clientes (CDP) unificada que puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para descubrir nuevos patrones de datos de clientes y ‘aprender’ con el tiempo. Para las organizaciones de Marketing de alto rendimiento, lograr la personalización a escala es su prioridad más alta y urgente, según la encuesta más reciente de Salesforce Research sobre el estado del marketing. Y McKinsey predice que la personalización a escala puede crear entre 1,7 y 3 billones de dólares de nuevo valor. Para que los profesionales del Marketing capten una parte de este valor, los cambios en la estrategia de tecnología de Marketing, que se muestra a continuación, deben estar respaldados por una clara responsabilidad y propiedad de los resultados del canal y del cliente. La combinación de una ‘martech stack’ modificada con una responsabilidad clara funciona y da resultados.

 

  • La gestión de campañas, la tecnología de aplicaciones móviles y las pruebas/optimización son los tres planes principales para las tecnologías de personalización de una empresa B2C. Sólo el 19% de las empresas han adoptado la IA y el aprendizaje automático para la personalización B2C en la actualidad. El estudio de Forrester, encargado por IBM, también descubrió que el 55% de las empresas cree que las limitaciones tecnológicas inhiben su capacidad para ejecutar estrategias de personalización.

  • Las estrategias exitosas de personalización impulsadas por la IA ofrecen resultados más allá del Marketing, proporcionando fuertes resultados en toda la empresa, incluyendo el aumento de los ingresos por ventas, las puntuaciones netas de promotores y las tasas de retención de clientes. Cuando la personalización a escala se realiza correctamente, las empresas consiguen un aumento neto del 5,63 % en los ingresos por ventas, un aumento del 10,26 % en la frecuencia de los pedidos, aumentos en el valor medio de los pedidos y una impresionante mejora del 13,25 % en las oportunidades de venta cruzada/venta adicional. Los beneficios van más allá del Marketing y también generan una mayor satisfacción de los clientes.

Los Responsables de Marketing y sus equipos confían en la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para probar y mejorar de forma de iterar en todos los aspectos de sus campañas y estrategias de Marketing. Lograr el equilibrio perfecto entre la empatía y los resultados basados en los datos requiere un nuevo nivel de calidad de los datos que no es posible alcanzar utilizando simplemente Excel o las herramientas de productividad personal actuales. El uso más popular de la IA y el aprendizaje automático en las organizaciones es ofrecer personalización a escala en todos los canales digitales. Y no perdamos de vista el aumento de la adopción de análisis predictivo basados en el aprendizaje automático para afinar los modelos de propensión y mejorar los resultados de las ventas cruzadas y las ventas adicionales.

 

… y esto no ha hecho más que empezar. No dejemos pasar el tren.

 

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