De salto en salto
Los grandes avances tecnológicos han supuesto siempre, más para bien que para mal, enormes puntos de inflexión en las sociedades. En la era actual, la digitalización de la existencia en todas sus formas augura un salto social sin precedentes. Aunque tangible ya hoy día, la llegada de la Inteligencia Artificial (IA) representa una aceleración más en este camino a la virtualidad. Y de la que el consumidor es el principal benefactor.
Precisamente, el marketing no ha tardado en incorporar herramientas digitales desde que Internet lo permitió. Para 2027, OnlyAccounts.io estima que la inversión rebasará los 910 millones de dólares alrededor del mundo. ¿La razón? Implementar recursos que permitan procesar y, más aún, entender las tendencias del público actual. Cuya presencia cada vez más digital da cabida a una IA más capaz, certera e incluso sensible.
¿Cuáles son las tendencias del público virtual?
Según Facebook, los vídeos en directo generan 10 veces más comentarios que los vídeos convencionales. Y aunque este dato pueda parecer contradictorio —de acuerdo con Opera Mediaworks, los vídeos de entre 6 y 8 segundos obtienen un engagement del 36% superior a los largos—, tiene sentido. Y es que un buen aliciente para el público es mantener una experiencia de interacción con la empresa o influencer en cuestión.
La posibilidad de ser atendidos, interpelados de forma directa, da una mayor fiabilidad a la marca, se trate tanto de una empresa de ropa deportiva como de una cantante. Por ello, y aunque salvando las distancias, la personalización del contenido es una de las mejores estrategias para atraer y fidelizar al público. Según Statista, en el campo del e-mail marketing, aumentando en un 26% las tasas de apertura del correo electrónico.
Del mismo modo, junto a esa atención personalizada, debe darse una buena experiencia en el servicio. Razón por la que, según Oracle, el 80% de las empresas implementará chatbots para atención al cliente o ventas en un futuro inmediato. Con acceso a datos del usuario y bajo respuestas y análisis automatizados, un recurso que también sacará partido de la Inteligencia Artificial (IA). Ya que su peso en el marketing es ya notorio.
Automatizar y segmentar el contenido con IA
A groso modo, una de las grandes aportaciones de la IA al campo del análisis de datos es no sólo la capacidad de recopilarlos, sino también de entenderlos. Factor decisivo a la hora de agilizar el procesamiento de información y automatizarlo con eficiencia. Incluso, pudiendo hacerlo a tiempo real, bajo la compra automatizada de espacios en la red para anuncios en clave de publicidad programática. Pero todavía hay mucho más.
Gracias a ese compendio de información recogida y clasificada, la IA también ha dado un paso más allá en materia de segmentación. Es decir, en la identificación de grupos de público homogéneos en la heterogeneidad del mercado, bajo sesgos que van desde la edad hasta la ubicación. Por ello, la publicidad geolocalizada está también al alza. Con el dato de 30% de búsquedas móviles relacionadas con la ubicación según Google.
¿Puede realmente la IA entender al público?
Para responder a esta pregunta, cabe precisar que, desde el “cerebro tecnológico” es difícil entender la mente humana. Sin embargo, es posible acceder a análisis de datos para saber las costumbres y conductas de compra del consumidor con recursos como Hootsuite, Buffer e incluso de las mismas redes sociales utilizadas. Sin embargo, estos datos tampoco pueden dar exactamente una visión más precisa de cada target.
Aunque un producto sea bueno y su publicidad efectiva, que llegue a calar en el público depende de muchos factores y contextos sobre su estilo de vida. En ese sentido, por más que consideremos una franja horaria como la idónea para publicar contenido, puede darse el caso que el target objetivo no obedezca a patrones convencionales. Por lo que el calaje en su conducta necesita de un impulso al que la IA puede contribuir.
Junto a la capacidad de analizar datos a gran escala, la IA despliega todo un arsenal de utilísimos recursos. Desde una segmentación predictiva —gracias al aprendizaje, también contextual e incluso adaptada al ciclo de vida o fidelidad del cliente— hasta una personalización más dinámica. A tiempo real y gracias al procesamiento del lenguaje natural (PLN) que permite a la Inteligencia Artificial comprender el lenguaje humano.
