IA Generativa para Marketing: Del Contenido a los Customer Journeys
- La IA predictiva se basa en datos históricos para predecir un resultado futuro específico y estadísticamente probable. Los modelos de IA predictiva destacan en tareas predefinidas, como identificar clientes que es probable que abandonen o determinar el mejor momento para enviar un correo electrónico.
- La IA generativa se entrena con vastos conjuntos de datos y aprende patrones y estructuras para generar nuevo contenido que se asemeja al creado por humanos. Por ejemplo, la IA generativa podría crear una campaña para evitar que los clientes abandonen.
4 Beneficios de la IA Generativa para los Profesionales del Marketing
Christian Monberg, Director de Tecnología y Jefe de Producto en Zeta, explica que a medida que vemos avanzar la IA generativa en el marketing:
“…finalmente llegaremos a algunas de las promesas de las que todos hemos estado hablando durante los últimos cinco o 10 años, que es la simplicidad que los profesionales del marketing desean.”
Esa simplicidad vendrá en gran medida de una mayor eficiencia y un mejor rendimiento.
1. Mejoras significativas en la eficiencia
La IA generativa reduce gran parte del trabajo que consume tiempo en vuestras tareas diarias de marketing, desde la lluvia de ideas para contenido, la redacción de textos de productos, la optimización de campañas publicitarias, hasta la respuesta a consultas de atención al cliente. Al reducir el esfuerzo manual y agilizar los procesos, podéis lograr importantes eficiencias de costes y asignar los recursos de manera más efectiva.
Stitch Fix ofrece el ejemplo perfecto. El servicio de estilismo personal online utiliza IA generativa para crear todo el texto publicitario de Facebook e Instagram. La marca explica:
“Antes de GPT-3, se tardaba aproximadamente dos semanas en planificar y diseñar la estrategia de cada campaña publicitaria y redactar el texto de los activos. Ahora, en promedio, los redactores tardan menos de un minuto en revisar cada activo y obtienen una tasa de aprobación del 77%.”
2. Mayor capacidad estratégica y creativa
Al eliminar o reducir las tareas más mundanas, la IA generativa os permite más tiempo para pensar creativamente y concentraros en la estrategia de alto nivel.
Considerad una campaña de correo electrónico típica.
Es posible que dediquéis una cantidad considerable de tiempo a redactar y probar al menos dos líneas de asunto. Probar, esperar, ver resultados. Con suerte, al menos una es decente y vuestra campaña puede avanzar (¡de lo contrario, estáis empezando desde cero!).
Pero la IA generativa puede auditar todo el historial de vuestras campañas y los segmentos a los que estáis enviando, y crear rápidamente varias líneas de asunto que funcionarán bien. LISTO.
Ahora los miembros del equipo que pasaban días o semanas optimizando vuestros correos electrónicos tienen la capacidad de pensar críticamente sobre vuestra estrategia general de correo electrónico:
- ¿Cómo está contribuyendo el correo electrónico a la experiencia general del cliente?
- ¿Cómo podríamos mejorar nuestra experiencia de correo electrónico?
- ¿Debería el correo electrónico ser parte de nuestra experiencia?
3. Mejor rendimiento de las campañas
La IA generativa puede procesar los datos mejor que nunca, identificando y aprovechando oportunidades que los humanos nunca podrían.
Tomemos la segmentación como ejemplo: las herramientas de segmentación generativa analizan todo tipo de datos estructurados y no estructurados para crear automáticamente nuevos segmentos basados en comportamientos y resultados previstos.
Tradicionalmente, la creación de una audiencia se basa en el uso de una serie de declaraciones condicionales, como:
- La persona ha visitado nuestro sitio web en los últimos 30 días
- La persona ha expresado interés en zapatillas deportivas en los últimos 40 días
- La persona tiene una puntuación de compromiso del 75%
- La persona vive en la costa este
En cambio, con la IA generativa, simplemente podéis proporcionar una indicación como “Quiero dirigirme a los aficionados a las zapatillas deportivas de la costa este”.
“La IA generativa toma este flujo de trabajo que requiere muchos clics y ser muy meticuloso con todos vuestros campos, y en su lugar os permite decir: ‘Oye, esto es lo que quiero’, y lo hará por vosotros”, explica Roman Gun, Vicepresidente de Producto en Zeta. “Incluso podéis decir: ‘Oye, ¿de qué otra manera podría segmentar esta audiencia?’, y puede ofrecer sugerencias para optimizar los resultados”.
4. Resultados empresariales significativos
No debería sorprender que la combinación de ganancias en eficiencia, más capacidad estratégica y un mejor rendimiento de marketing resulte en el tipo de resultados empresariales que los CMO están buscando: costes más bajos y mayor ROI.
Por ejemplo, el equipo de marketing de Zeta ha entrenado a un agente de IA para escribir el código HTML que convierte una imagen en un correo electrónico. La entrada es la imagen y la salida es el código.
Esto nos ahorra unas 400 horas al mes con un solo caso de uso de IA generativa.
Ejemplos de IA Generativa en Marketing Hoy
La adopción de la IA generativa para el marketing está creciendo, pero la mayoría de los profesionales del marketing aún están experimentando y probándola.
“La IA predictiva ciertamente está muy presente y se usa a diario, pero la IA generativa aún está en modo experimental”, dice Liu. “Muchos, especialmente en industrias reguladas, francamente tienen miedo de usarla realmente por varias razones”.
Por lo tanto, Liu ve más adopción en escenarios de bajo riesgo y alta recompensa, como:
- Optimización de líneas de asunto de correos electrónicos
- Creación de contenido como publicaciones en redes sociales
- Creación rápida de una versión de correo electrónico de una plantilla HTML
Brandon Purcell, Analista Principal de Forrester, está de acuerdo:
“Lo que encuentro cuando hablo con profesionales del marketing es que todavía no hay un nivel adecuado de confianza para permitir que estos sistemas interactúen con los clientes sobre la marcha. Son excelentes para generar primeras iteraciones de contenido de marketing e iterarlo, pero todavía es necesario que haya un humano en el proceso en este punto”.
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Pero hay formas más innovadoras e impactantes de usar la IA generativa en el marketing hoy en día que ofrecen más valor, como:
- Segmentación generativa: Como mencionamos, las herramientas de segmentación generativa crean nuevos segmentos basados en comportamientos y resultados previstos. Simplemente decidle a la IA a quién estáis tratando de llegar (con lenguaje natural) para eliminar flujos de trabajo de segmentación complejos y manuales.
- Análisis avanzado: La IA generativa permite a los profesionales del marketing hacer preguntas personalizadas en lenguaje natural sobre grandes cantidades de datos. Incluso podéis preguntar a la IA qué tipo de informes deberíais estar haciendo, y la IA sugerirá informes útiles que actualmente no estáis ejecutando. Lo que antes requería años de experiencia en datos y análisis ahora es instantáneamente accesible para todo el equipo de marketing.
- Análisis de sentimientos: La IA generativa también puede usar procesamiento de lenguaje natural (NLP) para interpretar el tono emocional de las reseñas de los clientes, publicaciones en redes sociales, respuestas a encuestas, etc. Este análisis de sentimientos os permite medir el rendimiento del marketing en tiempo real y segmentar audiencias basadas en sus respuestas emocionales y preferencias.
El Futuro de la IA Generativa para Marketing: Viajes del Cliente Automatizados
Janet Balis, Líder de Práctica de Marketing en EY, explica que aunque la tecnología aún no está ahí, los casos de uso de IA generativa aislados se integrarán. “Hoy, [la IA] se trata de optimización dentro de una función. Con el tiempo, crearemos valor comercial y crecimiento al observar cómo esas decisiones interactúan entre sí para crear más valor juntas”.
De hecho, Zeta ya permite este “encadenamiento de agentes”, u orquestación de cómo trabajan juntos los agentes de IA generativa.
¿Cómo puede ser esta interacción de casos de uso de IA generativa?
Durante años, el marketing ha estado tratando de hacer un cambio de paradigma alejándose de las campañas de marketing tradicionales hacia un viaje del cliente más autónomo y siempre activo. En lugar de que los profesionales del marketing os bombardeen con campañas y ofertas predeterminadas, vosotros como clientes tenéis el poder de determinar cómo, cuándo y dónde queréis interactuar.
Liu explica la visión:
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Uso Responsable y Legislación de la IA Generativa
El uso de la IA generativa para marketing no está exento de riesgos, incluyendo problemas de precisión, sesgo, privacidad e infracción de derechos de autor, por ejemplo. A medida que aumenta la adopción de la tecnología, las prácticas de IA responsable, como la transparencia, la confianza y la supervisión humana, también están ganando importancia.
Purcell escribió el primer informe de Forrester sobre IA responsable en 2016. Explica que, aunque siempre tuvo un flujo constante de solicitudes de información, la demanda se disparó con el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022.
La buena noticia es que las empresas están preocupadas por construir sistemas de IA generativa de manera confiable, ética y responsable.
La pregunta es cómo hacerlo. En el futuro, será importante que los proveedores de IA sean transparentes con:
- Cómo se entrenan sus modelos
- Cualquier vulnerabilidad conocida del modelo
- Cómo se mide el rendimiento del modelo
Y los reguladores tomarán nota.
El Parlamento Europeo está liderando el camino, aprobando la Ley de Inteligencia Artificial en marzo de 2024. Además de establecer requisitos de transparencia, la Ley de IA también prohíbe ciertas aplicaciones de IA (por ejemplo, la puntuación social), prevé exenciones para la aplicación de la ley y describe las obligaciones para sistemas de alto riesgo (por ejemplo, infraestructura crítica, educación).
Como vimos con la avalancha de legislación sobre privacidad de datos de clientes, sin duda veremos más legislación sobre IA generativa en el futuro.
Cómo Empezar con la IA Generativa para Marketing
A medida que comenzáis a imaginar cómo la IA generativa podría mejorar vuestro marketing, nuestro mejor consejo es ser curiosos y ser explícitos. Es probable que la IA generativa pueda ayudaros con cualquier tarea de marketing dada, pero tendréis que ser específicos con la tecnología para obtener los resultados que estáis buscando.
“Simplemente experimentad, pero sed muy claros sobre lo que necesitáis de ella”, dice Gun. “Así es como vais a poder averiguar qué funciona, qué no funciona, y luego podéis ajustar las indicaciones”.
También ayuda trabajar con socios de marketing y plataformas que estén integrando la IA generativa de forma nativa en sus herramientas.
Los agentes de IA pueden realizar muchas tareas de marketing diferentes, pero construirlos y aprender a usarlos puede ser desalentador. Es por eso que Zeta ha estado lanzando una biblioteca de agentes preconstruidos que los profesionales del marketing pueden usar fácilmente dentro de la Plataforma de Marketing de Zeta. El objetivo es permitir que los profesionales del marketing usen la IA más fácilmente en el trabajo diario y desmitificar la IA generativa en general.
Como explica Ramon Jones, Vicepresidente Ejecutivo y Director de Marketing de Nationwide, “Las herramientas disponibles son fenomenales: cómo las usemos en el futuro dictará quién va a ganar y perder en este espacio”.
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