Certificado de Blockchain
El contenido de esta página esta estampado en tres blockchains diferentes. Una blockchain es una base de datos permanente, distribuida, y sin autoridad central. Esto permite estampar contenido sin nunca desvelar este. Un estampe certifica la existencia de cierto contenido en un instante dado, lo que permite a su autor demostrar que fue él o ella quien primero reclamó la autoría. Más información sobre estampes aquí abajo.

Si quieres saber más sobre blockchain, descarga nuestra publicación de investigación Blockchain: construyendo confianza. Si quieres estampar el contenido de tu propia web, prueba nuestro plugin de WordPress. Si quieres que pensemos juntos como blockchain puede ayudar a tu negocio, envianos un correo :-)
Resumen de estampado:
Título estampado: Inteligencia Artificial al Servicio del Marketing
Tipo estampado:
Título y contenido
URL de contexto: https://www.goodrebels.com/es/inteligencia-artificial-al-servicio-del-marketing/
Contenido descodificado:
TítuloInteligencia Artificial al Servicio del Marketing
ContenidoA mediados del 2016 Forrester enumeró las cinco tecnologías emergentes que más impacto tendrían en el mundo empresarial en los próximos cinco años: el Internet of Things, la Inteligencia Artificial, la realidad aumentada, los agentes inteligentes y las redes inalámbricas híbridas.



 

Hoy en día gracias a la Inteligencia Artificial (IA) somos capaces de comprender el comportamiento de los consumidores, interpretar sus necesidades y tomar decisiones en tiempo real y, un ámbito donde su aplicación es ya imparable, es el mundo del Marketing. Las ventajas están claras y toca decidir cómo y dónde implantarlo en cada organización.

Las técnicas que pueden ser implementadas por empresas de cualquier tamaño -y que no están al alcance de los gigantes tecnológicos- se muestran en la imagen a continuación clasificadas a lo largo del ciclo de vida del cliente según Smart Insights.



 

Se agrupan en tres tipologías dependiendo de si utilizan técnicas de Machine Learning (ML) -aprenden de conjuntos de datos históricos y generan modelos de propensión-, modelos de propensión -predicen eventos como por ejemplo el scoring de un lead en base a su probabilidad de conversión- o aplicaciones de Inteligencia Artificial -realizan tareas que normalmente son desarrolladas por un operador humano como puede ser responder a preguntas de los clientes o crear nuevos contenidos.

 
FASE DE ATRACCIÓN
En esta fase los modelos de IA se encaminan a atraer a los visitantes a nuestro site y proporcionar a los que llegan de experiencias más atractivas.

 
Generación de Contenido
CrewMachine es una plataforma capaz de identificar gaps en los contenidos de un e-commerce (palabras clave, descripciones de productos, páginas de categorías, guías de estilo) y sugerir automáticamente el contenido allí donde falta para que pueda ser priorizado y modificado. A su vez aprende de las ediciones realizadas para mejorar sus sugerencias en sucesivas propuestas.

También existen herramientas que permiten definir templates de una forma muy sencilla para la generación de párrafos y frases y a partir de ellos crear contenidos de forma automatizada. Es el caso de Wordsmith con la que solo en 2016 se produjeron más de un millón y medio de piezas. La empresa de domótica digitalSTROM la utiliza para informar a sus clientes sobre su consumo de energía e informar sobre alternativas de ahorro energético. Del mismo modo Bodybuilding.com transforma los datos de entrenamiento de sus usuarios en correos electrónico con planes personalizados y mensajes estimulantes.

 
"Curación" de Contenidos
La "curación" de contenidos (Content Curation) potenciado por IA permite atraer más eficientemente a los visitantes hacia el site al mostrarles contenidos relevantes para ellos. Las sugerencias que vemos en Amazon del tipo ‘los clientes que compraron este producto también compraron’ o ‘productos comprados juntos habitualmente’ utilizan este tipo de técnicas pero también son útiles para mostrar los contenidos en un blog o newsletter.

Curata y PublishThis son soluciones empresariales con motores de descubrimiento y recomendación de contenidos personalizados.

 
Búsquedas por Voz
Hoy en día el20% de las búsquedas en los móviles se realiza oralmente, ya no resulta tan extraño dirigirse a Siri, Google Now o Cortana. Esta tecnología cambiará las futuras estrategias de SEO y las empresas deben prepararse para contemplar estas nuevas fuentes de tráfico orgánico y aparecer cuando las personas las invoquen. Sherry Bonell proporciona en este artículo las claves para ello: identificar las preguntas que se pueden realizar sobre el negocio, producto o servicio (herramientas como Answerthepublic.com, StoryBase, Question Samurai o SemRushque pueden ayudar a ello); dar prioridad a las keywords long-tail; crear contenidos que den respuesta a esas preguntas, etc.

 
Compra Programática
En la compra programática de medios los modelos de propensión orientan de una manera más eficaz los anuncios a los usuarios más relevantes. Además, la IA puede ayudarnos a reconocer lo sites en los que el anuncio tendrá un menor impacto y eliminarlos de la lista de sites susceptibles de colocar anuncios.

 
FASE DE ACCIÓN
En la fase de Acción los modelos de propensión nos sirven para realizar predicciones sobre cómo es el lead o cliente, cómo se puede comportar y cuáles de nuestros productos o servicios se adaptan mejor a sus necesidades.

 
Análisis Predictivo
Consiste en el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. Cuanto más exactos y precisos sean los datos proporcionados al modelo mejor será éste. El análisis de regresión en sus diversas formas es la principal herramienta que las empresas utilizan para el análisis predictivo.

Los modelos más comunes incluyen la predicción del comportamiento y las preferencias de los clientes, la probabilidad de conversión, la propensión a la repetición o al churn, la venta cruzada o la próxima venta. Empresas como Amazon o Netflix son el claro referente en este ámbito.

IBM Analytics, Optimove, AgilOne, Infogix son algunos de los proveedores en este ámbito.

 
Scoring de Leads
Los modelos de propensión también son utilizados para:

calificar a los leads atendiendo a distintos criterios de tal forma que pueda determinarse su potencial en el momento de captación o de realizar una acción y la rentabilidad de dedicar esfuerzos y recursos en él,
identificar y adquirir leads con características similares a los clientes existentes,
segmentar de forma automática a leads o clientes para el envío de mensajes personalizados o para el siguemiento de distintas estrategias de comunicación y atención.

Estas técnicas requieren grandes volúmenes de ventas para construir y formar adecuadamente los modelos predictivos y cabe señalar que esto potencialmente favorece a las empresas más grandes frente a otras más pequeñas o nuevas por los volúmenes de datos disponibles.

Lattice Engine, 6sense, InsideSales, Angoss Predictive Analytics son algunas de las compañías que ofrecen soluciones de lead scoring pero también se pueden desarrollar procesos propios que los calculen.

Las plataformas de Marketing Automation por su parte suelen incorporar dentro de sus funcionalidades la creación de modelos de scoring pero también existen aplicaciones para CRM como puede ser SalesWings para Salesforce que realizan el seguimiento de la actividad en el site, se integran con los sistema de emailing (MailChimp, Autopilot, Gmail, Outlook ) y califican a los leads o clientes según su comportamiento.

 
Segmentación de Anuncios
Los algoritmos de ML utilizan grandes cantidades de datos históricos para establecer qué anuncios funcionan mejor, con qué personas y en qué etapa del proceso de compra y se pueden utilizar para informar, inspirar y guiar acciones basadas en el comportamiento del cliente u otra información comercial.

Estas técnicas son más eficaces que herramientas de Test A/B más tradicionales, ya que permiten probar simultáneamente una variedad de elementos de página y variaciones con menos tráfico que lo que normalmente se requiere para que un Test A/B pueda ser estadísticamente significativo.

Gigantes como Facebook y Google han puesto el pie en el acelerador para hacer cada vez más relevante el contenido que le llega a cada usuario. Todo esto mediante algoritmos basados en ML que realizan rankings de feeds, contenidos, interacciones con las publicaciones, búsquedas y por supuesto, anuncios publicitarios.

 
FASE DE CONVERSIÓN
En esta fase conseguiremos que los leads se conviertan en clientes aplicando distintas técnicas de personalización y recomendación.

 
Precios Dinámicos
A través de la fijación de precios dinámicos el precio de un producto o servicio cambia en función de la oferta y la demanda en tiempo real y permite dirigir ofertas especiales sólo a aquellos leads que probablemente las necesiten para convertir. Con técnicas de ML se pueden construir modelos de propensión con las características de los leads que requieren una oferta para convertir frente a los que convertirán sin necesidad de la misma, o clientes dispuestos a pagar precios distintos por el mismo producto/servicio según la época del año, situación, lugar, etc. Esto posibilita aumentar las ventas sin reducir los márgenes de beneficio.

Herramientas como Competera, Wiser (QuadAnalytics), Market Track o Upstream commerce permiten monitorizar los precios de los productos de catálogo y en algunos casos comparar con los productos de la competencia y ver los cambios arriba o abajo para poder igualarlos o mejorarlos.

 
Personalización de Aplicaciones y Web
Utilizar un modelo de propensión para predecir la etapa de un cliente en el viaje del comprador permite proporcionar el contenido más relevante en el site, en una aplicación o a través del Call Center.

Asimismo desde el punto de vista de la experiencia de usuario (UX) el ML aprende de los datos que el propio usuario va generando en distintas interacciones para transformar y personalizar su experiencia cuando interactúa con el producto o la marca.

 
ChatBots
Los Chatbots están comenzando a sustituir funcionalidades que hasta la fecha cubrían las Apps y el crecimiento a pasos agigantados de su uso se atribuye claramente a un mayor uso de aplicaciones de mensajería por parte de la población. Pueden interpretar las consultas que formulan los clientes, proporcionar información, completar pedidos.

En el mercado encontramos todo tipo de herramientas para codificar Bots desde las que están diseñadas para personas sin prácticamente conocimientos de codificación como ManyChat y Chatfuel, o Conversable, un servicio SaaS para diseñar, construir y distribuir experiencias de mensajería y voz mejoradas por IA a través de múltiples plataformas, incluyendo Facebook Messenger, Twitter, SMS, Amazon Echo, Google Home y muchas otras.

 
Retargeting
Del mismo modo que en la segmentación de anuncios se pueden definir modelos que establezcan con qué contenidos es más probable que los usuarios vuelvan a un site basándonos en los datos disponibles.

 
FASE DE VINCULACIÓN
En la fase de vinculación la IA nos ayuda a generar mayor fidelización y engagement con los clientes.

 
Servicio al Cliente
Como ya se ha comentado previamente, se pueden desarrollar modelos que caractericen a los clientes con mayor propensión a la baja para poder actuar con celeridad y activar alertas que permitan retenerlos en cuanto se identifiquen.

 
Marketing Automation
En un entorno donde el usuario recibe multitud de impactos a través de diferentes canales, es fundamental que estos se realicen con el mensaje adecuado, en el momento idóneo y en el lugar donde espera encontrarlo.

Las técnicas de Marketing Automation ayudan a ello fomentando la generación de leads y la fidelización y vinculación con los clientes.

Para ello se definen una serie de reglas que ante la interacción o no interacción con el cliente se activan y gracias al ML por ejemplo deciden cuándo es más efectivo interactuar o enviar un mensaje y qué contenidos son más relevantes en base al aprendizaje obtenido del comportamiento del cliente o lead.

Pardot, Marketo, IBM Watson Campaign Automation, HubSpot son algunas de las herramientas más conocidas que incorporan IA a sus soluciones.

 
Emails con Contenido Dinámico
El análisis predictivo también puede ser de utilidad para establecer la tendencia de los clientes a comprar ciertas categorías, tamaños y colores a través de su comportamiento y de este modo poder generar emails o newsletter absolutamente personalizados con los productos o información más relevantes y que además contienen la información más actualizada del stock de productos, las ofertas o los precios en el momento de abrir el correo electrónico.

 

En resumen, la Inteligencia Artificial supone una nueva era en el conocimiento y la interacción con el consumidor para el Marketing y constituye una realidad de la que las empresas no pueden mantenerse ajenas.
URLhttps://www.goodrebels.com/es/inteligencia-artificial-al-servicio-del-marketing/
AutorMar Castaño
OrigenWP Blockchain
Formatowpblockchain
Hash: (SHA256)
Estado:
Momento:
Hace 1 año (2018-03-12 13:52:08 GMT+2)
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"title": "Inteligencia Artificial al Servicio del Marketing",
"content": "A mediados del 2016 Forrester enumeru00f3 las cinco tecnologu00edas emergentes que mu00e1s impacto tendru00edan en el mundo empresarial en los pru00f3ximos cinco au00f1os: elu00a0Internet of Things, la Inteligencia Artificial, la realidad aumentada, los agentes inteligentes y las redes inalu00e1mbricas hu00edbridas.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\nHoy en du00eda gracias a lau00a0Inteligencia Artificialu00a0(IA) somos capaces de comprender elu00a0comportamiento de los consumidores, interpretar sus necesidades y tomar decisiones en tiempo real y, un u00e1mbito donde su aplicaciu00f3n es ya imparable, es el mundo del Marketing. Las ventajas estu00e1n claras y toca decidir cu00f3mo y du00f3nde implantarlo en cada organizaciu00f3n.\r\n\r\nLas tu00e9cnicas que pueden ser implementadas por empresas de cualquier tamau00f1o -y que no estu00e1n al alcance de los gigantes tecnolu00f3gicos- se muestran en la imagen a continuaciu00f3n clasificadas a lo largo del ciclo de vida del cliente segu00fan Smart Insights.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\nSe agrupan en tres tipologu00edas dependiendo de si utilizan tu00e9cnicas de Machine Learning (ML) -aprenden de conjuntos de datos histu00f3ricos y generan modelos de propensiu00f3n-, modelos de propensiu00f3n -predicen eventos como por ejemplo el scoring de un lead en base a su probabilidad de conversiu00f3n- o aplicaciones de Inteligencia Artificial -realizan tareas que normalmente son desarrolladas por un operador humano como puede ser responder a preguntas de los clientes o crear nuevos contenidos.\r\n\r\n \r\nFASE DE ATRACCIu00d3N\r\nEn esta fase los modelos de IA se encaminan a atraer a los visitantes a nuestro site y proporcionar a los que llegan de experiencias mu00e1s atractivas.\r\n\r\n \r\nGeneraciu00f3n de Contenido\r\nCrewMachine es una plataforma capaz de identificar gaps en los contenidos de un e-commerce (palabras clave, descripciones de productos, pu00e1ginas de categoru00edas, guu00edas de estilo) y sugerir automu00e1ticamente el contenido allu00ed donde falta para que pueda ser priorizado y modificado. A su vez aprende de las ediciones realizadas para mejorar sus sugerencias en sucesivas propuestas.\r\n\r\nTambiu00e9n existen herramientas que permiten definir templates de una forma muy sencilla para la generaciu00f3n de pu00e1rrafos y frases y a partir de ellos crear contenidos de forma automatizada. Es el caso de Wordsmithu00a0con la que solo en 2016 se produjeron mu00e1s de un millu00f3n y medio de piezas. La empresa de domu00f3tica digitalSTROM la utiliza para informar a sus clientes sobre su consumo de energu00eda e informar sobre alternativas de ahorro energu00e9tico. Del mismo modo Bodybuilding.com transforma los datos de entrenamiento de sus usuarios en correos electru00f3nico con planes personalizados y mensajes estimulantes.\r\n\r\n \r\n"Curaciu00f3n" de Contenidos\r\nLa "curaciu00f3n" de contenidos (Content Curation) potenciado por IA permite atraer mu00e1s eficientemente a los visitantes hacia el site al mostrarles contenidos relevantes para ellos. Las sugerencias que vemos en Amazon del tipo u2018los clientes que compraron este producto tambiu00e9n compraronu2019 o u2018productos comprados juntos habitualmenteu2019 utilizan este tipo de tu00e9cnicas pero tambiu00e9n son u00fatiles para mostrar los contenidos en un blog o newsletter.\r\n\r\nCurata y PublishThis son soluciones empresariales con motores de descubrimiento y recomendaciu00f3n de contenidos personalizados.\r\n\r\n \r\nBu00fasquedas por Voz\r\nHoy en du00eda el20% de las bu00fasquedas en los mu00f3viles se realiza oralmente, ya no resulta tan extrau00f1o dirigirse a Siri, Google Now o Cortana. Esta tecnologu00eda cambiaru00e1 las futuras estrategias de SEO y las empresas deben prepararse para contemplar estas nuevas fuentes de tru00e1fico orgu00e1nico y aparecer cuando las personas las invoquen. Sherry Bonell proporciona en este artu00edculo las claves para ello: identificar las preguntas que se pueden realizar sobre el negocio, producto o servicio (herramientas como Answerthepublic.com, StoryBase, Question Samurai o SemRushque pueden ayudar a ello); dar prioridad a las keywords long-tail; crear contenidos que den respuesta a esas preguntas, etc.\r\n\r\n \r\nCompra Programu00e1tica\r\nEn la compra programu00e1tica de medios los modelos de propensiu00f3n orientan de una manera mu00e1s eficaz los anuncios a los usuarios mu00e1s relevantes. Ademu00e1s, la IA puede ayudarnos a reconocer lo sites en los que el anuncio tendru00e1 un menor impacto y eliminarlos de la lista de sites susceptibles de colocar anuncios.\r\n\r\n \r\nFASE DE ACCIu00d3N\r\nEn la fase de Acciu00f3n los modelos de propensiu00f3n nos sirven para realizar predicciones sobre cu00f3mo es el lead o cliente, cu00f3mo se puede comportar y cuu00e1les de nuestros productos o servicios se adaptan mejor a sus necesidades.\r\n\r\n \r\nAnu00e1lisis Predictivo\r\nConsiste en el uso de datos, algoritmos estadu00edsticos y tu00e9cnicas de aprendizaje automu00e1tico para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos histu00f3ricos. Cuanto mu00e1s exactos y precisos sean los datos proporcionados al modelo mejor seru00e1 u00e9ste. El anu00e1lisis de regresiu00f3n en sus diversas formas es la principal herramienta que las empresas utilizan para el anu00e1lisis predictivo.\r\n\r\nLos modelos mu00e1s comunes incluyen la predicciu00f3n del comportamiento y las preferencias de los clientes, la probabilidad de conversiu00f3n, la propensiu00f3n a la repeticiu00f3n o al churn, la venta cruzada o la pru00f3xima venta. Empresas como Amazon o Netflix son el claro referente en este u00e1mbito.\r\n\r\nIBM Analytics, Optimove, AgilOne, Infogix son algunos de los proveedores en este u00e1mbito.\r\n\r\n \r\nScoring de Leads\r\nLos modelos de propensiu00f3n tambiu00e9n son utilizados para:\r\n\r\n tcalificar a los leads atendiendo a distintos criterios de tal forma que pueda determinarse su potencial en el momento de captaciu00f3n o de realizar una acciu00f3n y la rentabilidad de dedicar esfuerzos y recursos en u00e9l,\r\n tidentificar y adquirir leads con caracteru00edsticas similares a los clientes existentes,\r\n tsegmentar de forma automu00e1tica a leads o clientes para el envu00edo de mensajes personalizados o para el siguemiento de distintas estrategias de comunicaciu00f3n y atenciu00f3n.\r\n\r\nEstas tu00e9cnicas requieren grandes volu00famenes de ventas para construir y formar adecuadamente los modelos predictivos y cabe seu00f1alar que esto potencialmente favorece a las empresas mu00e1s grandes frente a otras mu00e1s pequeu00f1as o nuevas por los volu00famenes de datos disponibles.\r\n\r\nLattice Engine, 6sense, InsideSales, Angoss Predictive Analytics son algunas de las compau00f1u00edas que ofrecen soluciones de lead scoring pero tambiu00e9n se pueden desarrollar procesos propios que los calculen.\r\n\r\nLas plataformas de Marketing Automation por su parte suelen incorporar dentro de sus funcionalidades la creaciu00f3n de modelos de scoring pero tambiu00e9n existen aplicaciones para CRM como puede ser SalesWings para Salesforce que realizan el seguimiento de la actividad en el site, se integran con los sistema de emailing (MailChimp, Autopilot, Gmail, Outlook ) y califican a los leads o clientes segu00fan su comportamiento.\r\n\r\n \r\nSegmentaciu00f3n de Anuncios\r\nLos algoritmos deu00a0ML utilizan grandes cantidades de datos histu00f3ricos para establecer quu00e9 anuncios funcionan mejor, con quu00e9 personas y en quu00e9 etapa del proceso de compra y se pueden utilizar para informar, inspirar y guiar acciones basadas en el comportamiento del cliente u otra informaciu00f3n comercial.\r\n\r\nEstas tu00e9cnicas son mu00e1s eficaces que herramientas de Test A/B mu00e1s tradicionales, ya que permiten probar simultu00e1neamente una variedad de elementos de pu00e1gina y variaciones con menos tru00e1fico que lo que normalmente se requiere para que un Test A/B pueda ser estadu00edsticamente significativo.\r\n\r\nGigantes como Facebook y Google han puesto el pie en el acelerador para hacer cada vez mu00e1s relevante el contenido que le llega a cada usuario. Todo esto mediante algoritmos basados en ML que realizan rankings de feeds, contenidos, interacciones con las publicaciones, bu00fasquedas y por supuesto, anuncios publicitarios.\r\n\r\n \r\nFASE DE CONVERSIu00d3N\r\nEn esta fase conseguiremos que los leads se conviertan en clientes aplicando distintas tu00e9cnicas de personalizaciu00f3n y recomendaciu00f3n.\r\n\r\n \r\nPrecios Dinu00e1micos\r\nA travu00e9s de la fijaciu00f3n de precios dinu00e1micos el precio de un producto o servicio cambia en funciu00f3n de la oferta y la demanda en tiempo real y permite dirigir ofertas especiales su00f3lo a aquellos leads que probablemente las necesiten para convertir. Con tu00e9cnicas de ML se pueden construir modelos de propensiu00f3n con las caracteru00edsticas de los leads que requieren una oferta para convertir frente a los que convertiru00e1n sin necesidad de la misma, o clientes dispuestos a pagar precios distintos por el mismo producto/servicio segu00fan la u00e9poca del au00f1o, situaciu00f3n, lugar, etc. Esto posibilita aumentar las ventas sin reducir los mu00e1rgenes de beneficio.\r\n\r\nHerramientas como Competera, Wiser (QuadAnalytics), Market Track o Upstream commerce permiten monitorizar los precios de los productos de catu00e1logo y en algunos casos comparar con los productos de la competencia y ver los cambios arriba o abajo para poder igualarlos o mejorarlos.\r\n\r\n \r\nPersonalizaciu00f3n de Aplicaciones y Web\r\nUtilizar un modelo de propensiu00f3n para predecir la etapa de un cliente en el viaje del comprador permite proporcionar el contenido mu00e1s relevante en el site, en una aplicaciu00f3n o a travu00e9s del Call Center.\r\n\r\nAsimismo desde el punto de vista de la experiencia de usuario (UX) el ML aprende de los datos que el propio usuario va generando en distintas interacciones para transformar y personalizar su experiencia cuando interactu00faa con el producto o la marca.\r\n\r\n \r\nChatBots\r\nLos Chatbots estu00e1n comenzando a sustituir funcionalidades que hasta la fecha cubru00edan las Apps y el crecimiento a pasos agigantados de su uso se atribuye claramente a un mayor uso de aplicaciones de mensajeru00eda por parte de la poblaciu00f3n. Pueden interpretar las consultas que formulan los clientes, proporcionar informaciu00f3n, completar pedidos.\r\n\r\nEn el mercado encontramos todo tipo de herramientas para codificar Bots desde las que estu00e1n diseu00f1adas para personas sin pru00e1cticamente conocimientos de codificaciu00f3n como ManyChatu00a0yu00a0Chatfuel, o Conversable, un servicio SaaS para diseu00f1ar, construir y distribuir experiencias de mensajeru00eda y voz mejoradas por IA a travu00e9s de mu00faltiples plataformas, incluyendo Facebook Messenger, Twitter, SMS, Amazon Echo, Google Home y muchas otras.\r\n\r\n \r\nRetargeting\r\nDel mismo modo que en la segmentaciu00f3n de anuncios se pueden definir modelos que establezcan con quu00e9 contenidos es mu00e1s probable que los usuarios vuelvan a un site basu00e1ndonos en los datos disponibles.\r\n\r\n \r\nFASE DE VINCULACIu00d3N\r\nEn la fase de vinculaciu00f3n la IA nos ayuda a generar mayor fidelizaciu00f3n y engagement con los clientes.\r\n\r\n \r\nServicio al Cliente\r\nComo ya se ha comentado previamente, se pueden desarrollar modelos que caractericen a los clientes con mayor propensiu00f3n a la baja para poder actuar con celeridad y activar alertas que permitan retenerlos en cuanto se identifiquen.\r\n\r\n \r\nMarketing Automation\r\nEn un entornou00a0donde el usuario recibe multitud de impactosu00a0a travu00e9s de diferentes canales, es fundamental que estos se realicen conu00a0el mensaje adecuado, enu00a0el momento idu00f3neou00a0y enu00a0el lugar donde espera encontrarlo.\r\n\r\nLas tu00e9cnicas de Marketing Automation ayudan a ello fomentando la generaciu00f3n de leads y la fidelizaciu00f3n y vinculaciu00f3n con los clientes.\r\n\r\nPara ello se definen una serie de reglas que ante la interacciu00f3n o no interacciu00f3n con el cliente se activan y gracias al ML por ejemplo deciden cuu00e1ndo es mu00e1s efectivo interactuar o enviar un mensaje y quu00e9 contenidos son mu00e1s relevantes en base al aprendizaje obtenido del comportamiento del cliente o lead.\r\n\r\nPardot, Marketo, IBM Watson Campaign Automation, HubSpot son algunas de las herramientas mu00e1s conocidas que incorporan IA a sus soluciones.\r\n\r\n \r\nEmails con Contenido Dinu00e1mico\r\nEl anu00e1lisis predictivo tambiu00e9n puede ser de utilidad para establecer la tendencia de los clientes a comprar ciertas categoru00edas, tamau00f1os y colores a travu00e9s de su comportamiento y de este modo poder generar emails o newsletter absolutamente personalizados con los productos o informaciu00f3n mu00e1s relevantes y que ademu00e1s contienen la informaciu00f3n mu00e1s actualizada del stock de productos, las ofertas o los precios en el momento de abrir el correo electru00f3nico.\r\n\r\n \r\n\r\nEn resumen, la Inteligencia Artificial supone una nueva era en el conocimiento y la interacciu00f3n con el consumidor para el Marketing y constituye una realidad de la que las empresas no pueden mantenerse ajenas.",
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"content": "{"title":"Inteligencia Artificial al Servicio del Marketing","content":"A mediados del 2016 Forrester enumer\u00f3 las cinco tecnolog\u00edas emergentes que m\u00e1s impacto tendr\u00edan en el mundo empresarial en los pr\u00f3ximos cinco a\u00f1os: el\u00a0Internet of Things, la Inteligencia Artificial, la realidad aumentada, los agentes inteligentes y las redes inal\u00e1mbricas h\u00edbridas.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\nHoy en d\u00eda gracias a la\u00a0Inteligencia Artificial\u00a0(IA) somos capaces de comprender el\u00a0comportamiento de los consumidores, interpretar sus necesidades y tomar decisiones en tiempo real y, un \u00e1mbito donde su aplicaci\u00f3n es ya imparable, es el mundo del Marketing. Las ventajas est\u00e1n claras y toca decidir c\u00f3mo y d\u00f3nde implantarlo en cada organizaci\u00f3n.\r\n\r\nLas t\u00e9cnicas que pueden ser implementadas por empresas de cualquier tama\u00f1o -y que no est\u00e1n al alcance de los gigantes tecnol\u00f3gicos- se muestran en la imagen a continuaci\u00f3n clasificadas a lo largo del ciclo de vida del cliente seg\u00fan Smart Insights.\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\nSe agrupan en tres tipolog\u00edas dependiendo de si utilizan t\u00e9cnicas de Machine Learning (ML) -aprenden de conjuntos de datos hist\u00f3ricos y generan modelos de propensi\u00f3n-, modelos de propensi\u00f3n -predicen eventos como por ejemplo el scoring de un lead en base a su probabilidad de conversi\u00f3n- o aplicaciones de Inteligencia Artificial -realizan tareas que normalmente son desarrolladas por un operador humano como puede ser responder a preguntas de los clientes o crear nuevos contenidos.\r\n\r\n \r\nFASE DE ATRACCI\u00d3N\r\nEn esta fase los modelos de IA se encaminan a atraer a los visitantes a nuestro site y proporcionar a los que llegan de experiencias m\u00e1s atractivas.\r\n\r\n \r\nGeneraci\u00f3n de Contenido\r\nCrewMachine es una plataforma capaz de identificar gaps en los contenidos de un e-commerce (palabras clave, descripciones de productos, p\u00e1ginas de categor\u00edas, gu\u00edas de estilo) y sugerir autom\u00e1ticamente el contenido all\u00ed donde falta para que pueda ser priorizado y modificado. A su vez aprende de las ediciones realizadas para mejorar sus sugerencias en sucesivas propuestas.\r\n\r\nTambi\u00e9n existen herramientas que permiten definir templates de una forma muy sencilla para la generaci\u00f3n de p\u00e1rrafos y frases y a partir de ellos crear contenidos de forma automatizada. Es el caso de Wordsmith\u00a0con la que solo en 2016 se produjeron m\u00e1s de un mill\u00f3n y medio de piezas. La empresa de dom\u00f3tica digitalSTROM la utiliza para informar a sus clientes sobre su consumo de energ\u00eda e informar sobre alternativas de ahorro energ\u00e9tico. Del mismo modo Bodybuilding.com transforma los datos de entrenamiento de sus usuarios en correos electr\u00f3nico con planes personalizados y mensajes estimulantes.\r\n\r\n \r\n\"Curaci\u00f3n\" de Contenidos\r\nLa \"curaci\u00f3n\" de contenidos (Content Curation) potenciado por IA permite atraer m\u00e1s eficientemente a los visitantes hacia el site al mostrarles contenidos relevantes para ellos. Las sugerencias que vemos en Amazon del tipo \u2018los clientes que compraron este producto tambi\u00e9n compraron\u2019 o \u2018productos comprados juntos habitualmente\u2019 utilizan este tipo de t\u00e9cnicas pero tambi\u00e9n son \u00fatiles para mostrar los contenidos en un blog o newsletter.\r\n\r\nCurata y PublishThis son soluciones empresariales con motores de descubrimiento y recomendaci\u00f3n de contenidos personalizados.\r\n\r\n \r\nB\u00fasquedas por Voz\r\nHoy en d\u00eda el20% de las b\u00fasquedas en los m\u00f3viles se realiza oralmente, ya no resulta tan extra\u00f1o dirigirse a Siri, Google Now o Cortana. Esta tecnolog\u00eda cambiar\u00e1 las futuras estrategias de SEO y las empresas deben prepararse para contemplar estas nuevas fuentes de tr\u00e1fico org\u00e1nico y aparecer cuando las personas las invoquen. Sherry Bonell proporciona en este art\u00edculo las claves para ello: identificar las preguntas que se pueden realizar sobre el negocio, producto o servicio (herramientas como Answerthepublic.com, StoryBase, Question Samurai o SemRushque pueden ayudar a ello); dar prioridad a las keywords long-tail; crear contenidos que den respuesta a esas preguntas, etc.\r\n\r\n \r\nCompra Program\u00e1tica\r\nEn la compra program\u00e1tica de medios los modelos de propensi\u00f3n orientan de una manera m\u00e1s eficaz los anuncios a los usuarios m\u00e1s relevantes. Adem\u00e1s, la IA puede ayudarnos a reconocer lo sites en los que el anuncio tendr\u00e1 un menor impacto y eliminarlos de la lista de sites susceptibles de colocar anuncios.\r\n\r\n \r\nFASE DE ACCI\u00d3N\r\nEn la fase de Acci\u00f3n los modelos de propensi\u00f3n nos sirven para realizar predicciones sobre c\u00f3mo es el lead o cliente, c\u00f3mo se puede comportar y cu\u00e1les de nuestros productos o servicios se adaptan mejor a sus necesidades.\r\n\r\n \r\nAn\u00e1lisis Predictivo\r\nConsiste en el uso de datos, algoritmos estad\u00edsticos y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos hist\u00f3ricos. Cuanto m\u00e1s exactos y precisos sean los datos proporcionados al modelo mejor ser\u00e1 \u00e9ste. El an\u00e1lisis de regresi\u00f3n en sus diversas formas es la principal herramienta que las empresas utilizan para el an\u00e1lisis predictivo.\r\n\r\nLos modelos m\u00e1s comunes incluyen la predicci\u00f3n del comportamiento y las preferencias de los clientes, la probabilidad de conversi\u00f3n, la propensi\u00f3n a la repetici\u00f3n o al churn, la venta cruzada o la pr\u00f3xima venta. Empresas como Amazon o Netflix son el claro referente en este \u00e1mbito.\r\n\r\nIBM Analytics, Optimove, AgilOne, Infogix son algunos de los proveedores en este \u00e1mbito.\r\n\r\n \r\nScoring de Leads\r\nLos modelos de propensi\u00f3n tambi\u00e9n son utilizados para:\r\n\r\n \tcalificar a los leads atendiendo a distintos criterios de tal forma que pueda determinarse su potencial en el momento de captaci\u00f3n o de realizar una acci\u00f3n y la rentabilidad de dedicar esfuerzos y recursos en \u00e9l,\r\n \tidentificar y adquirir leads con caracter\u00edsticas similares a los clientes existentes,\r\n \tsegmentar de forma autom\u00e1tica a leads o clientes para el env\u00edo de mensajes personalizados o para el siguemiento de distintas estrategias de comunicaci\u00f3n y atenci\u00f3n.\r\n\r\nEstas t\u00e9cnicas requieren grandes vol\u00famenes de ventas para construir y formar adecuadamente los modelos predictivos y cabe se\u00f1alar que esto potencialmente favorece a las empresas m\u00e1s grandes frente a otras m\u00e1s peque\u00f1as o nuevas por los vol\u00famenes de datos disponibles.\r\n\r\nLattice Engine, 6sense, InsideSales, Angoss Predictive Analytics son algunas de las compa\u00f1\u00edas que ofrecen soluciones de lead scoring pero tambi\u00e9n se pueden desarrollar procesos propios que los calculen.\r\n\r\nLas plataformas de Marketing Automation por su parte suelen incorporar dentro de sus funcionalidades la creaci\u00f3n de modelos de scoring pero tambi\u00e9n existen aplicaciones para CRM como puede ser SalesWings para Salesforce que realizan el seguimiento de la actividad en el site, se integran con los sistema de emailing (MailChimp, Autopilot, Gmail, Outlook ) y califican a los leads o clientes seg\u00fan su comportamiento.\r\n\r\n \r\nSegmentaci\u00f3n de Anuncios\r\nLos algoritmos de\u00a0ML utilizan grandes cantidades de datos hist\u00f3ricos para establecer qu\u00e9 anuncios funcionan mejor, con qu\u00e9 personas y en qu\u00e9 etapa del proceso de compra y se pueden utilizar para informar, inspirar y guiar acciones basadas en el comportamiento del cliente u otra informaci\u00f3n comercial.\r\n\r\nEstas t\u00e9cnicas son m\u00e1s eficaces que herramientas de Test A\/B m\u00e1s tradicionales, ya que permiten probar simult\u00e1neamente una variedad de elementos de p\u00e1gina y variaciones con menos tr\u00e1fico que lo que normalmente se requiere para que un Test A\/B pueda ser estad\u00edsticamente significativo.\r\n\r\nGigantes como Facebook y Google han puesto el pie en el acelerador para hacer cada vez m\u00e1s relevante el contenido que le llega a cada usuario. Todo esto mediante algoritmos basados en ML que realizan rankings de feeds, contenidos, interacciones con las publicaciones, b\u00fasquedas y por supuesto, anuncios publicitarios.\r\n\r\n \r\nFASE DE CONVERSI\u00d3N\r\nEn esta fase conseguiremos que los leads se conviertan en clientes aplicando distintas t\u00e9cnicas de personalizaci\u00f3n y recomendaci\u00f3n.\r\n\r\n \r\nPrecios Din\u00e1micos\r\nA trav\u00e9s de la fijaci\u00f3n de precios din\u00e1micos el precio de un producto o servicio cambia en funci\u00f3n de la oferta y la demanda en tiempo real y permite dirigir ofertas especiales s\u00f3lo a aquellos leads que probablemente las necesiten para convertir. Con t\u00e9cnicas de ML se pueden construir modelos de propensi\u00f3n con las caracter\u00edsticas de los leads que requieren una oferta para convertir frente a los que convertir\u00e1n sin necesidad de la misma, o clientes dispuestos a pagar precios distintos por el mismo producto\/servicio seg\u00fan la \u00e9poca del a\u00f1o, situaci\u00f3n, lugar, etc. Esto posibilita aumentar las ventas sin reducir los m\u00e1rgenes de beneficio.\r\n\r\nHerramientas como Competera, Wiser (QuadAnalytics), Market Track o Upstream commerce permiten monitorizar los precios de los productos de cat\u00e1logo y en algunos casos comparar con los productos de la competencia y ver los cambios arriba o abajo para poder igualarlos o mejorarlos.\r\n\r\n \r\nPersonalizaci\u00f3n de Aplicaciones y Web\r\nUtilizar un modelo de propensi\u00f3n para predecir la etapa de un cliente en el viaje del comprador permite proporcionar el contenido m\u00e1s relevante en el site, en una aplicaci\u00f3n o a trav\u00e9s del Call Center.\r\n\r\nAsimismo desde el punto de vista de la experiencia de usuario (UX) el ML aprende de los datos que el propio usuario va generando en distintas interacciones para transformar y personalizar su experiencia cuando interact\u00faa con el producto o la marca.\r\n\r\n \r\nChatBots\r\nLos Chatbots est\u00e1n comenzando a sustituir funcionalidades que hasta la fecha cubr\u00edan las Apps y el crecimiento a pasos agigantados de su uso se atribuye claramente a un mayor uso de aplicaciones de mensajer\u00eda por parte de la poblaci\u00f3n. Pueden interpretar las consultas que formulan los clientes, proporcionar informaci\u00f3n, completar pedidos.\r\n\r\nEn el mercado encontramos todo tipo de herramientas para codificar Bots desde las que est\u00e1n dise\u00f1adas para personas sin pr\u00e1cticamente conocimientos de codificaci\u00f3n como ManyChat\u00a0y\u00a0Chatfuel, o Conversable, un servicio SaaS para dise\u00f1ar, construir y distribuir experiencias de mensajer\u00eda y voz mejoradas por IA a trav\u00e9s de m\u00faltiples plataformas, incluyendo Facebook Messenger, Twitter, SMS, Amazon Echo, Google Home y muchas otras.\r\n\r\n \r\nRetargeting\r\nDel mismo modo que en la segmentaci\u00f3n de anuncios se pueden definir modelos que establezcan con qu\u00e9 contenidos es m\u00e1s probable que los usuarios vuelvan a un site bas\u00e1ndonos en los datos disponibles.\r\n\r\n \r\nFASE DE VINCULACI\u00d3N\r\nEn la fase de vinculaci\u00f3n la IA nos ayuda a generar mayor fidelizaci\u00f3n y engagement con los clientes.\r\n\r\n \r\nServicio al Cliente\r\nComo ya se ha comentado previamente, se pueden desarrollar modelos que caractericen a los clientes con mayor propensi\u00f3n a la baja para poder actuar con celeridad y activar alertas que permitan retenerlos en cuanto se identifiquen.\r\n\r\n \r\nMarketing Automation\r\nEn un entorno\u00a0donde el usuario recibe multitud de impactos\u00a0a trav\u00e9s de diferentes canales, es fundamental que estos se realicen con\u00a0el mensaje adecuado, en\u00a0el momento id\u00f3neo\u00a0y en\u00a0el lugar donde espera encontrarlo.\r\n\r\nLas t\u00e9cnicas de Marketing Automation ayudan a ello fomentando la generaci\u00f3n de leads y la fidelizaci\u00f3n y vinculaci\u00f3n con los clientes.\r\n\r\nPara ello se definen una serie de reglas que ante la interacci\u00f3n o no interacci\u00f3n con el cliente se activan y gracias al ML por ejemplo deciden cu\u00e1ndo es m\u00e1s efectivo interactuar o enviar un mensaje y qu\u00e9 contenidos son m\u00e1s relevantes en base al aprendizaje obtenido del comportamiento del cliente o lead.\r\n\r\nPardot, Marketo, IBM Watson Campaign Automation, HubSpot son algunas de las herramientas m\u00e1s conocidas que incorporan IA a sus soluciones.\r\n\r\n \r\nEmails con Contenido Din\u00e1mico\r\nEl an\u00e1lisis predictivo tambi\u00e9n puede ser de utilidad para establecer la tendencia de los clientes a comprar ciertas categor\u00edas, tama\u00f1os y colores a trav\u00e9s de su comportamiento y de este modo poder generar emails o newsletter absolutamente personalizados con los productos o informaci\u00f3n m\u00e1s relevantes y que adem\u00e1s contienen la informaci\u00f3n m\u00e1s actualizada del stock de productos, las ofertas o los precios en el momento de abrir el correo electr\u00f3nico.\r\n\r\n \r\n\r\nEn resumen, la Inteligencia Artificial supone una nueva era en el conocimiento y la interacci\u00f3n con el consumidor para el Marketing y constituye una realidad de la que las empresas no pueden mantenerse ajenas.","url":"https:\/\/www.goodrebels.com\/es\/inteligencia-artificial-al-servicio-del-marketing\/","authors":["Mar Casta\u00f1o"],"origin":"WP Blockchain","format":"wpblockchain"}"
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