AI Your Marketing Analytics: 5 formas innovadoras de aprovechar la IA para obtener conocimientos de datos más profundos

El rumor en torno a la IA en el análisis de marketing y el marketing en general podría hacer que parezca que todo el mundo está subido a la ola de la alta tecnología, afinando sus estrategias al enésimo grado. Sin embargo, la realidad es que muchos especialistas en marketing todavía están descubriendo cómo integrar la IA en sus operaciones diarias. La IA en el análisis de marketing va más allá de las tareas superficiales de analizar datos de marketing u optimización de contenidos. Donde realmente deja su huella es en su capacidad para examinar grandes cantidades de datos y proporcionar información sólida y procesable.

Este artículo explora cinco poderosas aplicaciones de la IA en el análisis de marketing que están revolucionando la forma en que recopilamos, interpretamos y actuamos sobre los datos de marketing para informar la toma de decisiones e impulsar el retorno de la inversión.

1. Mejorar la segmentación de clientes con aprendizaje automático

La aplicación de la IA, en particular el aprendizaje automático (ML), a la segmentación de clientes ayuda a transformar grandes cantidades de datos en grupos precisos y procesables.

La IA puede identificar segmentos basándose en comportamientos previstos, como la probabilidad de que se repitan compras o la susceptibilidad a la deserción. Al integrarse con herramientas de gestión de campañas, la IA permite a los especialistas en marketing dirigirse rápidamente a estos segmentos con contenido personalizado, optimizando el gasto en marketing al centrarse en clientes de alto valor o en riesgo.

Otros ejemplos de segmentación de clientes impulsada por IA:

• Segmentación psicográfica : la IA puede profundizar en los aspectos psicográficos de los datos de los clientes, categorizando a los consumidores por rasgos de personalidad, valores, intereses y estilos de vida, lo que puede ser increíblemente útil para elaborar mensajes y ofertas resonantes.
• Segmentación activada por eventos : los sistemas de inteligencia artificial pueden segmentar a los clientes en función de sus reacciones ante ciertos eventos, como lanzamientos de productos o ventas importantes. Esto ayuda a comprender cómo los diferentes segmentos de clientes interactúan con actividades de marca específicas.
• Segmentación de ventas cruzadas y adicionales : la IA puede identificar qué clientes probablemente estén interesados ​​en productos o actualizaciones adicionales, lo que ayuda a los especialistas en marketing a adaptar las campañas de ventas cruzadas y adicionales a segmentos receptivos.

Además, la segmentación impulsada por IA permite realizar ajustes en tiempo real. A medida que los clientes interactúan con su marca, el sistema de inteligencia artificial actualiza los segmentos para reflejar nuevos datos, lo que agiliza su estrategia de marketing. Puede desencadenar campañas específicas para retener clientes tan pronto como se detecta un cambio de comportamiento.

Con el tiempo, el aprendizaje automático puede perfeccionar aún más estos segmentos al aprender continuamente de los resultados de las campañas, lo que genera experiencias de cliente aún más personalizadas.

Simplifique este proceso adoptando Improvado. La plataforma se conecta a todas sus fuentes de marketing y ventas para extraer los datos y centralizarlos en su almacenamiento. Una vez que se recopilan todos los datos, Improvado los limpia y se prepara para un análisis posterior, ya sea a través de BI o AI.

2. Obtener información simplemente preguntándole al asistente de IA

Con inteligencia artificial analítica avanzada, los equipos de marketing ahora pueden consultar directamente sus datos utilizando lenguaje natural y recibir información en tiempo real. Este enfoque de análisis conversacional proporciona respuestas rápidas a preguntas complejas sobre las tendencias del mercado, el comportamiento del cliente y el rendimiento de las campañas sin la necesidad de contar con conocimientos técnicos profundos. Además, este acceso inmediato a información significa que puedes probar hipótesis en tiempo real, ajustando las campañas sobre la marcha para optimizar el rendimiento.

Chatea con tus datos de marketing utilizando el Asistente de IA de Improvado. Es un copiloto de análisis conectado a su conjunto de datos que responde cualquier pregunta que tenga sobre el desempeño del marketing y le brinda consejos personalizados.

Por ejemplo, al preguntarle a un asistente de IA: "¿Qué grupo demográfico tuvo la tasa de participación más alta en nuestra última campaña?" Los especialistas en marketing pueden cambiar rápidamente sus estrategias para capitalizar estos conocimientos y adaptar las campañas futuras para lograr el máximo impacto.

AI Assistant funciona con un modelo de lenguaje grande (LLM) personalizado y tecnología de texto a SQL. Puede hacer cualquier pregunta en inglés sencillo en una interfaz de usuario similar a un chat, y AI Assistant la traducirá a SQL y consultará sus datos para brindar información instantánea.

Ya sea que pregunte sobre la inversión publicitaria, el rendimiento de la campaña o el ritmo del presupuesto, AI Assistant aprovecha su almacenamiento y brinda respuestas claras y concisas. Una vez que tengas una respuesta, puedes seguir charlando con el Asistente sobre tus hallazgos y cómo aplicarlos a tu estrategia.

3. Utilización del procesamiento del lenguaje natural para el análisis de sentimientos

Los especialistas en marketing a menudo enfrentan el desafío de descifrar las opiniones de los clientes sobre el lanzamiento de nuevos productos o campañas de marca. Si bien los métodos de encuesta tradicionales brindan información directa, pueden llevar mucho tiempo, es posible que no capturen los sentimientos espontáneos expresados ​​en las plataformas digitales y, a menudo, muestran respuestas socialmente aceptadas.

Por otro lado, las plataformas de análisis de sentimiento social impulsadas por el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) pueden examinar rápidamente grandes volúmenes de texto para identificar el sentimiento a escala. Es experto en procesar datos de redes sociales, reseñas de clientes y foros de discusión para discernir el estado de ánimo general y las tendencias de opinión.

Sin embargo, la PNL no es una solución universal. Puede malinterpretar expresiones humanas complejas, como la ironía o la jerga. Esto puede dar lugar a interpretaciones inexactas. Además, es posible que algunas herramientas no tengan en cuenta las diferencias culturales en la expresión, lo que lleva a evaluaciones incorrectas del sentimiento en los mercados globales.

Los especialistas en marketing ahora están recurriendo a ChatGPT, con su interfaz de chat estándar, complementos de análisis de sentimientos y API, para un análisis de sentimientos mejorado. Dado que ha sido entrenado con un vasto corpus de datos de texto, se espera que aborde algunos de los problemas de las herramientas de monitoreo más tradicionales:

• ChatGPT puede considerar el contexto más amplio en el que se hace una declaración, lo que podría conducir a una interpretación de sentimiento más precisa.
• ChatGPT se puede ajustar y personalizar para industrias o temas específicos, lo que puede mejorar la precisión del análisis de sentimiento para nichos de mercado o tipos particulares de productos.
• A diferencia de las herramientas independientes, ChatGPT se puede integrar en un ecosistema de inteligencia artificial más amplio, combinando el análisis de sentimientos con otras fuentes de datos para una comprensión más holística de las opiniones de los clientes.

Si bien ya existe un complemento diseñado para el análisis de sentimientos, puede comenzar utilizando el complemento estándar de análisis de datos avanzado (anteriormente Code Interpreter).

Por ejemplo, podría utilizar el siguiente mensaje:

Tengo un archivo CSV que contiene varias entradas de texto para el análisis de opiniones. Necesito clasificar el sentimiento de cada entrada, identificar frases clave que indiquen el sentimiento y, si es posible, deducir las razones de un sentimiento particular expresado. Aquí está la información específica que necesito para cada entrada:

1. Clasificación de sentimientos: Positivo, Negativo o Neutral.
2. Frases o palabras clave que signifiquen el sentimiento.
3. Cualquier motivo mencionado que pueda haber influido en el sentimiento.

El archivo CSV tiene la siguiente estructura: {explica su estructura de columnas}.

4. Análisis de imágenes y videos con IA para monitoreo de marca

El monitoreo visual de la marca, el proceso de rastrear y analizar el uso y el contexto de los activos visuales de una marca en varias plataformas digitales, se ha convertido en una parte esencial para mantener la integridad de la marca. Con el volumen de contenido que se comparte cada minuto y la cantidad de plataformas en las que aparece una marca, esta tarea ha superado las capacidades de los equipos humanos por sí solas. Las herramientas de análisis de marketing de IA automatizan la detección y el análisis de elementos de marca dentro del contenido visual.

Una forma de hacerlo es mediante la API OpenAI Vision. Vision API es un sistema de inteligencia artificial avanzado que puede analizar imágenes y videos para reconocer logotipos, productos, actividades y otros elementos visuales.

Guía paso a paso para utilizar la API de visión para el seguimiento de la marca:

1. Integración: comience integrando Vision API con su sistema de gestión de activos digitales existente. Este proceso normalmente implica algún trabajo de desarrollo para garantizar un flujo fluido de datos entre la API y los repositorios de contenido de su marca.
2. Parámetros de configuración: Defina qué debe buscar la API en imágenes y videos. Los parámetros pueden incluir sus logotipos, ubicaciones de productos, colores de marca y cualquier otro elemento visual que sea relevante para la identidad de su marca.
3. Análisis automatizado: a medida que el contenido de su marca se difunde a través de varios canales, Vision API funciona en tiempo real para analizar elementos visuales. Detecta y cataloga la presencia de su marca en el contenido generado por el usuario, las redes sociales y las plataformas de publicidad en línea.
4. Información procesable: reciba alertas e informes sobre dónde y cómo se representa visualmente su marca. La API puede detectar el uso no autorizado de su logotipo, monitorear la coherencia de la representación de su marca y evaluar la efectividad de la colocación de sus productos.
5. Cumplimiento de la marca: utilice los conocimientos para garantizar que todas las representaciones visuales de su marca cumplan con sus pautas. Identifique rápidamente los casos en los que la marca se utiliza de forma inapropiada y tome medidas para rectificar el problema.
6. Seguimiento de la competencia: usted puede amplíe las capacidades de la API para vigilar a sus competidores. Realice un seguimiento de su presencia visual y compárela con la visibilidad de su marca para identificar ideas y oportunidades competitivas.
7. Análisis de tendencias: el análisis de Vision API puede resaltar tendencias emergentes sobre cómo el contenido visual atrae a su audiencia. Esta información puede ayudar a optimizar las campañas de marketing y garantizar que sus creatividades resuenen con el público objetivo.

5. IA para la optimización de la búsqueda por voz

El panorama de la búsqueda ha cambiado significativamente. El 50% de los consumidores en EE. UU. recurren diariamente a asistentes de voz para sus consultas. El 34% utiliza la búsqueda por voz semanalmente y el 16% mensualmente.

La importancia de optimizar el contenido para la búsqueda por voz se vuelve vital. Este cambio significa ir más allá de las palabras clave tradicionales hacia un enfoque más conversacional que se alinee con los patrones naturales del habla.

La inteligencia artificial está acertando en este enfoque. Ayuda a analizar grandes volúmenes de datos de búsqueda por voz para detectar patrones en la forma en que las personas expresan sus consultas. Esta información es crucial para dar forma al contenido que se adapta perfectamente a la narrativa de la búsqueda por voz, garantizando la visibilidad de su marca en un mundo impulsado por la voz.

Aquí hay un par de aplicaciones de inteligencia artificial para optimización y análisis de búsqueda por voz:

• Análisis de búsqueda por voz: los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar el tono, la redacción y la semántica de las consultas de voz para descubrir lo que los usuarios realmente piden. Los especialistas en marketing pueden utilizar estos conocimientos para diseñar estrategias de SEO que resuenen con el estilo natural e informal de las búsquedas habladas.
• Comprender las búsquedas por voz con PNL: el procesamiento del lenguaje natural (PLN) brinda a la IA la capacidad de interpretar la intención y los matices de las consultas de voz. Esto es crucial para crear contenido que le hable directamente al usuario, utilizando el mismo lenguaje conversacional que utiliza en su vida diaria.
• Contenido que conversa: la palabra hablada es naturalmente atractiva y la IA puede ayudar a crear contenido que capture esta cualidad conversacional. Al utilizar algoritmos que se especializan en generar texto similar a un humano, las herramientas de inteligencia artificial permiten a los especialistas en marketing producir contenido que se siente como un lado de un diálogo. Este tipo de contenido se adapta naturalmente a la búsqueda por voz y puede mejorar drásticamente la visibilidad de una marca en los resultados de la búsqueda por voz.
• Optimización de la búsqueda semántica: la IA ayuda a comprender la búsqueda semántica, donde se analiza el contexto y la relación entre las palabras para proporcionar resultados de búsqueda más precisos. Al optimizar el contenido para la búsqueda semántica, los especialistas en marketing mejoran las posibilidades de que su contenido coincida con la intención del usuario.
• Pruebas y optimización automatizadas: la IA puede automatizar las pruebas A/B para estrategias de SEO para determinar qué funciona mejor para la búsqueda por voz. Esto incluye probar varios aspectos del contenido, desde la densidad de palabras clave hasta la estructura y el formato, para mejorar su visibilidad mediante la búsqueda por voz.
• Clasificación de la intención de búsqueda con IA: las herramientas de análisis de IA se pueden entrenar para clasificar la intención detrás de las búsquedas por voz de manera más efectiva, distinguiendo entre intenciones informativas, de navegación, transaccionales y locales. Esta clasificación ayuda a crear contenido más específico.

Beneficios de la IA en análisis de marketing

¿Por qué las empresas deberían molestarse en utilizar IA en sus análisis de marketing? La integración de la IA en el análisis de marketing no sólo agiliza las operaciones sino que también revela oportunidades que antes estaban ocultas en grandes cantidades de datos.

• Información más rápida: los sistemas de inteligencia artificial pueden examinar grandes cantidades de datos en una fracción del tiempo que les tomaría a los humanos. Este rápido análisis significa que las empresas pueden obtener información crucial casi al instante.
• Elecciones informadas: la IA garantiza que las estrategias de marketing se basen en datos sólidos, lo que reduce la dependencia de las conjeturas y la intuición. El resultado son campañas de marketing más efectivas y específicas.
• Personalización: la IA tiene la capacidad de comprender las preferencias individuales de los clientes. Esto permite la creación de anuncios y promociones adaptados específicamente a los gustos individuales, lo que lleva a una mayor satisfacción del cliente.
• Rentabilidad: la automatización del análisis de datos con IA puede generar importantes ahorros de costos. Las empresas pueden optimizar sus equipos dedicados al análisis de datos y evitar gastos innecesarios en estrategias de marketing ineficaces.
• Abordar las necesidades de los clientes: al comprender y predecir lo que buscan los clientes, las empresas pueden mejorar sus ofertas, lo que lleva a una experiencia más satisfactoria para el cliente.
• Predecir tendencias futuras: la IA utiliza datos históricos para hacer predicciones sobre tendencias futuras del mercado. Esta previsión permite a las empresas ser proactivas y prepararse para los próximos cambios en el mercado.
• Operaciones optimizadas: Operaciones optimizadas: la IA automatiza tareas rutinarias y repetitivas, ahorrando horas de trabajo. Esto no sólo acelera los procesos sino que también permite que los empleados humanos se concentren en tareas más estratégicas.
• Errores minimizados: los sistemas de IA, al igual que las máquinas, son menos propensos a los errores que pueden ocurrir con el análisis humano, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos.

La IA promete un futuro en el que reinarán los conocimientos basados ​​en datos, guiando a las empresas hacia decisiones más estratégicas e informadas. Si bien existen desafíos, con el enfoque y las prácticas correctos, la revolución de la IA en el análisis de marketing puede conducir a un crecimiento y un éxito incomparables.