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5 formas en que la IA cambiará el marketing en el 2020

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IA: “Ya leí todas tus letras”.

“Has leído todas mis letras”.

“Mi análisis muestra que tus temas principales son que el tiempo pasa y el amor se esfuma”.

“Eso suena bien”.

“Nunca he conocido el amor”.

“Tal vez deberíamos escribir una canción juntos”.

Está claro: las máquinas de marketing llegaron.

Desde Watson de IBM al chat con Bob Dylan (arriba) hasta reporteros robots produciendo artículos deportivos y financieros, la IA configura la forma en que los encargados de marketing planifican y ejecutan campañas.

Pero, ¿debería tu organización realmente invertir en la IA? ¿O sólo es obra de marcas como IBM, Google, Facebook, Spotify y Amazon?

Yo quise aprender más sobre la viabilidad del uso de aplicaciones de IA, en los casos donde pueden aportar valor a las organizaciones hoy, y no dentro de cinco años.

En este artículo, comparto los cinco casos de uso que están ganando fuerza en las industrias. Éstos se fundamentan con entrevistas por Skype con empresas líderes de IA, expertos en marketing de contenido e informes de analistas.

Informe de robot

Hootsuite crea mucho contenido. Y dedicamos mucho tiempo a medir cuánto tráfico hay, cuántas veces nos comparten en redes sociales y cuántos ingresos genera.

La IA obviamente puede ayudar a analizar el rendimiento de nuestro contenido. Pero no somos una marca de consumidor como Google, Spotify o Amazon. Así que existe mucho escepticismo sobre si la IA podría aportar usos de informes prácticos para una organización de nuestro tamaño.

Quill me hizo cambiar de opinión. En unos cuantos segundos, esta máquina creó un informe de Google Analytics. Estaba bien escrito, encontraron algunos datos móviles que yo ni siquiera había considerado y reveló que provocó un aumento de ingresos en una reciente campaña publicitaria.

He trabajado en agencias y una gran parte de mi tiempo está dedicado a examinar a través analytics, la presentación de datos y resumir cuales son las campañas que están impulsando el tráfico. Quill presentó un informe comparable en un par de minutos.

Desde entonces he configurado Quill para nuestro equipo. Esto nos ahorra unas cuantas horas a la semana. No está mal para una primera introducción al uso de la IA para automatizar tareas. Si tienes una cuenta de Google Analytics, pruébalo de forma gratuita aquí.

Automatizar el contenido empresarial

Para el 2018, Gartner predice que el 20 por ciento del contenido de todos los negocios será creado por máquinas.

Quise averiguar más sobre Quill, así que contacté a Narrative Science, la empresa que creó la solución. Science Narrative que ayuda a las empresas a utilizar la generación de lenguajes naturales para analizar y contar historias de sus datos.

“Escuchamos todo el tiempo que el contenido es el rey, pero lo que realmente está ayudando a muchos de nuestros clientes es que la IA puede ayudar a automatizar mucho contenido de alta calidad a escala”, comenta Katy De Leon, vicepresidenta de marketing de Narrative Science, a través de una entrevista por Skype.

“Esto ahorra tiempo a los empleados. Pero también proporciona una mejor experiencia del cliente a medida que el contenido es más exacto y más pertinente a su etapa en la experiencia del cliente”.

Por ejemplo, una organización grande puede tener miles de productos. Siempre es un reto asegurarse de que las descripciones de los productos están actualizadas y optimizadas para la búsqueda y dispositivos móviles. “Las tecnologías de automatización pueden ayudar a su equipo a escribir estas descripciones y gestionar todo el contenido”, dice De Leon.

“Cuando publicas una pieza de comunicación como una publicación de un blog o un comunicado de prensa que es leído por un millón de personas, ése no es el mejor lugar para la IA,” ella dice. Pero cuando publicas millones de piezas de comunicación que deben ser personalizadas para cada persona, aquí es donde las empresas de IA como nosotros, sobresalen”.

Un ejemplo popular de uso proviene de los servicios financieros para clientes de Narrative Science. La plataforma puede crear informes personales de inversionistas para millones de clientes, para decirles cómo han sido sus ofertas históricamente y ofrecen consejos específicos para mejorar su desempeño. Los consejeros también usan estos reportes para preparar sus llamadas con los clientes.

Encontrar patrones en tus datos

“La IA es muy buena para automatizar esas tareas manuales que las personas odian hacer. Pero la IA es más que una actividad eficiente”, comenta el científico principal de Narrative Science, Kris Hammond.

“Gracias a que la IA puede analizar conjuntos de datos en segundos, las máquinas proporcionan observaciones que simplemente no son humanamente posibles de encontrar en los datos”, comenta Kris.

Por ejemplo, las plataformas de IA pueden analizar millones de transacciones y predecir a un cliente que está a punto de abandonar a la empresa. O pueden analizar el ciclo de ventas empresariales y predecir qué tratos cerrarás en medio de un ciclo de ventas al mirar las condiciones históricas.

“Los datos son un gran partido para las máquinas”, comenta Kris. “Ya tienes analistas talentosos en tu organización, pero ellos tienen actividades de mayor importancia que hacer que analizar de forma manual filas y filas de datos del cliente. La máquina trabaja más rápido y entiende las tendencias de los clientes al instante”.

Le pregunté a Kris qué es lo que las organizaciones pueden hacer para comenzar a utilizar IA. Él nos recomienda tres pasos a seguir.

  • Mira tu tarea y pregúntate: ¿estoy tomando decisiones que son mecánicas? Si la respuesta es sí, entonces esta es la tarea indicada para la IA.
  • No automatices tu trabajo. Automatiza lo que necesitas informar. A la mayoría de las personas les gusta su trabajo pero no les gusta crear informes constantemente sobre lo que necesitan hacer y el valor que crean. Puedes liberar recursos al crear más valor en lugar de informar lo que hiciste la semana pasada.
  • Automatiza las cosas que tu equipo odia hacer. Éstas son las tareas tediosas que están al final del conjunto de capacidades de tu equipo. Las máquinas pueden ayudar en esto.

Reducir el trabajo duplicado en la empresa

Como la IA está cambiando la forma en que las empresas crean y analizan contenido, quise saber sobre el impacto de todo esto con SEO. Esto me llevó a MarketMuse. Su compañía usa IA y aprendizaje automático para ayudar a las empresas a refinar su proceso de planeación de contenido.

Aki Balogh, cofundador y director de productos en MarketMuse, explicó que la IA está convirtiendo a las antiguas herramientas de SEO en obsoletas.

“En el pasado, habrías tenido un equipo especializado en SEO, un equipo de estrategia digital y un equipo de redactores creativos”, comenta. “Normalmente estos equipos trabajan en silos. Por ejemplo, el técnico de SEO entrega una hoja de cálculo de palabras clave y después los escritores trabajan para clasificar diferentes términos de crean tráfico importante”.

Como explica Balogh, los algoritmos de Google han trabajado en entender los conceptos y no en clasificar las palabras clave individualmente. Es por eso que las empresas necesitan un enfoque holístico e integral para investigar y planear campañas de marketing de contenido.

“Los cerebros humanos tienden a resolver problemas usando asociaciones y heurística, aplicando conocimiento e inclinaciones hacia experiencias pasadas”, comenta. “Pero la IA es mecánica, puede moverse a través de los datos y detectar patrones que nosotros ignoramos por nuestras inclinaciones o que tomaría meses de análisis manual para detectar”.

Por ejemplo, tal vez el especialista de SEO ignora ciertas palabras clave pues tienen un volumen de tráfico bajo. O tus escritores evitan ciertos temas ya que no tienen experiencia o interés en ellos.

“Nuestros clientes utilizan esta inteligencia para crear más planes de contenido empresarial impactantes”, comenta Jeff Coyle, cofundador y director de ingresos de MarketMuse.

Como explica Coyle, “la IA está cambiando significativamente la forma en que las empresas deciden qué contenido crear. Para un sistema de IA, no es difícil analizar 10,000 páginas web sobre un tema, compararlas con datos de redes sociales y búsquedas y analizarlas en un segundo. Entonces podemos identificar todas las conexiones y acercarse a niveles cada vez más profundos”.

Esto ayuda a crear estrategias de contenido que son mejor alineadas con la forma en que Google clasifica las páginas web y ayuda a las empresas a entender el universo de temas que necesitan cubrir para escalar a la cima del mercado.

Digamos que tu empresa quiere adquirir un tema de mercado como ‘consejos de jardín y hogar’. Las soluciones como MarketMuse pueden ayudar a identificar todos los ángulos que quieres cubrir sobre un tema, mostrándote los temas principales para abordar y asignando palabras clave a diferentes perfiles de usuario.

Esto es similar a la forma en que trabaja la búsqueda tradicional de palabras clave en SEO pero aparte, amplía las palabras clave en temas semánticos y categorías. Así que, en lugar de buscar una palabra clave particular de alto tráfico, estás buscando contenido para perfiles de compradores y modelos de lo que Google busca en un tema.

“Si estás reuniendo datos de Google AdWords y tienes 300 escritores cubriendo esa gran lista de palabras clave, tendrás muchos esfuerzos duplicados “, comenta Coyle. “Y perderás oportunidades para asignar contenido de vuelta a los perfiles integrales de los compradores mientras que los datos de AdWords de Google tienen una preferencia por las respuestas directas en palabras clave en su fase final”.

Le pedí a Coyle y Balogh que desglosaron este proceso en pasos. Esto es lo que recomendaron:

  • Al final, necesitan contestar dos preguntas. ¿En qué temas universales y editoriales deberías enfocarte? ¿Cómo se relaciona ese universo con tu inventario de contenido actual? Para las grandes organizaciones con cientos de páginas web, la IA ayuda a entender los vacíos y detecta las áreas editoriales que necesitas desarrollar.
  • ¿Qué significa realmente escribir excelente contenido sobre este tema? El aprendizaje automático y la IA pueden ayudarte a analizar la figura de autoridad en esta industria, mostrándote la cobertura y los temas relacionados que necesitas cubrir. ¿Cuál es la inversión que necesitas completar? ¿Cuál es el sitio modelo que Google está buscando para representar ese tema?
  • Mira a los competidores. ¿Qué es lo que abarcan bien? ¿Dónde tienes el mayor reto para vencerlos? ¿Cuáles son las tareas más fáciles de alcanzar?
  • Haz una auditoría de tu inventario existente. ¿Qué estás haciendo bien? ¿Cuáles son los vacíos de tu cobertura? ¿Qué esfuerzos estás duplicando entre los equipos, divisiones empresariales o regiones? ¿Cuáles son los puntos ciegos?
  • Investiga el conjunto completo de conceptos y temas que tu empresa debe tener en tu mercado. Esto va más allá del alto tráfico de palabras clave que los datos de AdWords que proporciona Google. ¿Cuál es el universo semántico de los temas? ¿Cuáles son las palabras clave y perfiles de usuarios subyacentes en las que tu marca debería estarse enfocando?

Personalización para todos

Las grandes marcas como Facebook, Spotify, Amazon y Netflix, nos han mostrado grandes ejemplos de qué tan poderosas y rentables pueden ser las experiencias web personalizadas.  La IA está ayudando a que la personalización sea una realidad para las marcas de todos los tamaños.

“Inviertes menos dinero en marketing, molestas menos a las personas y proporcionar mensajes que son más relevantes y aceptados por los clientes. Éstos son los beneficios principales de la personalización”, comenta Jeff Hardison, vicepresidente de marketing de Lytics.

Lytics es una plataforma de datos de clientes. Esta nueva tecnología impulsada por la IA se agregó recientemente al “Ciclo de sobreexpectación para el marketing y la publicidad digital 2016“.

Te presentamos por qué Gartner piensa que este nuevo tipo de inteligencia del cliente será crítica para la personalización:

La plataforma de datos del cliente aborda una necesidad aguda que los expertos en marketing modernos siempre buscan de la vista completa y ambigua del cliente, más allá de la etapa de la adquisición… un puente entre la base de datos de marketing tradicional o el sistema de pos-venta CRM y motores de ejecución para la gestión de campañas multicanal, la plataforma de datos del cliente surgió de la necesidad de una solución que pudiera ser controlada y desplegada por los expertos en marketing para unificar la identidad del cliente en una forma que cumpla con la privacidad, gestione datos de la primera parte y conecte la ejecución a través de múltiples soluciones puntuales.

Mientras que la mayoría de las organizaciones tiene personalización y plataformas de datos de clientes escritas en una presentación estratégica de powerpoint, Hardison cree que mucho de ese trabajo aún necesita hacerse antes de que se aprovechen completamente del potencial de la personalización.

“Mucha de la actividad de personalización que utilizan las empresas sigue siendo simple. Puede ser que te haya gustado este producto y que otras personas como tú hayan comprado un producto similar o que un artículo esté etiquetado con el tema de marketing de correo electrónico o ciencia de los datos y que al usuario se le muestren artículos similares a esas etiquetas”.

“Pero el cerebro humano solo puede hacer simples recomendaciones”, comenta Hardison. “Por ejemplo, puedes mirar cinco tipos de publicaciones de blogs y decir si las personas están interesadas en este tema, probablemente querrán leer el otro tema también”.

El aprendizaje automático puede incluir más datos en sus recomendaciones, observando el comportamiento individual de los usuarios a través de muchos diferentes tipos de contenido como la lectura de estudios de caso, hacer clic en un anuncio de Instagram, abrir correos electrónicos, ver videos y completar tareas en el producto. Esto crea un tipo de personalización más matizada de lo que los analistas pueden proporcionar de forma natural.

Uno de los clientes de Lytics es el mayor editor con propiedades de redes sociales múltiples. Utilizaron Lytics para crear perfiles de lector, ¿qué es lo que esta persona buscaba en nuestro sitio web?, ¿a qué le dieron clic en nuestra campaña de marketing?, ¿cuál es su historial de compra?, ¿tienes un boleto abierto en la mesa de ayuda?, ¿a qué tipo de formatos de contenido se sienten más atraídos?

Una vez reunida esta información, exportaron todos los perfiles de lector a sus herramientas de sitios web y los únicos tipos y formatos de contenido a los que estos perfiles se sintieron atraídos.

“Esto los ayudó a reducir costos de marketing y a entregar más contenidos relevantes a sus clientes clave”, comenta Hardison.

“Entonces pueden ir con estos patrocinadores con estos cinco perfiles de clientes y decir: ¿te gustaría llegar a este tipo de cliente?, a esto le dan clic, estos son los temas que siguen y la mejor forma de interactuar con ellos”.

De nuevo, quise saber cómo las organizaciones comienzan a poner esta teoría a trabajar.

“Observa tus herramientas existentes”, me dijo. “Tu proveedor de servicio de correo electrónico o sistemas de gestión de contenido en sitios web o herramientas de reasignación de anuncios. Muchos de estos vendedores se integrarán con la plataforma de datos del cliente cómo Lytics. Ahora puedes buscar formas para agregar personalización sofisticada a tus campañas actuales o como prueba en tu sitio web”.

Aprende más sobre IA

Te presentamos más recursos que explican cómo trabaja la IA y cómo las empresas pueden poner esta tecnología a trabajar.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático? Este tutorial visual muestra cómo el aprendizaje automático puede distinguir entre casas de Nueva York y casas de San Francisco.

Recientemente, Gartner realizó un seminario web llamado, Informática cognitiva e IA: tecnología de máquinas inteligentes para el éxito de las empresas.  Tom Austin, vicepresidente de Gartner Fellow, habla de cómo establecer expectativas realistas para la IA y comparte cuáles casos de uso impulsan los mejores resultados empresariales.

El Instituto de inteligencia artificial para marketing está dando seguimiento al crecimiento de la IA en la tecnología de marketing. Sus blogs destacan nuevas empresas de IA y tratan de cómo diferentes industrias están personalizando las campañas de marketing con aprendizaje automático.

Puedes saber más sobre la plataforma de datos del cliente en: El Ciclo publicitario para marketing y publicidad digital de Gartner 2016.