Ejemplos de uso de Inteligencia Artificial en Marketing

El mundo del Marketing vivió una primera revolución en la era de Internet. Nuevas formas de vender, nuevos formatos de anuncio y nuevos canales con los que llegar a millones de usuarios que antes no estaban a su alcance. Esta revolución vino acompañada de un volumen ingente de datos, un gran detalle de cada paso de los clientes en su proceso de compra (conocido como Customer Journey) y un mayor número de interacciones con el usuario.

Con la aparición de tecnologías como Big Data o la Inteligencia Artificial se ha producido una segunda revolución ya que nos permiten gestionar toda la información generada y encontrar patrones o predecir eventos. Es por ello, que la aplicación de tecnologías como Machine Learning o Deep Learning en Marketing suponen una gran ventaja competitiva.

¿Cómo se aplica la IA en Marketing?

El Ciclo de Vida del Cliente o Customer Journey tiene 4 fases diferenciadas:

• REACH (ALCANCE): En esta fase el objetivo es dar a conocer nuestra marca o producto. Lo importante es medir las visitas o los seguidores y la calidad de los mismos.
• ACT (ACCIÓN): el visitante empieza a plantearse si comprar tu producto, está en la fase de decisión. Los indicadores más importantes son los tiempos de las visitas, los comentarios o interacciones y el ratio de conversión en leads (potenciales clientes).
• CONVERT (CONVERSIÓN): El momento de la compra, el potencial se convierte en cliente. En esta fase hay que medir el importe medio de los pedidos, los ingresos, ratio de clientes nuevos,…
• ENGAGE (FIDELIZACIÓN): El Marketing no se acaba en la venta, hay que fidelizar al cliente, conseguir que siga interactuando y que el servicio post venta sea ejemplar. Lo más importante en este momento es la lealtad, repetición de compra o satisfacción de cliente.

El siguiente diagrama de Smart Insights muestra las aplicaciones de Inteligencia Artificial en cada una de las fases del Ciclo de Vida del Cliente:

A continuación, veremos algunos ejemplos reales del uso de Machine o Deep Learning en cada fase del ciclo de vida del cliente.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en la fase de Alcance

Una de los mejores medios para llegar a más audiencia es la creación de contenido. En este ámbito, existen herramientas de creación de contenido automátizado como Articoolo. Describes el tema deseado en un párrafo y el sistema de IA investiga sobre él en diferentes artículos y post de Internet y crea un contenido original.

Pero quizás el ejemplo más espectacular es el de Heliograf, el robot de noticias del Washington Post que escribió más de 850 noticias automáticas en su primer año (2016).

Aunque a algunos os parezca que puede poner el peligro el puesto de trabajo de los periodistas, la verdad es que lo usan como una herramienta que facilita su día a día más que como un sustituto del periodista humano. Por ejemplo, el sistema detecta tendencias en ámbitos como el financiero o empresarial y se las revela a los periodistas para que redacten sus noticias. De este modo reducen su tiempo de investigación y se centran más en profundizar en la temática y redactar. Las noticias que escribe Heliograf directamente suelen ser en ámbitos en los que se valora mucho más la inmediatez que la profundidad del artículo, como los deportes o las elecciones en política.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en la fase de Acción

Como hemos destacado al principio, en esta fase el usuario está interesándose por tu producto o marca. Ya lo tienes navegando por tu web o red social y necesitas que permanezca lo más posible e intentar captarlo con diferentes opciones de compra.

Uno de las soluciones de IA más destacadas en este ámbito es Amazon Personalize. A través de algoritmos de Machine Learning, el gigante Amazon pone a nuestra disposición el sistema de recomendación de productos de su e-commerce para que lo utilicemos en nuestras plataformas.

Otra manera de conseguir que nuestros visitantes encuentren lo que buscan y que permanezcan más tiempo en nuestra web descubriendo productos son los famosos Chat Bots. La empresa Service Global Solution prevé que el 95% de las interacciones con clientes serán sin intervención humana en 2025. Una de las marcas más adelantadas en este área es Sephora, que cuenta con un chatbot basado en IA desde 2016.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en la fase de Conversión

En el momento en el que debes conseguir que el cliente termine comprando, la Inteligencia Artificial puede ayudarte a mejorar tu ratio de conversión.

Un ejemplo claro es el de Stitch Fix, una web que funciona como un estilista personal, mezclando estilistas humanos y algoritmos de IA. Al registrarte y elegir un estilo, te envían un pack de ropa y decides lo que te gusta y devuelves lo que no quieres quedarte.

Con los datos recolectados de sus clientes, de las marcas y de las interacciones (lo que ves en su web, lo que devuelves, etc.) el algoritmo va aprendiendo y cada vez sus recomendaciones son mejores. Consecuencia: aumenta tu ratio de conversión.

A continuación, podéis ver un vídeo de Forbes Tech donde explican el funcionamiento de sus algoritmos para las recomendaciones de estilo:

Aparte del estilismo, la marca usa modelos de Machine Learning también para la gestión de inventario y otras áreas del negocio. De hecho, en su web tienen un Tour por sus algoritmos.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en la fase de Fidelización

Es obvio que sistemas como el de Stitch Fix también suponen una fidelización del cliente, ya que al crearle un estilo e ir mejorando cada vez las recomendaciones, aseguras que el cliente sea fiel a tu marca. Pero vemos otros ejemplos diferentes en la fase de fidelización.

Un caso conocido de uso de Inteligencia Artificial para conseguir enganchar al cliente a tu marca es la funcionalidad My Starbucks Barista incluida en su app móvil. Con ella, un cliente que ya conoce su café puede solicitar su pedido habitual, modificarlo e incluso pagarlo desde la app a través de un Chat Bot. Con ello, consiguen facilitar que el cliente sea fiel a su marca y no tomé café en otros establecimientos.

En el siguiente vídeo podéis ver como funciona el asistente:

Otro uso de IA en la fidelización son las herramientas de Deep Learning para el reconocimiento de tu Logo. Gracias a esta tecnología el sistema puede barrer redes sociales o vídeos detectando tu marca e incluso el sentimiento que expresa en usuario en esa imagen.

De este modo, puede enviar automáticamente comentarios a esos posts o publicaciones que fidelicen al usuario.

Herramientas de IA como Clarifai, pueden incluso detectar tu producto en diferentes formatos:

Conclusiones

Estos son sólo algunos ejemplos de los muchos que existen del uso de Machine Learning o Deep Learning en el ámbito del Marketing, pero esto no ha hecho más que empezar.

Actualmente la ultra-personalización de los servicios/productos es una tendencia al alza y eso sólo se puede conseguir conociendo muy bien a tus clientes y prediciendo lo que querrán.

Por ello, estas tecnologías cobran una importancia tan especial, ya que nos permiten recolectar mucha información de clientes, analizarla y descubrir tendencias o predicciones que no ayuden a la venta final y a que el cliente se sienta más identificado con nuestra marca.

Un ejemplo de esta tendencia es la compra de la empresa Celect por parte de Nike, especialista en predecir lo que quiere el consumidor.

Y a vosotros que os parece, ¿se os ocurre otro ejemplo que comentar? Podéis hacerlo en el área de comentarios.