IA, herramienta básica del marketing moderno

En el dinámico entorno de mercado de 2024, la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning(ML) se posicionan como herramientas disruptivas para aumentar la eficiencia y encontrar nuevas oportunidades de negocio. Estas tecnologías no solo amplifican la capacidad de análisis de los datos, sino que también agregan una capa de inteligencia que aporta gran valor a la experiencia de usuario.

El 2023 se convirtió en el año de la explosión de la Inteligencia Artificial. El lanzamiento de Chat GPT 3.5 y posteriormente Chat GPT 4, la aparición de Copilot y Gemini, y muchas más herramientas que se apoyan en la IA para generar código, imágenes, sonidos o vídeos.

Sin embargo, la IA y el ML abarcan desde algoritmos que aprenden de grandes volúmenes de información hasta sistemas que pueden predecir tendencias, comportamientos y necesidades con una precisión asombrosa. Esto es crucial en un mercado donde la capacidad para adaptarse y prever cambios puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso. La integración de estas tecnologías permite a las empresas no solo entender su entorno actual de negocio, sino también anticipar el futuro.

Algunos casos de uso de la IA y el ML en 2024 para una gestión efectiva de datos y la creación de nuevas oportunidades de negocio incluyen:

1. Predicción de tendencias de consumo y comportamiento del cliente

Mediante el análisis de datos de compra y comportamiento online, las empresas pueden anticipar las necesidades de sus clientes y adaptar su oferta, mejorando la personalización y la satisfacción del cliente.

Ejemplo: Un retailer online utiliza ML para analizar el historial de compras y las interacciones en redes sociales de sus clientes, permitiéndole ofrecer recomendaciones personalizadas que aumentan la tasa de conversión y fidelización.

2. Optimización de la cadena de suministro y logística

La IA puede prever demandas de mercado y optimizar la gestión de inventarios y la logística, reduciendo costos y mejorando la eficiencia operativa.

Ejemplo: Una empresa de manufactura implementa sistemas de IA para analizar patrones de demanda en tiempo real, ajustando automáticamente su producción y logística para minimizar el exceso de inventario y los tiempos de entrega.

3. Mejora de la experiencia del cliente online

Los chatbots y asistentes virtuales, potenciados por IA, ofrecen una atención al cliente inmediata y personalizada, mejorando la experiencia de usuario y la eficiencia del servicio de atención al cliente.

Ejemplo: Una entidad bancaria implementa un chatbotinteligente que resuelve dudas financieras de los clientes 24/7, mejorando la satisfacción del cliente y reduciendo la carga de trabajo del centro de atención telefónica. Además, ayuda a filtrar los casos para que la atención al cliente ponga el foco en los casos más sensibles o de mejores clientes para dar un servicio premium.

4. Inteligencia competitiva avanzada

El ML analiza grandes volúmenes de datos de la competencia y del mercado para identificar tendencias emergentes, oportunidades de negocio y áreas para la innovación.

Ejemplo: Una empresa de tecnología utiliza ML para monitorear patentes, lanzamientos de productos y campañas de marketing de sus competidores, adaptando rápidamente su estrategia de I+D y comunicación.

5. Desarrollo de soluciones personalizadas para proyectos específicos

La IA y el ML permiten la creación de soluciones a medida que abordan desafíos únicos, mejorando la eficiencia y efectividad de proyectos específicos.

Ejemplo: Un hospital implementa un sistema de IA para analizar historiales médicos y resultados de pruebas, mejorando la precisión en el diagnóstico y personalizando los tratamientos para los pacientes.

6. Evaluación y gestión de riesgos

Los sistemas de IA pueden identificar y evaluar riesgos financieros, operativos o de seguridad, permitiendo a las empresas mitigarlos proactivamente.

Ejemplo: Una fintechutiliza ML para detectar patrones de fraude en transacciones financieras en tiempo real, reduciendo significativamente las pérdidas por fraudes.

7. Automatización de procesos de negocio

La IA permite la automatización de tareas repetitivas, liberando recursos para actividades de mayor valor añadido.

Ejemplo: Una empresa de servicios públicos implementa sistemas de IA para automatizar la lectura y gestión de contadores, mejorando la eficiencia y reduciendo errores.

Importante es recalcar que la calidad de los datos con los que aprenden estos modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learninges crucial para garantizar su efectividad y precisión. Al igual que en la gastronomía, donde la calidad de los ingredientes determina el éxito de cualquier plato, en la IA y el ML sucede algo similar. Puedes tener una Thermomix buena, un horno de cocción lento, pero si metes un tomate podrido, aún con una buena receta, no vas a sacar nada bueno.

De esta manera, por muy avanzados que sean los algoritmos o las técnicas de aprendizaje automático empleadas, si los datos de entrada están incompletos, son inexactos o están sesgados, los modelos resultantes estarán comprometidos, llevando a conclusiones erróneas o a la generación de insights no fiables.

Por ello, la inversión en la limpieza, preparación y aseguramiento de la calidad de los datos es el paso 0 imprescindible antes de alimentar cualquier modelo de IA, garantizando así que las decisiones basadas en estos modelos sean sólidas y confiables.

Datos Sociodemográficos y personalización. Consigue una relevancia individualizada con cada cliente

La personalización en el marketing ha evolucionado significativamente en los últimos años. No se trata solo de segmentar a los clientes en grupos demográficos básicos, sino de entender sus necesidades de una manera más profunda y activar mensajes y experiencias personalizadas de una manera individualizada. Los datos sociodemográficos juegan un papel crucial en esta comprensión avanzada del cliente, y en este artículo, exploraremos cómo estos datos pueden ser utilizados para mejorar la personalización y aumentar la efectividad de las estrategias de marketing.

Herramientas y métodos para recopilar Datos Sociodemográficos

Nuestros Propios Datos: La Base para Empezar a Construir

Una empresa debe aprovechar todas sus posibilidades orgánicas para recopilar datos sobre sus usuarios y clientes. Esto implica articular la recogida de datos desde nuestro CRM, atención al cliente, aplicaciones, sitio web, formularios y, si es necesario, también encuestas. Esto incluye tanto datos declarativos, como la información proporcionada directamente por los usuarios, así como datos inferidos basados en su comportamiento, compras o visitas.

Por ejemplo, si le preguntas a alguien sobre sus hobbies, muchas personas responderán que les gusta leer y viajar. Sin embargo, empresas como Google o Amazon nunca te harán ese tipo de preguntas, ya que tienen datos para inferir tus intereses con mayor precisión.

Para que los clientes compartan sus datos, necesitas desarrollar una propuesta de valor en este sentido. Los usuarios deben recibir algo a cambio de compartir sus datos contigo, ya sea acceso a contenidos exclusivos, incentivos o un mejor servicio. La buena noticia es que, según un informe de Deloitte Digital, “el 83% de los consumidores están dispuestos a proporcionar sus datos para recibir una experiencia más personalizada”.

Fuentes de Datos externas

Nuestros datos internos, obtenidos directamente de clientes y usuarios, son extremadamente valiosos y potentes. Sin embargo, a menudo pueden resultar insuficientes para proyectos de Big Data o donde se necesite una muestra grande de población para llevar a cabo comparaciones u observar comportamientos.

En estos casos, contar con datos externos (ej. Información catastral, información empresarial…) o información estadística o modelizada, (ej. Renta, Consumos, etc.) de fuentes externas se convierte en un recurso esencial. Estos últimos, son datos anonimizados, obtenidos de fuentes públicas, privadas y propias sin ningún riesgo legal, que permiten explicar las características sociales, demográficas y económicas asociadas a una zona geográfica.

En Deyde Datacentric contamos con más de 3.200 datos agregados de consumidores e indicadores del entorno que te aportarán gran valor en proyectos empresariales de visualización, toma de decisiones y monetización de datos.

Uso de los Datos sociodemográficos en la personalización

Segmentación de audiencias

La segmentación de audiencias es uno de los usos más comunes de los datos sociodemográficos. Al dividir a los clientes en grupos basados en características compartidas, las empresas pueden crear campañas de marketing que resuenen mejor con cada segmento.

En este punto, contar con datos anonimizados es útil, pero lo ideal es contar con datos identificativos que permitan la hiperpersonalización de campañas. No es lo mismo crear una publicidad sabiendo que una persona está dentro del rango de más de 65 años que saber que dicha persona tiene 83 años.

Además, se debe contar con más de un dato sobre tu audiencia para no caer en generalidades. La edad o el género no son los únicos factores a tener en cuenta. Los ingresos, la educación, la cultura, la ubicación geográfica o el estilo de vida varían dentro de los grupos de edad.

Retomando el ejemplo anterior, no es lo mismo enviar una campaña para para una persona de 67 años con recursos económicos limitados ubicada en una gran urbe a otra de 83 años con ingresos económicos altos de un ámbito rural.

Personalización del contenido

Los datos sociodemográficos permiten a las empresas personalizar el contenido de manera más efectiva. Por ejemplo, una compañía de seguros puede usar datos de edad y estado civil para ofrecer productos específicos para jóvenes solteros o parejas mayores.

Si un retailer de muebles enriquece sus datos con información catastral y sabe que un cliente que reside en una casa con jardín, se pueden personalizar las ofertas veraniegas para que incluyan productos como piscinas, tumbonas, sombrillas… En cambio, si el cliente vive en un apartamento, se deben adaptar las comunicaciones a productos para espacios reducidos como ventiladores.

Esta personalización no solo aumenta la relevancia del mensaje, sino que también mejora la experiencia del cliente y se fortalece la lealtad hacia la parca.

Optimización de canales de comunicación

Conocer los datos sociodemográficos de la audiencia también ayuda a optimizar los canales de comunicación. La Generación Z y Millenial son sumamente digitales y evaden las llamadas, por lo que prefieren la comunicación a través de redes sociales (en especial YouTube). La Generación X y Baby Boomer aún aprecian las interacciones tradicionales y el contacto directo: televisión y llamadas telefónicas. Aunque si se trata de un ambiente profesional, el canal preferido de la Generación X es el correo electrónico.

Comportamiento del consumidor

Los datos sociodemográficos también están estrechamente relacionados con el comportamiento del consumidor. Las empresas pueden analizar cómo diferentes grupos demográficos interactúan con sus productos y servicios, lo que les permite ajustar sus estrategias para satisfacer mejor las necesidades y expectativas de cada segmento.

En el caso de una aerolínea, puede ofrecer upgrades o unirse a su programa de fidelización a sus pasajeros frecuentes, así como enviarles ofertas exclusivas de vuelos a destinos que han visitado anteriormente.

Una cadena hotelera puede beneficiarse significativamente al enriquecer sus registros en base de datos con datos sociodemográficos relativos a la capacidad de compra. Pueden revelar patrones y tendencias que no eran evidentes antes. Esto puede ayudar a la cadena hotelera a identificar nuevas oportunidades de negocio, como la creación de paquetes y servicios adicionales que puedan ser atractivos para ciertos segmentos de clientes.

Tendencias sociales y económicas

Entender las tendencias sociales y económicas también es crucial para una personalización efectiva. Las empresas deben estar al tanto de los cambios en la estructura demográfica, como el envejecimiento de la población o el aumento de la diversidad étnica, y ajustar sus estrategias en consecuencia. Además, factores económicos como las tasas de empleo y los niveles de ingresos pueden influir en el poder adquisitivo y las prioridades de consumo de diferentes grupos demográficos.

Los datos sociodemográficos son una herramienta poderosa para entender a tu audiencia más allá de los números. Contar con datos identificativos permite una personalización más precisa y efectiva de las estrategias de marketing. Sin embargo, esta no es la única forma de segmentar tus audiencias. Los datos agregados anonimizados ayudan a tener una muestra de potenciales clientes más amplia.

Es crucial manejar estos datos con responsabilidad, respetando la privacidad de los clientes y evitando cualquier forma de discriminación. Al hacerlo, las empresas pueden no solo mejorar la efectividad de sus campañas, sino también construir relaciones más sólidas y duraderas con sus clientes.

La integración de datos sociodemográficos en la estrategia de marketing es esencial para cualquier empresa que busque mantenerse relevante y competitiva en el mercado actual. Al comprender a tu audiencia en un nivel más profundo, puedes ofrecer experiencias más personalizadas y significativas, lo que en última instancia conduce a una mayor satisfacción del cliente y un mejor rendimiento comercial.