La IA tiene que ver con datos, además de muchos otros elementos como el lenguaje natural, que lo hacen famoso. Hoy, se usa para muchísimas tareas y especialmente en marketing, que adoptó un enfoque basado en datos hace mucho tiempo, donde los profesionales usan una variedad de herramientas que los ayudan a no perder tanto tiempo en tareas mundanas y que llevan mucho tiempo.
Cuando se trata de datos de marketing, hay muchos indicios de que esta industria estará entre las líderes en adaptarse al uso de análisis predictivo e IA generativa de conformidad con la normativa legal vigente. ¿Por qué? En los últimos años, los especialistas en marketing se han visto inundados de datos y obligados a encontrar medios eficaces para analizarlos, debido a la enorme demanda de experiencias personalizadas para los clientes.
Además, para las empresas grandes se vuelve cada vez más apremiante contar con herramientas avanzadas que los puedan ayudar a manejar volúmenes grandes de datos que obtienen de distintos canales. Algunos ejemplos de estos canales incluyen un sitio web, una tienda eCommerce, redes sociales, canales de correo electrónico, SMS y muchos otros que se elijan según la empresa y su rubro.
Para que tú también puedas aprovecharlas, en este artículo te queremos contar cuáles son las mejores 3 maneras en que la IA te puede ayudar con el análisis de datos de marketing y también algunas opciones de herramientas para probar, sea cual sea tu presupuesto.
¿A qué nos referimos con datos de marketing?
Empecemos por lo básico: ¿qué es el análisis de datos marketing y para qué sirve analizarlos? El análisis de los datos que obtengas al hacer marketing le permite a las empresas recopilar conocimientos más profundos sobre los consumidores, optimizar sus objetivos de marketing y obtener un mejor retorno de la inversión. En suma, hay distintos tipos de análisis donde se puede medir, analizar y aplicar datos a sus campañas de marketing, no solo realizar un seguimiento de los resultados de su campaña usando inteligencia artificial.
Probablemente la herramienta más utilizada para análisis de datos de marketing, sea o no en tiempo real, es Google Analytics, que usa muchas características de la inteligencia artificial (IA). Esta herramienta por sí sola proporciona miles de métricas que son muy útiles para varias tareas, como por ejemplo:
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usuarios
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bounce rates
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vista por página
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nuevas sesiones
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duración de estas sesiones
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y más.
Los análisis de datos de marketing son vitales para una toma de decisiones exitosa. Los directivos de empresas los utilizan para ayudar a elegir la mejor opción en múltiples áreas de su negocio y cada proceso. Al tomar nota de la información generada por los análisis de marketing, los gerentes pueden mejorar el retorno de la inversión en comparación con otras opciones y así ayudar a las empresas a tener mejores ingresos.
El objetivo principal del análisis de marketing es ser una forma tangible de mostrar la eficacia de sus campañas de marketing, usando conjuntos de datos relevantes, que realmente sirvan para eso. Muestran el verdadero rendimiento de su marketing, y no se basan únicamente en métricas vanidosas fáciles de ver que pueden dar una impresión falsa del éxito o fracaso de una campaña, como por ejemplo los likes en Instagram (que no son un verdadero reflejo de si a la audiencia le gusta o le sirve tu contenido).
Para qué sirve el análisis de datos
Vayamos entonces a lo concreto: la utilidad de analizar los datos de marketing, especialmente usando la inteligencia artificial. Si tienes un ecommerce, será todavía más sencillo y concreto entender: a través de cookies y otros elementos de historial de navegación,los algoritmos de IA analizan los datos de los clientes para crear mensajes de marketing, recomendaciones de productos y contenido personalizado. A veces, un chatbot puede darte recomendaciones de productos basándose en el historial de navegación y compras anteriores; esto mismo sucede en Amazon cuando compras algo y luego recibes "Productos similares" o "productos que otras personas han comprado también".
Análisis predictivo
Los especialistas en marketing utilizan la IA para predecir los comportamientos futuros de los clientes basándose en datos históricos, osea qué es lo que han hecho antes al interactuar con tu sitio web o tu tienda. Esto ayuda a anticipar las tendencias del mercado, las necesidades de los clientes y las áreas potenciales para el desarrollo de productos o el enfoque de marketing que vas a seguir a continuación.
Por ejemplo, si la IA predice que las personas van a comprar 800 ramos de rosas en San Valentín, es un buen momento para mejorar tu stock y asegurarte de que todos estos potenciales clientes tengan esos ramos para regalarle a sus seres queridos. Estas predicciones se hacen con especialistas y con datos completos, o sino puede que tengas demasiado stock para una demanda que no es tal.
Información y gestión de redes sociales
Y hay otras utilidades que no sólo tienen que ver con predicciones sino con las redes sociales y toda la información que puedes obtener de las interacciones con tus seguidores o clientes. Las herramientas de inteligencia artificial analizan las tendencias en el marketing de las redes sociales y las interacciones con los clientes para proporcionar información valiosa que luego sirve en la toma de decisiones. También automatizan la programación de publicaciones en las redes sociales y realizan un seguimiento de las métricas de participación.
Veamos un ejemplo concreto: el análisis de sentimientos. Imagina que hiciste un lanzamiento de una nueva camiseta y deseas saber si las personas comprarían un pantalón que hiciera juego. Para saber esto, analizar el sentimiento de los clientes en una red social como Threads of Twitter puede tener un valor incalculable. Esto significa leer los comentarios que hagan las personas sobre tu marca y sobre esa camiseta en particular.
Como te puedes imaginar, cuanto más grande la empresa, más difícil será que pueda leer todos los comentarios sin la ayuda de software y aquí es donde las herramientas de inteligencia artificial juegan un papel crucial.
SEO y optimización web
Y no nos olvidemos del SEO: optimizar el contenido de un sitio web para mejorar su clasificación de búsqueda no puede quedar relegado al último lugar si quieres que crezca tu negocio. Si bien el SEO es un proceso que se puede hacer de forma manual, muchas veces hay tantas tareas que es mejor tener herramientas que te puedan ayudar, como un CRM donde puedas tener todo de forma centralizada. Algunos ejemplos son:
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la creación de contenido;
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búsqueda de palabras clave;
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optimización de textos ya escritos;
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entender a la competencia;
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metadescripciones y metatítulos.
También pueden probar diferentes diseños de sitios web y ubicaciones de contenido para mejorar la experiencia y la participación del usuario.
Los riesgos y desafíos del uso de la IA en la analítica
Dado que la inteligencia artificial (IA) es tan buena como los datos que la alimentan, sus principales desafíos están relacionados con los datos y las implicaciones legales de su uso a escala. Estos son sólo algunos de los que tienes que tener en mente si vas a utilizar estos sistemas:
Calidad de los datos
La mala calidad de los datos puede dar lugar a conocimientos engañosos o erróneos, que pueden afectar gravemente a la toma de decisiones. Garantizar la calidad de los datos es particularmente desafiante debido al gran volumen, velocidad y variedad de datos con los que las organizaciones manejan hoy en día, pero no hay que dejarlo de lado.
Preprocesamiento de datos
Este es un paso que puede parecer obvio pero que no se puede descuidar: en el análisis de datos impulsado por IA. Sin embargo, puede ser un proceso complejo y que requiere mucho tiempo, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos grandes y diversos.
Prejuicio y equidad
Si bien se llama "inteligencia artificial", es claro que los modelos de IA no pueden realmente pensar por sí mismos. Como resultado, terminan heredando sesgos de los datos con los que se entrenan, lo que lleva a resultados injustos o discriminatorios, especialmente cuando lo van a analizar las personas que se encargan de tomar decisiones.
Por eso se vuelve indispensable contar con profesionales especializados, que puedan analizar los datos producidos por la IA de forma crítica, sin sesgo y así eliminar estos riesgos para las empresas y negocios.
Preocupaciones éticas y regulatorias
El uso de IA para analizar e interpretar datos confidenciales puede generar preocupaciones sobre la privacidad, la seguridad y el consentimiento, como se puede ver en las últimas noticias. Por eso, es importante garantizar el cumplimiento de la normativa de protección de datos y trabajar con un profesional del campo si hace falta.
Complejidad de los algoritmos de IA
Los modelos de IA pueden ser complejos y difíciles de interpretar, lo cual no está tan bueno si realmente queremos entender cómo se llega a ciertas conclusiones para mejorar también el propio entendimiento.
Saber cómo analizar datos de forma manual se vuelve de vital importancia para poder llegar a esas conclusiones si hiciera falta.
Herramientas de análisis de datos IA
Vayamos al grano entonces y exploremos juntos algunas herramientas que sirven para este propósito. Algunas son gratis y otras, de pago.
1. Explorador de mercado SEMRush
Esta increíble herramienta de investigación multipropósito permite a las marcas recopilar y aprovechar datos para facilitar el análisis de mercado, realizar evaluaciones de la competencia y obtener información valiosa sobre nichos de mercado o datos demográficos objetivos.
Los investigadores pueden realizar análisis de participación de mercado dinámicos y multifacéticos en un instante, así como personalizar completamente sus enfoques sin tener que pasar muchas horas analizando datos en una hoja de Excel, por ejemplo.
2. Poll the People
Los especialistas en marketing que buscan una forma innovadora de elaborar e implementar estudios de mercado tal vez quieran echar un vistazo más de cerca a Poll the People. Impulsada por ChatGPT de OpenAI, esta herramienta permite a los usuarios encuestar a un grupo de personas muy grande, como medio millón.
Estos números tan elevados son de gran relevancia para empresas grandes que necesitan testear ideas de negocios, validar algún producto que ya esté en el mercado u obtener feedback sobre el servicio de atención al cliente, entre otros.
Los especialistas en marketing pueden utilizar esta herramienta para probar la eficiencia de los anuncios, obtener comentarios sobre los activos de la marca, como logotipos, obtener una vista previa de cómo las audiencias recibirán el contenido de la marca y más.
3. AI Persona Builder
AI Persona Builder de Rock Content es una nueva herramienta prometedora disponible como característica dentro de WriterAccess, la plataforma de producción de contenido de élite de la compañía.
Elimina las conjeturas a la hora de crear personajes únicos y muy precisos personalizados teniendo en cuenta las necesidades de tu marca, ya que los resultados que se obtienen se basan en datos genuinos y cuidadosamente recopilados para lograr precisión y eficiencia.
Conclusión
A modo de cierre, todos hemos sido testigos del rápido avance de la IA generativa hace que ya no se vea como algo de ciencia ficción: en cambio, ha marcado el comienzo de una nueva era de innovación tecnológica. Y, como pasa siempre que hay algún cambio significativo, todo esto vino acompañado de importantes desafíos y oportunidades en la resolución de problemas y también en el análisis de datos mismo.
Como te hemos presentado a lo largo del artículo, es indudable que la IA tiene capacidades increíbles y que puede hacer cosas que los humanos no podríamos, como analizar miles de comentarios en Facebook en solo unos minutos. Por eso es que se ha vuelto un gran apoyo para los especialistas en marketing y análisis, pero no se puede ignorar que también plantea preocupaciones apremiantes con respecto a la privacidad, la protección de datos y el uso ético.
A medida que somos testigos de un cambio de paradigma en el papel de la IA en diversos sectores, los marcos legales integrales, adaptables y con visión de futuro se vuelven fundamentales para aprovechar todo el potencial de la IA. Al mismo tiempo, son clave para salvaguardar los derechos fundamentales y fomentar un entorno propicio para el crecimiento tecnológico sostenible.
