miércoles 18 • mayo 2022

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La Inteligencia Artificial es matemática, no magia 

Ilaria Zampori, directora general de Quantcast en España e Italia: “Patrones, preferencias y predicciones son las tres P’s para entender al cliente del futuro” 

La Inteligencia Artificial es matemática, no magia 

La Inteligencia Artificial (IA) puede parecer a menudo compleja, pero es la clave para impulsar la eficiencia y la eficacia del marketing en el panorama digital actual. Según un estudio de Forrester, las marcas apostarán por soluciones de audiencia basadas en IA, lo que impulsará un crecimiento del 20% en la categoría de medios y publicidad en 2022.  

Como profesionales del marketing, se tienen a disposición más datos que nunca, y, además, se pueden recuperar prácticamente todas las fuentes: desde los clics en tiempo real hasta la experiencia del cliente y las interacciones en nuestro sitio web. Así que la cuestión no es cómo acceder a los datos que necesitamos, sino cómo desglosarlos y aplicarlos para impulsar acciones que den resultados, respetando siempre la privacidad del consumidor. Para ello, se puede optar por la utilización de dichas tecnologías basadas en IA y machine learning, permitiendo a los especialistas en marketing mejorar su labor como profesionales.  

En lugar de encasillar la estrategia de datos, la IA y el machine learning como conceptos “demasiado difíciles”, los profesionales del marketing deben entender que se trata de matemáticas, no de magia. En la era digital, hay tres P’s que forman un pozo de información vital para ayudar a los profesionales del marketing a lograr un objetivo esencial: entender realmente a sus clientes y predecir cómo serán los clientes del futuro. 

Paso 1 – Patrones. El reconocimiento de patrones sienta las bases para que la IA se utilice con eficacia en el marketing. Al analizar los datos demográficos, los comportamientos de navegación por internet, así como las compras anteriores, los profesionales del marketing pueden detectar características comunes y comprender segmentos de consumidores. Estas características pueden ampliarse identificando a los clientes que muestran comportamientos similares. 

Paso 2 – Preferencias. El siguiente paso es conectar el plan de marketing con el consumidor y el individuo. La clave es el consentimiento. Cuando se les pregunta, la mayoría de estos consumidores prefiere experiencias más personalizadas. Para hacerlo bien, los usuarios tienen que formar parte de la conversación, dando su consentimiento sobre sus datos para que podamos ofrecerles productos más relevantes que se ajusten a sus preferencias. 

Paso 3 – Predicciones. El tercer paso para utilizar la IA de forma eficaz aplicada al marketing es tomar esos patrones y preferencias y convertirlos en un motor de predicción que sea procesable. Al utilizar la IA y el machine learning para puntuar variables con antelación, los profesionales del marketing pueden predecir una serie de acciones que un usuario podría realizar. Para ello, en un mundo en el que debe primar el consentimiento, es fundamental contar con datos auténticos de primera mano en tiempo real para que las predicciones puedan actualizarse a medida que cambien las preferencias de los consumidores.  

En conclusión, el entorno de la publicidad está en constante cambio y el sector debe estar preparado para todo lo nuevo que venga. Las tendencias que se esperan, ponen el consentimiento del consumidor como esencial, por lo que la inversión en soluciones adtech o martech con IA libres de cookies serán la apuesta ganadora. En el contexto actual se está volviendo imprescindible aplicar estas técnicas, que aportan una ventaja competitiva a las empresas y ayudan a mejorar su rendimiento. 

Las soluciones de machine learning hacen posible lo imposible al proporcionar la velocidad, la escala y la precisión necesarias para construir modelos predictivos únicos para los anunciantes y así optimizar continuamente las campañas de publicidad para conseguir resultados óptimos. Además, invertir en ellas supone potenciar y mejorar ciertas habilidades desarrolladas por los expertos del marketing. Por ejemplo, ahorrar tiempo en la organización de los planes de comunicación, así como valorar sus resultados más rápidamente o acceder a nuevas audiencias y clientes, que requieren de necesidades cambiantes. 

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