Inteligencia artificial en marketing y publicidad

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Inteligencia artificial en marketing y publicidad. Se comparten 5 ejemplos de aplicación popular. Es una especie de manual entre la intersección de AI y marketing. Y una breve descripción de cómo funciona el enfoque de inteligencia artificial y de las empresas. Algunos de los usos más populares en el marketing actual.

1 – Buscar

En 2005 si “buscó” una tienda de comercio electrónico para encontrar un producto fue poco probable que encontrara el resultado que tenía en mente. A menos que supiera exactamente su nombre o título. La “búsqueda” de hoy en día es mucho más inteligente. Su capacidad mejorada no solo ayuda a encontrar información en Google, sino a encontrar productos correctos en Amazon o Target.com, las películas correctas en Netflix y más.

La mejora de la búsqueda para el comercio electrónico y el marketing ha mejorado debido a los mismos factores que han mejorado la “búsqueda” en general:

Las tecnologías como Elasticsearch son ahora relativamente convencionales, lo que permite que cualquier pequeña tienda de comercio electrónico tenga una búsqueda que vaya más allá de simplemente hacer coincidir palabras clave.

Empresas de datos como servicio hacen que sea más fácil que nunca obtener datos de búsqueda de otras fuentes más grandes, informando su propia búsqueda de productos en línea sin tener que entrenar sus propios modelos de búsqueda desde cero.

Otras mejoras como Software detectan errores ortográficos comunes y pueden calibrarlos por contexto. Google ha hecho un buen trabajo al simplificar y explicar algunas de sus propias mejoras de búsqueda y desarrollos.

En el futuro, los consumidores pueden esperar que cada vez más sitios de comercio electrónico sigan los pasos de Google al implementar autosuggest, correcciones sugeridas, opciones de búsqueda “avanzadas” y otras mejoras similares.

2 – Motores de recomendación

Los motores de recomendación son una rareza en el mundo del marketing digital porque esta tecnología de marketing a menudo es apreciada e incluso amada por los clientes. Las recomendaciones de libros o productos de Amazon son excelentes. Spotify conoce tan bien tu gusto por la música, este tipo de “asistente de descubrimiento” entre los millones de opciones disponibles los hace indispensables para empresas con grandes inventarios (tanto digitales como físicos).

Las recomendaciones online hoy van más allá de un simple conjunto de directrices determinadas por el ser humano. O incluso de un conjunto simple de clasificaciones históricas de otros usuarios. Un motor de recomendación puede extraer datos matizados para conclusiones de comportamientos o acciones.

Netflix no solo tiene en cuenta qué películas ha visto una persona, o qué clasificaciones le dan. Sino analizan qué películas se miran varias veces, se rebobinan, se reenvían rápidamente. Estos comportamientos cuando están correlacionados y evaluados en millones de usuarios ayudan a mejores recomendaciones.

3 – Publicidad programática

Es el proceso automatizado de compra y venta de inventario de anuncios a través de un intercambio, que conecta a los anunciantes con los editores. Este proceso utiliza tecnologías de inteligencia artificial y ofertas en tiempo real en dispositivos móviles, pantallas, videos y canales sociales, incluso llegando a la televisión.

Las tecnologías de inteligencia artificial tienen algoritmos que analizan el comportamiento de un visitante permitiendo optimizaciones de campaña en tiempo real hacia públicos con más posibilidades de conversión. Las empresas programáticas tienen la capacidad de recopilar los datos de esta audiencia para luego orientarlos de forma más precisa.

La compra programática de medios incluye el uso de DSP, SSP y DMP. Los DSP (plataformas de demanda) facilitan el proceso de compra de anuncios, brindan la posibilidad de llegar a su público objetivo gracias a la integración de los DMP (plataformas de administración de datos). Los DMP recopilan y analizan una cantidad sustancial de datos de cookies para luego permitirle al comercializador tomar decisiones más informadas acerca de quién puede ser su público objetivo.

El ejemplo clásico de publicidad programática es la de canales como Google (AdWords), Facebook y Twitter. Empresas como PredictiveBid y Albert, con base en Israel, han decidido enfocarse aquí.

Los anuncios programáticos aportan eficacia para influir en el “inventario” de los visitantes del sitio web y su aplicación. Google y Facebook han establecido un estándar para publicidad eficiente y efectiva.

4 – Pronóstico de marketing

Puede denominarse “Insight from Marketing Data”. Es una de las aplicaciones de marketing más directas. Radica en su capacidad para ayudar en las predicciones, muy mejorada por los avances en la inteligencia artificial.

Empresas como Rapidminer, Birst y Sisense buscan convertirse en estándares de la industria para la inteligencia empresarial y las predicciones. Ser capaz de predecir el éxito de una campaña de correo electrónico o una iniciativa de marketing puede ayudar a las empresas a mejorar continuamente los esfuerzos de marketing.

De las más de 2000 empresas de tecnología de comercialización en el mercado tratan un amplio abanico de gestión y análisis de datos.

5 – Reconocimiento de voz / texto (Comercio conversacional)

En 2014 e incluso en la mayor parte de 2015, los chatbots y el reconocimiento de voz eran de uso interesante para la inteligencia artificial. Todavía no tenían impacto en marketing o publicidad.

A partir de 2016, una ola de interfaces de conversación y chat legítimamente viables se ha cruzado en los mundos de marketing. Aquí hay algunos de los ejemplos de tracción actuales:

Amazon Echo – Echo: ha sido un éxito notable al convertir el internet de las cosas en una realidad. Particularmente en su capacidad para que los usuarios realicen compras simplemente hablando a la máquina. Puede pedir un auto Uber o una pizza Domino con solo hablar.

Facebook Messenger: con el objetivo de modelar la estrategia “en línea a fuera de línea” de compras basadas en chat, permite a los usuarios pedir flores (y pronto, mucho más) a través del chat.

Otros: Google y Apple están trabajando para ocupar el “centro” del habla. Si bien los chatbots y el procesamiento del lenguaje natural no han llegado a los departamentos de mercadotecnia. Las aplicaciones de las compañías tecnológicas más grandes y más recientes sin duda están haciendo olas y dejando en claro que hay una gran tendencia por delante.

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