Soluciones de Inteligencia Artificial para impulsar tus ventas

Inteligencia artificial significa cualquier tecnología que busque imitar la inteligencia humana, que cubre una amplia gama de capacidades, como el reconocimiento de voz e imagen, las técnicas de aprendizaje automático y la búsqueda semántica, por ejemplo. Desde hace ya algunos años, a todos nos gusta hablar de las nuevas tecnologías que surgen en AI, pero, ¿Qué aplicaciones tiene? ¿Cómo lo aterrizamos en un plan de marketing digital?

Es por eso que he querido exponer quince técnicas de inteligencia artificial para empresas de cualquier tamaño. No sólo para aquellas que tienen grandes presupuestos.

1. Contenido generado por AI

Esta es un área muy interesante para la AI. La inteligencia artificial no permite escribir una columna de opinión política o una publicación sobre los mejores consejos o prácticas específicas para un sector en concreto, pero hay ciertas áreas donde el contenido generado por AI puede ser útil y ayudar a atraer visitantes a tu sitio web.

Para ciertas funciones, los programas de escritura de contenido de AI pueden seleccionar elementos de un conjunto de datos y estructurar un artículo. Un programa de escritura de AI llamado WordSmith produjo 1.5 billones de contenidos en 2016, y se espera que crezca más en popularidad en los próximos años.

Los escritos de AI son útiles para informar eventos regulares centrados en datos. Los ejemplos incluyen informes trimestrales de ganancias, partidos deportivos y datos de mercado. Si operas en un nicho relevante como los servicios financieros, entonces el contenido generado por AI podría formar un componente útil dentro de tu estrategia de marketing de contenidos. La buena noticia es que los conocimientos automatizados, la firma detrás de Wordsmith, ha anunciado una versión beta gratuita de su aplicación de escritura AI, para que se pueda probar la tecnología y ver si puede ser útil para cualquier marca.

2. Curación de contenido inteligente

La curación de contenido impulsada por AI tiene dos vertientes muy interesantes; la 1a es lo que hacen Netflix y Amazon constantemente cuando te recomiendan series o productos en sus respectivas plataformas. Cuanto más usas sus servicios, mejores son sus recomendaciones. Por otro lado, la 2a vertiente es también es aplicable a cualquier blog. Vestorly es un software que se dedica a enviarte contenido "ad-hoc" en función de unos parámetros determinados que va optimizándose en función de aquello que consumas.

3. Búsqueda por voz

La búsqueda por voz es otra tecnología de inteligencia artificial, pero cuando nos centramos en su uso para marketing, se trata de utilizar la tecnología desarrollada por los principales actores (Google, Amazon, Apple) en lugar de desarrollar su propia capacidad. La búsqueda por voz cambiará las futuras estrategias de SEO y esto hace que las marcas deban mantenerse al día, porque de esta manera podrá captar grandes cantidades de tráfico orgánico con una alta intención de compra. Una primera aplicación práctica sería, por ejemplo, la de crear contenido orientado a posibles preguntas que hagan los usuarios a Google Home y Alexa.

4. La compra programática de medios

La compra programática de medios puede utilizar modelos de propensión generados por algoritmos de aprendizaje automático para orientar anuncios de manera más efectiva a los clientes más relevantes. En España, plataformas como Appnexus, ya ofrecen la posibilidad a empresas medianas de gestionar la publicidad en esta línea.

5. Análisis predictivo

El modelo de propensión puede aplicarse a diferentes áreas, como predecir la probabilidad de conversión de un cliente determinado, predecir a qué precio es probable que se convierta un cliente o qué clientes tienen más probabilidades de realizar compras repetidas. Este modelo se llama análisis predictivo precisamente porque utiliza datos de análisis para hacer predicciones sobre cómo se van a comportar los clientes, aspecto que permite analizar escenarios futuros de ROI para cualquier acción de marketing que se quiera plantear.

6. Lead Scoring

Los modelos de propensión generados por el aprendizaje automático pueden usarse para clasificar clientes potenciales según ciertos criterios, de modo que tu equipo de ventas pueda establecer qué tan 'caliente' es un cliente determinado y si vale la pena dedicarle tiempo. Esto puede ser particularmente importante en los negocios B2B con procesos de venta consultivos, donde cada venta lleva una cantidad considerable de tiempo por parte del equipo de ventas. Al comunicarse con los clientes potenciales más relevantes, el equipo de ventas puede ahorrar tiempo y concentrar su energía donde sea más efectivo. Los conocimientos sobre la propensión a comprar de los clientes potenciales también se pueden utilizar para orientar las ventas y los descuentos donde sean más efectivos.

7. Orientación de anuncios

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos históricos para establecer qué anuncios rinden mejor, en qué personas y en qué etapa del proceso de compra. Usando estos datos, pueden proporcionar un contenido más efectivo que los métodos tradicionales en el momento clave en el que se encuentre el cliente dentro de su "Customer Journey".

8. Precios dinámicos

Los descuentos son extremadamente poderosos, pero también pueden dañar tu balance final. Hay que saber encontrar un equilibrio en la política de precios para optimizar al máximo los beneficios de la empresa.

Los precios dinámicos pueden ayudarte a dirigir ofertas especiales solo a aquellos que necesiten ese "empujón" final para realizar la conversión. El aprendizaje automático puede construir un modelo de propensión cuyos rasgos muestren si es probable que un cliente necesite una oferta para convertir, o si puede convertirse sin la necesidad de ninguna oferta, aumentando tus ventas sin tener que reducir mucho tus márgenes de ganancia. 

9. Personalización de contenido en Web y App

El uso de un modelo de propensión para predecir la etapa de un cliente en el "Customer Journey" puede permitirte atender a ese cliente, ya sea en una aplicación o en una página web, con el contenido más relevante. Si alguien todavía es nuevo en una web, el contenido que los informe y los mantenga interesados será más efectivo, mientras que si han visitado muchas veces y están claramente interesados en el producto, el contenido más profundo sobre los beneficios de un producto tendrá un mejor efecto.

10. Chatbots

Los chatbots imitan la inteligencia humana al poder interpretar las consultas de los consumidores y servir respuestas. Podrías pensar que los chatbots son extremadamente difíciles de desarrollar y solo grandes marcas con presupuestos masivos podrán experimentar con ellos. Pero en realidad, es relativamente fácil crear tu propio chatbot sin un gran equipo de desarrolladores mediante plataformas de desarrollo abiertas.

Facebook está interesado en facilitar el desarrollo de chatbots para marcas. Quiere que su aplicación Messenger sea el lugar idóneo para que las personas conversen con los embajadores virtuales de la marca. La buena noticia para las marcas es que esto significa que pueden usar algunas de las potentes herramientas de desarrollo de bots de Facebook. Por ejemplo, usando las lecciones que aprendieron de las pruebas beta de 'M' (el propio chatbot de Facebook Messenger), Facebook ha creado el motor bot wit.ai, que te permite entrenar bots con conversaciones de muestra y hacer que tus bots aprendan continuamente interactuando con clientes virtuales.

11. Remarketing

Al igual que con la orientación de anuncios, el aprendizaje automático se puede usar para establecer qué contenido es más probable que haga que los clientes vuelvan a tu web basándose en datos históricos. Al crear un modelo de predicción preciso sobre qué contenido funciona mejor para recuperar diferentes tipos de clientes, el aprendizaje automático puede utilizarse para optimizar tus anuncios de retargeting para que sean lo más efectivos posible.

12. Servicio al cliente predictivo

Es mucho más fácil hacer ventas repetidas a tu base de clientes existentes que atraer clientes nuevos. Por lo tanto, mantener contentos a tus clientes actuales es clave para tu balance final. Esto es particularmente cierto en los negocios basados en suscripción, donde una alta tasa de abandono puede ser extremadamente costosa. El análisis predictivo se puede utilizar para determinar qué clientes tienen más probabilidades de darse de baja de un servicio, evaluando qué características son las más comunes en los clientes que sí cancelan la suscripción. Entonces es posible comunicarse con estos clientes con ofertas, indicaciones o asistencia para evitar que se vayan.

13. Email Marketing "One to One"

El análisis predictivo que utiliza un modelo de propensión puede establecer una propensión de los suscriptores a comprar ciertas categorías, tamaños y colores a través de su comportamiento anterior y enseñar los productos más relevantes en las newsletters. Esto tiene infinitas oportunidades y se notará mucho en la tasa de clics dentro de un email.

¿Qué, te animas a explorar todas estas oportunidades?

Puedes ver toda la Openclass en el vídeo que te dejamos a continuación: