La inteligencia artificial (IA) está influyendo en el marketing y la publicidad de muchas maneras. Básicamente, permite la personalización de las experiencias en línea al mostrar el contenido en un momento, lugar y formato adecuados que interesan a los clientes cuando lo ven.
Los desarrollos adicionales en el aprendizaje automático, junto con el análisis avanzado de big data y la ciencia de datos, permiten cada vez más a los anunciantes y especialistas en marketing ejecutar anuncios y campañas muy específicos, personalizados y dinámicos para los consumidores a una escala sin precedentes.
Esta publicidad hiperpersonalizada ofrece beneficios significativos tanto para las empresas como para los consumidores. Para las empresas, aumenta las ventas y el retorno de la inversión (ROI). Para los consumidores, estos servicios en línea financiados con ingresos publicitarios pueden mejorar significativamente su productividad en línea, experiencia de compra y satisfacción.
Esta publicación presenta una lista no exhaustiva que describe algunos desarrollos en IA que podrían tener un impacto masivo en el marketing y la publicidad en todo el mundo.
1. Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un subcampo de la IA, que se utiliza para aumentar la personalización de anuncios y mensajes de marketing en línea. Permite la personalización de campañas publicitarias o de marketing basadas en contextos lingüísticos, como los correos electrónicos de los clientes, las publicaciones en las redes sociales, las interacciones en línea y las reseñas de productos. Los algoritmos de NLP aprenden e identifican patrones en palabras en el lenguaje humano cotidiano e infieren las preferencias y la intención de compra de un cliente.
Además, NLP puede mejorar la calidad de los resultados de búsqueda y crear una mejor coincidencia entre las expectativas del cliente y los anuncios presentados, lo que lleva a una mayor eficiencia publicitaria. Por ejemplo, si un cliente busca en línea una marca de zapatos específica, un algoritmo publicitario basado en IA podría activar un anuncio dirigido a una marca en particular, mientras los clientes navegan por los sitios web. Incluso puede enviar notificaciones telefónicas si el cliente pasa por una zapatería que ofrece descuentos.
2. Análisis de datos y conocimiento del cliente
La IA puede analizar todas las formas de datos, tanto estructurados como no estructurados, y obtener información en tiempo real. Debido a esto, los algoritmos de recomendación en línea pueden superar ampliamente las calificaciones históricas de los usuarios y brindar recomendaciones personalizadas. Por ejemplo, Netflix crea listas sugeridas personalizadas al considerar qué películas ha visto una persona o las calificaciones otorgadas a esas películas. Sin embargo, también analiza qué películas se ven, rebobinan y adelantan repetidamente. YouTube, con sus «Videos recomendados», es otro ejemplo vívido del uso del motor de recomendación de IA.
3. Predecir la propensión del cliente
En la publicidad en línea, la tasa de clics (CTR) es una métrica esencial para evaluar el rendimiento de los anuncios. Es el número de personas que hacen clic en un anuncio dividido por el número de personas que han visto el anuncio. Predecir el CTR es un problema de aprendizaje a gran escala que es fundamental para la industria publicitaria en línea multimillonaria. Es fundamental para muchas aplicaciones web, incluida la publicidad de búsqueda (búsqueda patrocinada), los sistemas de recomendación y la publicidad gráfica.
Gracias a los sistemas de predicción de clics basados en ML, los algoritmos de aprendizaje reforzado ahora pueden predecir el resultado y ayudar a los anunciantes a optimizar los anuncios que incorporan las características que maximizarían el CTR en una población objetivo. Esto maximiza el impacto de los anuncios patrocinados y las campañas de marketing en línea, aumentando significativamente los ingresos y las ventas adicionales.
4. Precios dinámicos
El comercio electrónico actual depende en gran medida de los precios dinámicos para ofrecer las mejores ofertas a los consumidores por un artículo o servicio específico. Al utilizar IA, los distribuidores o proveedores de servicios, en consecuencia, fluctúan los costos de los productos en función de la oferta, la demanda, la competencia y las influencias externas, para adaptarse rápidamente a los cambios y mejorar las ganancias. Esto permite a las empresas ofrecer precios que se ajustan continuamente al comportamiento y las preferencias del consumidor. Además, los algoritmos de ML pueden predecir el precio máximo que pagará un cliente por un producto. En el momento del compromiso, estos precios se adaptan únicamente al consumidor individual.
5. Realidad aumentada (AR)
A diferencia de las imágenes o los banners, la realidad aumentada crea representaciones digitales de productos superpuestos a la visión del cliente del mundo real. Los anuncios AR son realistas e interactivos. Los consumidores pueden verlos e incluso interactuar con ellos, formando una conexión emocional. AR, combinado con AI, puede dar a los clientes una idea de cómo se vería el producto una vez que se coloque en un contexto físico.
Los sistemas AR impulsados por IA también pueden aprender de las preferencias del cliente y adaptar las imágenes del producto generadas por computadora en consecuencia, mejorando la experiencia del cliente y la probabilidad de compra. AR podría expandir el mercado de compras en línea y, por lo tanto, aumentar los ingresos de la publicidad en línea.