Aplicando Inteligencia Artificial al marketing Digital

Hace solo unos días el Ministro del Interior español Marlaska declaraba en el periódico ABC:

“La inteligencia artificial puede ser la diferencia entre el éxito o el fracaso”

Marlaska

IBM predice que la demanda de científicos de datos se disparará un 28% para 2020

IBM

Para 2020, se proyecta que la cantidad de listados de trabajos de Data Science and Analytics crecerá en casi 364,000 listados a aproximadamente 2,720,000 solo en los EEUU

Forbes

El análisis de datos es en la actualidad uno de los puntos más atractivos para las empresas porque les puede ayudar a marcar la diferencia con los competidores y puede conseguir llevar el negocio a un nivel completamente nuevo.

Para ello, la PNL y la Inteligencia Artificial están avanzando a un ritmo excelente de cara a ofrecer soluciones más potentes e innovadoras para los diferentes sectores industriales, como la medicina, el sector financiero y ahora también en el sector del marketing digital.

Recordemos rápidamente de qué hablamos cuando pronunciamos IA:

La inteligencia artificial (IA) se trata de equipar máquinas con la capacidad de imitar los procesos humanos de toma de decisiones.

La ventaja de los datos digitalizados

El gasto económico en medios digitales superó los anuncios de televisión en el 2017, y ahora se prevé que el gasto digital global supere los $ 333 mil millones este 2019.

Como resultado, los empresarios y las pequeñas empresas de hoy en día están comenzando a pensar en el marketing en términos casi exclusivamente digitales, y para tener una estrategia digital exitosa, es importante tener y analizar los datos sobre qué tácticas funcionan realmente y cuales no.

Los datos digitalizados están en todas partes, y cada día crece su volumen:

• 500 millones de Tweets diarios
• 300 mil millones de correos electrónicos enviados cada día
• 70 mil millones de mensajes de WhatsApp cada día
• 5 mil millones de búsquedas en Google cada día

Para 2025, se estima que se crearán 463 exabytes de datos cada día en todo el mundo, ¡eso es el equivalente a 212,765,957 DVD por día!

Según Visual Capitalist , se espera que el universo digital alcance 44 zettabytes para 2020. Las creencias, ideas, opiniones, historias, conceptos y más se expresan en lenguaje humano a través de un número prácticamente incontable de sitios.

Con tal volumen de datos textuales creados todos los días, hay innumerables ideas que se pueden extraer para tomar decisiones críticas en casi cualquier industria o negocio.

Los artículos de noticias, informes económicos y otras fuentes de contenido se pueden compilar y analizar en relación con las acciones de la empresa.

Las transcripciones de los centros de llamadas o Call centers pueden analizarse para determinar comentarios y quejas sobre un servicio o producto. Todo esto es posible con la ayuda del procesamiento del lenguaje natural (PNL).

“Los últimos años se han tratado de recopilar datos”, “Ahora se trata más de hacer conexiones significativas a partir de esos datos. Los anunciantes se preguntan cómo pueden usarlo para mejorar la experiencia del cliente o adaptar un mensaje en línea. Y están aprendiendo que cuanto más extraen los datos, mejores conexiones pueden hacer con sus clientes “.

dijo James Towers, fundador y estratega digital líder de la Agencia 16K

Cómo el análisis de datos utilizando IA puede ayudar al marketing digital

#1. Predecir valores

Los algoritmos que se utilizan con IA pueden ayudar a predecir los números de ventas que se pueden obtener, así como determinar qué puntos son mejores o prioritarios de servicio sobre otros.

#2. Encontrar riesgos

Otra de las cosas que se pueden obtener analizando datos son puntos de riesgo o fraudulentos que puede tener una empresa dentro de su estrategia digital.

#3. Segmentación precisa de usuarios

La IA permite poder separar datos similares en grupos para poder realizar una segmentación precisa de usuarios, prediciendo gustos específicos de los usuarios y comprobar qué acciones o recursos son los que fallan dentro de la estrategia de marketing.

#4. Predecir entre dos cosas

A través de los datos podemos ser capaces de por ejemplo, conocer si un tweet ha sido positivo para los usuarios, si un cliente renovará el servicio o qué descuento está funcionando mejor.

La PNL es un espacio grande dentro de la inteligencia artificial (IA), y las empresas actualmente están integrando cada vez más las tecnologías de la PNL en sus plataformas online.

El procesamiento del lenguaje natural es el análisis y la interpretación semántica del texto, lo que permite a las máquinas aprender, analizar y comprender el lenguaje humano. 

La PNL puede proporcionar información sobre las entidades y conceptos dentro de un artículo, si un tweet ha generado emociones, o incluso si un ticket de soporte ha sido bueno.

Se pueden extraer cientos de tipos de información de datos textuales, y las empresas de marketing pueden aprovechar esta información para comprender mejor el comportamiento del usuario y mejorar la eficiencia de la estrategia.

Implementando PNL a una estrategia de marketing digital

Toda empresa de marketing utiliza varias herramientas de análisis de datos, desde las herramientas de redes sociales hasta otras como Google Analytics.

Es por esto por lo que se puede utilizar la PNL para la extracción de estos datos, limpiar y segmentar esta información para tomar mejores decisiones.

Además, si nos damos cuenta, estos datos suelen ir creciendo, por tanto, cuantos más datos se obtengan más puede hacer la PNL por nuestra estrategia.

Obtención de un mejor ROI con la IA

Toda estrategia de marketing busca obtener el mejor ROI posible, sin embargo, hasta ahora era complicado acertar con una predicción ajustada.

Con la tecnología PNL se puede obtener un MVP mucho más rápido, ponerlo en funcionamiento y comenzar a obtener un ROI más eficaz en menos tiempo.

Ejemplo de como la PNL puede trabajar en marketing

Optimizando la publicidad con PNL

Cuando hacemos publicidad digital es importante para mejorar la conversión colocar de forma eficaz y acertada los anuncios basados ​​en el contenido de la página.

Con la PNL podemos optimizar los patrones de visualización y el análisis de sentimientos de las redes sociales y otros contenidos.

La PNL también permite identificar grupos de clientes clave para estudios de mercado y personalización de campañas de Ads para diferentes segmentos.

La PNL en tiendas online

Si alguna vez has comprando un producto y previamente has analizado las reviews u opiniones, sabes que estas opiniones tienen gran valor.

 Las herramientas de PNL pueden ayudar a los compradores a tomar la decisión final en el carrito de compra.

 Se puede crear un patrón sobre un producto el cual recoge las revisiones que encuentra y las almacena en una base de datos. Luego, analiza las revisiones y podemos encontrar ideas en todas estas reviews recogidas.

La PNL en redes sociales

El análisis de emociones de marca, sentimiento, keywords o hashtag de Twitter se puede hacer con este tipo de herramientas PNL.

Por ejemplo, la IA permite analizar cada tweet recibido y comprobar el tono emocional y sentimiento generado o extraer palabras clave y entidades de cada tweet.

Como vemos la IA también puede aplicarse a una estrategia de marketing digital y puede posicionarse como una herramienta muy potente para ofrecer datos concretos que permitan al experto tomar mejores decisiones más acertadas y con una predicción del ROI más ajustada.

¿Qué opinión tienes sobre la implementación de datos con IA para el marketing digital?