Más allá de las tácticas convencionales: cómo la IA está redefiniendo el marketing y las ventas

Tanto el marketing como las ventas son directamente responsables de generar ingresos. Esta posición única otorga a ambas funciones un poder significativamente mayor para dirigir la inversión hacia nuevos proyectos. La necesidad de mantenerse al día con los competidores en la lucha por la participación de mercado significa que ambas unidades están, en promedio, mucho más dispuestas a probar también nuevas herramientas, incluidos los últimos avances tecnológicos basados ​​en inteligencia artificial (IA).

Hemos cubierto ampliamente las aplicaciones de IA en marketing y ventas aquí en TOPBOTS, que incluyen:

La IA generativa ha abierto nuevas formas para que la IA impulse la eficacia y eficiencia del marketing y las ventas. La IA ahora puede ayudar con la investigación de consumidores para crear estrategias de marca, crear contenido textual y visual atractivo, personalizar contenido para cada cliente potencial y comprender cómo los consumidores compararán su mensaje con el de sus competidores.

En este artículo, revisaremos lo que la IA predictiva y la IA generativa tienen para ofrecer para impulsar las ventas, y cómo la IA está revolucionando el marketing y las ventas de productos al hacer posibles cosas nuevas, más eficientes y simplemente mejores.

IA predictiva e IA generativa en marketing y ventas

In nuestro artículo anterior, analizamos cómo se utiliza la IA predictiva para predecir eventos futuros, mientras que la IA generativa es un tipo de IA que crea contenido nuevo.

En el contexto del marketing y las ventas, predictivo AAnalizo datos históricos para pronosticar tendencias futuras, comportamientos de los clientes y resultados de marketing. Se trata de anticipar el próximo movimiento en el mercado o el comportamiento del consumidor basándose en patrones pasados.

Supongamos que un minorista de ropa quiere segmentar a sus clientes en diferentes grupos según su comportamiento de compra. Utilizan un modelo de IA predictivo para analizar los datos de sus clientes, incluidos los datos demográficos, el historial de compras y el comportamiento de navegación en sitios web. El modelo identifica cuatro segmentos de clientes diferentes:

• Amantes de la moda: estos clientes están interesados ​​en las últimas tendencias de la moda y están dispuestos a gastar dinero en ropa nueva.
• Compradores preocupados por su presupuesto: estos clientes son más sensibles a los precios y buscan buenas ofertas.
• Compradores de artículos básicos: estos clientes están interesados ​​principalmente en prendas de vestir básicas que sean cómodas y asequibles.
• Compradores ocasionales: estos clientes solo compran ropa de vez en cuando y, por lo general, buscan artículos específicos.

El minorista utiliza esta información para crear campañas de marketing más específicas para cada segmento de clientes. Por ejemplo, podrían enviar boletines informativos por correo electrónico a los amantes de la moda sobre los recién llegados, ofrecer a los compradores preocupados por su presupuesto descuentos en artículos en oferta y dirigirse a los compradores de artículos básicos con anuncios de prendas de vestir esenciales.

Por otro lado, IA generativa Se trata de crear nuevos datos que se parezcan al conjunto de datos original. No se trata de pronosticar, sino de generar contenido nuevo que resuene en el público objetivo.

El minorista de ropa del ejemplo anterior puede utilizar IA generativa para crear campañas publicitarias personalizadas para los diferentes segmentos de clientes que ha identificado. Podrían aprovechar las aplicaciones basadas en LLM y el software de generación de imágenes para generar boletines informativos personalizados por correo electrónico, anuncios dirigidos en redes sociales y contenido dinámico de sitios web.

Por ejemplo, cuando se dirige al segmento de compradores básicos, la IA generativa se puede utilizar para crear textos publicitarios personalizados que destaquen prendas esenciales y estilos atemporales, como "Compre nuestra selección de prendas básicas para hombres y mujeres, a precios asequibles". La IA también podría generar recomendaciones de productos personalizadas basadas en el historial de compras anteriores del comprador básico. Por ejemplo, si el comprador ha comprado recientemente un par de pantalones negros, la IA podría recomendar otros artículos básicos, como una camisa blanca con botones o una chaqueta negra.

Al utilizar IA generativa para crear campañas publicitarias personalizadas, el minorista puede aumentar la relevancia y la participación de sus mensajes de marketing, lo que genera mayores tasas de clics, tasas de conversión y satisfacción del cliente.

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Redefiniendo marketing y ventas

La IA está transformando el panorama del marketing y las ventas, haciendo posibles cosas nuevas, aumentando la eficiencia y mejorando el rendimiento.

En primer lugar, es pionero en nuevas posibilidades al desbloquear capacidades que antes se consideraban imposibles:

• Creación de contenido hiperpersonalizado: La IA generativa permite la generación automática de contenido altamente personalizado, como anuncios personalizados, correos electrónicos personalizados o páginas de destino únicas basadas en el comportamiento y las preferencias individuales del usuario.
• Análisis del comportamiento del cliente en tiempo real: La IA es capaz de analizar el comportamiento del cliente en tiempo real para ofrecer recomendaciones o contenidos personalizados, mejorando la interacción del cliente con la marca.
• Asistentes de ventas virtuales: Los asistentes virtuales impulsados ​​por IA pueden atender las consultas de los clientes las XNUMX horas del día, brindando respuestas instantáneas y orientación que no era posible con equipos de ventas exclusivamente humanos.

A continuación, la IA reduce significativamente los costos operativos y los gastos de tiempo al automatizar varias tareas rutinarias pero cruciales:

• Puntuación de clientes potenciales automatizada: La IA puede automatizar el proceso de puntuación de clientes potenciales analizando múltiples puntos de datos, haciendo que el embudo de ventas sea más eficiente y reduciendo la carga de trabajo manual.
• Colocación de publicidad optimizada: La IA puede determinar las plataformas y los momentos óptimos para la publicidad para garantizar el máximo alcance y participación, reduciendo el desperdicio del presupuesto publicitario.
• Análisis de sentimiento sofisticado: Los algoritmos impulsados ​​por IA, incluidas las soluciones basadas en LLM, pueden automatizar el análisis de los comentarios de los clientes e identificar el sentimiento con gran detalle, incluidos todos los diferentes aspectos, como el sentimiento hacia temas específicos (por ejemplo, precio, características, atención al cliente), emocional. tono e intenciones.

Por último, no se puede subestimar la esencia de la IA para mejorar el rendimiento:

• Segmentación y focalización dinámica de la audiencia: IA generativa puede segmentar audiencias dinámicamente y crear contenido de divulgación personalizado a una escala que antes no era posible, identificando nuevos segmentos de audiencia basados ​​en grandes conjuntos de datos.
• Gestión mejorada de las relaciones con los clientes (CRM): La IA puede analizar los datos de los clientes para proporcionar información, ayudando a los equipos de ventas a comprender mejor las necesidades y preferencias de los clientes, lo que a su vez mejora la gestión de relaciones y el rendimiento de las ventas.
• Análisis integral de datos de ventas: La IA se puede utilizar para analizar datos de ventas de forma más eficaz que nunca. Esto puede ayudar a las empresas a identificar tendencias, oportunidades y áreas de mejora.

Estos son sólo algunos ejemplos de cómo la IA está revolucionando el marketing y las ventas al introducir nuevas posibilidades y mejorar las prácticas existentes. La siguiente gran pregunta es cómo incorporar la IA a sus actividades de marketing y ventas.

Implementación de soluciones impulsadas por IA

Las empresas pueden introducir la IA en sus soluciones de marketing y ventas de varias formas.

1. Construyendo soluciones de IA desde cero ofrece a las empresas el mayor control, pero es la opción más cara y que requiere más tiempo. Este camino suele ser elegido por grandes empresas con recursos suficientes y necesidades específicas que las soluciones existentes no pueden satisfacer.
2. Uso de soluciones de IA disponibles en el mercado es una opción más común. Los líderes tecnológicos y las nuevas empresas centradas en la IA ofrecen una variedad de soluciones listas para usar que pueden ayudar a las empresas a automatizar tareas, personalizar la experiencia del cliente y obtener información sobre el comportamiento del cliente. Por ejemplo, Publicidad IBM Watson ofrece soluciones para anticipar el comportamiento del consumidor, entregar anuncios estratégicamente y crear campañas publicitarias efectivas. Luego, existen empresas de IA especializadas más pequeñas que, entre otras cosas, pueden ayudar a las empresas con:

3. Asociación con empresas de IA Desarrollar soluciones de IA personalizadas para marketing y ventas es otra opción que puede ser buena para las empresas que desean tener más control sobre sus soluciones o tienen necesidades específicas que no pueden satisfacerse con soluciones disponibles en el mercado.

Todas las empresas pueden encontrar una manera de incorporar con éxito la IA a sus actividades de marketing y ventas y aprovechar los beneficios de esta poderosa tecnología.

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• Fuente: https://www.topbots.com/ai-redefining-marketing-and-sales/