Un cambio determinante en la estrategia de los negocios
La tecnología de IA ha revolucionado el marketing y las ventas; ahora, la Inteligencia artificial generativa (IA generativa) promete alterar la forma en que los sectores B2B y B2C piensan sobre la experiencia del cliente, la productividad y el crecimiento.
RS Marketing Consulting. 30 de junio, 2023
¿Qué es la IA generativa?
Muchos de nosotros ya estamos familiarizados con los chatbots de IA en línea y los generadores de imágenes, los cuales nos permiten crear imágenes y texto convincentes a una velocidad asombrosa. Este es el gran poder de la IA generativa, o gen AI: la cual utiliza algoritmos para generar nuevo contenido como lo son: escritura, imágenes o audio a partir de datos de entrenamiento.
Para hacer esto, la IA utiliza modelos de aprendizaje profundo llamados modelos básicos (FM). Los FM se entrenan previamente en conjuntos de datos masivos y los algoritmos que admiten se pueden adaptar a una amplia variedad de tareas posteriores, incluida la generación de contenido.
Este gen IA puede entrenarse, por ejemplo, para predecir una cadena de palabras y puede generalizar esa capacidad para múltiples tareas de generación de texto, cómo escribir artículos o descripciones de productos. En contraste, la IA «tradicional» se entrena en una sola tarea con supervisión humana, utilizando datos específicos.Esta tarea se puede ajustar para alcanzar una alta precisión, pero se debe volver a entrenar para cada nuevo caso de uso. Por lo tanto, la IA generativa representa un cambio enorme en el poder, la sofisticación y la utilidad; lo cual, determina un cambio fundamental en nuestra relación con la inteligencia artificial.
¿Qué significa este impacto para el marketing y las ventas?
El auge de la IA, y en particular de la IA de última generación, tiene potencial para impactar en tres áreas de marketing y ventas: experiencia del cliente (CX), crecimiento y productividad.
Por ejemplo, en CX, el contenido y las ofertas hiper personalizadas se pueden basar en el comportamiento, la personalidad y el historial de compras del cliente individual. El crecimiento se puede acelerar aprovechando la inteligencia artificial para impulsar el rendimiento de primera línea, brindando a los equipos de ventas los análisis adecuados y los conocimientos del cliente para capturar la demanda. Además, la IA puede aumentar la efectividad y el rendimiento de las ventas al descargar y automatizar muchas actividades operativas de venta, liberando la capacidad para pasar más tiempo con prospectos y clientes potenciales (al tiempo que reduce el costo de servicio).
En todas estas acciones, la personalización es clave. La IA, junto con los datos y el contexto específicos de la empresa, ha permitido obtener información del consumidor al nivel más granular, lo que permite la personalización de las campañas B2C a través de ofertas de marketing y ventas dirigidas.
Orientación y segmentación de audiencias dinámicas
La inteligencia artificial puede combinar y analizar grandes cantidades de datos, como información demográfica, datos de clientes existentes y tendencias del mercado, para identificar segmentos de audiencia adicionales. Sus algoritmos luego permiten a las empresas crear contenido de divulgación personalizado de manera ágil.
En lugar de dedicar tiempo a investigar y crear segmentos de audiencia, un especialista en marketing puede aprovechar los algoritmos de gen AI para identificar segmentos con características únicas que pueden haberse pasado por alto en los datos de clientes existentes.
Sin conocer todos los detalles sobre estos segmentos, pueden pedirle a una herramienta de IA de última generación que redacte contenido personalizado automáticamente, como publicaciones en redes sociales y páginas de destino.
Una vez que estos han sido refinados y revisados, el especialista en marketing y un líder de ventas pueden usar la IA para generar más contenido, igualmente permitirá crear plantillas de comunicación para una campaña de ventas a nuevos prospectos.
Una nueva cultura de adopción para las empresas
Adoptar estas técnicas requerirá cierta apertura al cambio. Las organizaciones requerirán un conjunto de datos completo y agregado (como un lago de datos operativo que extraiga fuentes dispares) para entrenar un modelo de inteligencia artificial que pueda generar segmentos de audiencia y contenido relevantes. Una vez capacitado, el modelo se puede poner en funcionamiento dentro de los sistemas comerciales para optimizar los flujos de trabajo mientras se refina continuamente mediante procesos ágiles.
Por último, es posible que sea necesario ajustar la estructura organizacional comercial y el modelo operativo para garantizar que existan niveles apropiados de supervisión de riesgos y que las evaluaciones de desempeño se alineen con las nuevas formas de trabajar.
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