IA para el marketing en el comercio

En un mundo en el que los clientes interactúan con las marcas a través de innumerables canales, cada vez es más importante que los minoristas ofrezcan experiencias relevantes y personalizadas, preferiblemente en tiempo real.

La inteligencia artificial (IA) está cambiando las reglas del juego: Permite a las empresas no solo reaccionar ante el comportamiento de los clientes, sino predecirlo. Esto crea oportunidades completamente nuevas para la automatización y la individualización. Sin embargo, los beneficios de estos sistemas dependen crucialmente de la calidad de los datos con los que se alimentan. Sólo los datos precisos, actualizados y pertinentes conducen a predicciones fiables; en cambio, la información incompleta o distorsionada puede dar lugar a una personalización incorrecta o a patrones discriminatorios. Con los LLM y la IA genética, también crece la responsabilidad en el manejo de los datos.

Make it Personal: redefinición del marketing personalizado

El marketing tradicional solía dirigirse a grupos demográficos o segmentos de mercado. Con la IA, la atención se está desplazando hacia la segmentación por comportamiento (Behavioral Targeting): cada cliente recibe un mensaje personalizado basado en su comportamiento, historial de compras e intereses. Los algoritmos analizan ingentes cantidades de datos en tiempo real y generan recomendaciones personalizadas de productos, precios dinámicos o contenido individualizado de boletines, incluidas las marcas preferidas, los niveles de precios o incluso el momento ideal para enviarlos. La IA permite a los equipos de marketing personalizar automáticamente el contenido en múltiples puntos de contacto. Los estudios demuestran que estas medidas pueden aumentar las tasas de conversión hasta en un 41%.

En un estudio de caso reciente, la inteligencia artificial descubrió patrones de compra que, una vez expresados como ofertas promocionales en LAGO, condujeron a un aumento significativo de las ventas. En otras palabras, la IA puede convertir sus datos existentes en una comunicación directa y relevante con sus clientes.

Según el artículo de TTMS, la personalización impulsada por la IA es ahora esencial para los profesionales del marketing B2B. Permite adaptar dinámicamente los contenidos y los mensajes en función del comportamiento del cliente, los datos de la empresa y las señales de intención. En lugar de basarse en conjeturas, el análisis predictivo y la segmentación basada en IA ayudan a los equipos a transmitir el mensaje adecuado al público adecuado en el momento adecuado. Este enfoque aumenta el compromiso, mejora la calidad de los clientes potenciales y agiliza las actividades de marketing y ventas. Esta eficiencia a menudo conduce a una progresión más rápida del pipeline y a mayores tasas de conversión.

Con la gestión de información de productos (PIM) de Comosoft LAGO integrada en la pila de marketing, los fabricantes pueden garantizar que cada detalle del producto sea preciso y pueda introducirse en los motores de personalización impulsados por IA para ofrecer mensajes precisos y contextuales a escala.

Make it Multichannel: Personalización basada en datos en todos los canales

Comosoft LAGO ya permite a los minoristas planificar, gestionar y producir excepcionales folletos y prospectos semanales, incluyendo versiones por región, idioma y demografía. El enfoque de automatización de datos reduce los costes laborales hasta en un sesenta por ciento y acorta el tiempo de comercialización hasta en un treinta por ciento. Pero LAGO no se limita a los materiales impresos o a una estrecha fórmula de mensajería «One-to-Many».

La IA permite combinar datos de diferentes puntos de contacto en un perfil holístico del cliente. Por ejemplo, un usuario que muestra interés por un producto en Instagram puede recibir recomendaciones específicas o descuentos exclusivos unas horas más tarde al visitar el sitio web. Este tipo de personalización entre canales no solo aumenta la relevancia, sino también la fidelidad del cliente. Según un estudio de McKinsey (2021), la probabilidad de compra aumenta entre 3 y 5 veces cuando las empresas utilizan la personalización basada en datos en múltiples canales.

Make it Respectful: el lado oscuro de la utilización de datos

Por muy poderosa que sea la IA en el marketing, también plantea cuestiones críticas. Existe una delgada línea entre la personalización útil y la vigilancia intrusiva. A muchos consumidores les resulta desagradable que las marcas parezcan saber «demasiado» sobre ellos.

Un estudio de la Universidad de Pensilvania y el Centro para la Democracia Digital (2020) muestra que la mayoría de los encuestados se sienten incómodos cuando las empresas analizan exhaustivamente su comportamiento en línea, aunque sea en su propio beneficio. Resulta especialmente problemático cuando la publicidad personalizada se basa en información sensible, como datos de salud u opiniones políticas.

La clave está, por tanto, en utilizar los datos de forma responsable. La comunicación transparente, el consentimiento genuino y un beneficio claro para el cliente deben estar en el centro de cualquier estrategia de IA. Es la única manera de generar confianza y relaciones duraderas con los clientes.

Make It Meaningful: relevancia en lugar de sobrecarga sensorial

La personalización sólo es eficaz si ofrece un valor añadido real al cliente. Demasiadas marcas confían en la personalización asistida por IA, pero pasan por alto el contexto individual o hacen recomendaciones irrelevantes. El cliente se siente molesto en lugar de comprendido.

«Personalización significativa» significa no solo actuar basándose en datos, sino también pensar de forma centrada en el usuario: ¿Qué información es realmente útil en el momento de la interacción? ¿Qué contenidos se adaptan a la situación actual del cliente? Alguien que está de vacaciones, por ejemplo, no quiere ofertas de visitas a tiendas, pero sí productos de viaje adecuados o un plazo de entrega retrasado. Hay que centrarse en la relevancia, el momento oportuno y el contexto emocional. Sólo así se puede generar una respuesta real.

Behavioral Targeting: un paso por delante de las necesidades del cliente

Una de las aplicaciones más potentes de la IA en la fabricación B2B es el análisis predictivo. Al analizar el comportamiento pasado, el historial de compras y las señales del mercado, la IA puede predecir patrones de compra futuros e identificar clientes potenciales incluso antes de que hablen.

Un estudio de Frontiers in AI de 2024 muestra que las empresas B2B con fuertes capacidades de IA, como el análisis avanzado y la automatización, han mejorado sus procesos de marketing, particularmente en las áreas de gestión e implementación de información. Estas mejoras aumentaron significativamente el valor de vida del cliente al aumentar la retención y el compromiso a largo plazo.

Para los fabricantes que gestionan catálogos de productos complejos, fluctuaciones estacionales o requisitos regionales, este nivel de previsión es increíblemente valioso. Cuando se combinan con un sistema centralizado como el PIM de LAGO, estas predicciones pueden implementarse rápidamente para garantizar que sus esfuerzos de marketing y ventas van siempre un paso por delante.