4 categorías de IA que impactan en el marketing: análisis predictivo

En esta serie de cuatro partes, exploramos cuatro categorías de inteligencia artificial (IA), cómo pueden impactar significativamente a los vendedores y sus clientes y qué evitar potencialmente. La primera parte (IA generativa) está aquí.

En este segundo artículo, veremos el análisis predictivo: herramientas que utilizan datos como el comportamiento del usuario (agregado y por cliente) y otros factores para proporcionar a los especialistas en marketing predicciones del comportamiento futuro y otras tendencias.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo se basa en la gran cantidad de datos que las empresas tienen sobre el comportamiento y las acciones de sus clientes y otras tendencias e información que pueden estar disponibles para ellos. Por lo tanto, es la IA la que hace predicciones sobre los resultados futuros utilizando datos históricos combinados con modelos estadísticos, aprendizaje automático y otras formas de herramientas analíticas.

Si bien las herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT están recibiendo la mayor parte de la prensa en estos días, hasta el 95% de las empresas están incorporando algún tipo de análisis predictivo en su marketing.

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Los clientes han experimentado los efectos de este tipo de modelado durante años dentro y fuera del marketing. Cualquiera que solicite una tarjeta de crédito o un préstamo, por ejemplo, ha analizado y evaluado su historial crediticio para determinar el riesgo y la cantidad de crédito que la empresa consideró que merecía.

El análisis predictivo para marketing funciona de la misma manera y tiene una variedad de aplicaciones, que incluyen:

• Segmentación de clientes mediante aprendizaje automático utilizando relaciones complejas u ocultas.
• Priorizar clientes potenciales para determinar los clientes potenciales más prometedores.
• Cálculo de churn o clientes en riesgo.
• Determinar la propensión de un cliente actual o potencial a.
• Cálculo de la inversión publicitaria óptima para obtener el resultado deseado.

Del mismo modo, el análisis predictivo puede determinar qué clientes probablemente abandonarán o buscarán en otra parte. Esta información se puede utilizar para atraer a esa persona para que se quede si ya es un cliente. Si aún no son clientes, la misma información puede determinar si vale la pena o no una gran inversión de dólares publicitarios para convertir.

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El análisis predictivo es una herramienta poderosa que los expertos en marketing utilizan para ayudar a tomar mejores decisiones, dirigirse a los mejores clientes potenciales y ser más eficientes en la forma en que utilizan los dólares de marketing y publicidad.

Por qué vale la pena prestar atención ahora  

Hay algunas razones para prestar especial atención a los análisis predictivos al considerar una mayor adopción de la IA en su enfoque de marketing. Exploremos algunos de estos.

Encontrar nuevas oportunidades

El análisis predictivo es bueno para identificar las tendencias de los clientes en función de grandes cantidades de datos o conjuntos de datos particularmente complejos. Puede usarlos para extrapolar y predecir qué es probable que hagan los conjuntos de clientes. Esto puede incluir:

• Encontrar nuevos y valiosos segmentos de audiencia.
• Determinar cuándo es más probable que un cliente compre.
• Descubrir otras oportunidades que pueden traducirse en un retorno tangible.

Ser más eficiente con tus recursos

Además, el análisis predictivo puede ayudar a los especialistas en marketing a priorizar dónde deberían centrar sus esfuerzos y su dinero. Un ejemplo: optimizar el gasto en publicidad al observar el tiempo, la ubicación, la segmentación de la audiencia y más.

Prevención de resultados no deseados  

Además de encontrar nuevas oportunidades y ser más eficiente con sus esfuerzos de marketing, el análisis predictivo puede ayudarlo a evitar interacciones o momentos negativos clave. Con estos métodos de IA, puede tomar medidas para reducir la rotación o salvar las relaciones con los clientes en riesgo y tomar medidas para evitar estos resultados.

Asociación de análisis predictivo con IA generativa

Aunque los especialistas en marketing tienen a su disposición diferentes tipos de inteligencia artificial, nadie dice que no se puedan combinar varios enfoques en una sola estrategia. Por ejemplo, asociar el análisis predictivo con la IA generativa puede identificar oportunidades de marketing oportunas y crear contenido para satisfacer el momento.

Si un nuevo segmento de audiencia identificado por sus herramientas predictivas requiere un nuevo enfoque de campaña, puede usar herramientas de IA generativa para personalizar el contenido para ese segmento. Esto ahorra tiempo y dinero y capitaliza una oportunidad rápida y fácilmente.

Beneficiarse del aprendizaje continuo

Y, por supuesto, las predicciones mejorarán a medida que se basen en más fuentes de datos y aprendan con el tiempo. Después de todo, ese es el punto del aprendizaje automático: ¡que aprende continuamente y mejora con el tiempo!

Qué tener en cuenta

Si bien el análisis predictivo es un área emocionante de la IA, todavía se necesitan humanos en un rol estratégico. Las personas deben ser los conservadores e intérpretes de las predicciones de la IA. La inteligencia artificial solo puede proporcionar información. Requiere que las personas decidan cuándo, dónde, cómo y si usarlo. Tenga cuidado, entonces, de poder fundamentar por qué se toman las decisiones.

Además, tenga cuidado con la forma en que el sesgo puede colarse en su sistema. El sesgo puede comenzar sutilmente y volverse más problemático con el tiempo, por lo que es esencial poder ver cómo se realizan las predicciones.

Conclusión

Como puede ver, el análisis predictivo es un área de la IA que ha existido el tiempo suficiente para madurar en varias áreas. Si bien no debería ser un sustituto de la supervisión estratégica por parte de los humanos, ya hay suficientes aplicaciones en uso que podemos llamarlas seguras para usar en un sentido relativamente amplio.

Esta también es un área susceptible de introducir sesgos, así que asegúrese de encontrar formas de permitir la transparencia en la forma en que los modelos de IA hacen predicciones y decisiones.

En el próximo artículo de esta serie, veremos otra área en la que la inteligencia artificial impacta el trabajo de los especialistas en marketing y los clientes a los que llegan: recorridos personalizados del cliente y siguiente mejor acción.