10 grandes tendencias de Inteligencia Artificial al servicio del marketing

Zenith, agencia de medios, ha presentado las 10 tendencias que muestran cómo la inteligencia artificial (IA) ayudará a impulsar el proceso de planificación y compra en 2017, generando “engagement” entre los consumidores y las marcas y potenciando la eficacia en la comunicación.

Las 10 tendencias evalúan cómo el aprendizaje automático y otras áreas de IA mejorarán la experiencia del consumidor a lo largo de su trayectoria a la hora de comprar y crearán nuevas oportunidades de mercado para las marcas.

1. Predecir nuestras necesidades: AI mejora el papel del ‘search’ en el proceso de compra
   Las búsquedas son cada vez más predictivas, proporcionando recomendaciones a medida a lo largo del proceso de compra para impulsar tanto la consideración como la conversación.

   Durante 2017, los motores de búsqueda comenzarán a incorporar nuevos datos de comportamiento, y la tecnología de inteligencia artificial utilizará esta información para hacer las búsquedas más predictivas. Estas nuevas búsquedas mejoradas brindarán oportunidades claras a las marcas para anticiparse mejor a las necesidades del consumidor con el fin de ofrecerle productos más relevantes y realizar venta cruzada.

2. La velocidad es “lo más”: ‘hiperacelerando’ la carga de ‘trending content’
   En los últimos años se ha incrementado enormemente el volumen de datos del consumidor del que disponen los responsables de marketing. Estos permiten a las marcas detectar rápidamente tendencias y reaccionar introduciéndolas en su marketing y en su relación con consumidor.

   Según crece la cantidad de datos, el aprendizaje automático irá agilizando paulatinamente el proceso, siendo capaz de asimilar la información de una gran variedad de fuentes e identificando rápidamente patrones de comportamiento. El uso de AI en el análisis de tendencias ayudará a los  responsables de marketing a estar siempre un paso por delante tanto en tendencia como en competencia.

   Los especialistas en contenido serán capaces de crear un conjunto de mensajes que puedan ser rápidamente entregados a los consumidores, de acuerdo con las tendencias de mercado. Los equipos de desarrollo de productos también estarán mejor equipados para mantenerse al tanto de las necesidades creadas por las últimas tendencias.

3. Información constante: recogida continua de datos de usuario a través de ‘interfaces’
   Las ‘interfaces’ de usuario pasivas recopilan continuamente datos de comportamiento a partir de los dispositivos digitales de los consumidores. Mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático pueden proporcionar a las marcas información relevante que puede utilizarse después para personalizar las experiencias de los consumidores.

   Muchas compañías ya están utilizando los datos PUI. Por ejemplo, la plataforma de Spotify utiliza datos de ‘apps’ de ‘fitness’ para personalizar las listas de reproducción de sus clientes. Una mayor utilización de los datos PUI permitirá a las marcas diseñar contenidos y servicios personalizados y establecer estrategias de precios adecuadas. Los datos PUI también pueden ser compartidos por marcas de diferentes categorías para ayudar a mejorar los múltiples puntos de conexión y experiencia del consumidor.

4. Contando historias multidispositivo: avances en las conversaciones programáticas automatizadas de marca
   La tecnología del aprendizaje automático está empezando a ayudar a las marcas a vincular sus conversaciones a individuos específicos. Las marcas tienen infinidad de datos de primera mano, pero esta aplicación específica de AI vincula a los individuos con sus dispositivos y ayuda a las marcas a entender cómo el consumidor se fideliza.

   Las acciones de la marca pueden ser aplicadas con diferentes mensajes, en diferentes contextos y en momentos diferentes. Las marcas pueden automatizar sus conversaciones con los consumidores mediante la publicidad programática multidispositivo. Un avance que ayudará a mejorar las experiencias del consumidor y a acelerar tanto la compra como la re-compra o fidelización.

5. Contenido en comparadores de compra: la compra directa desde ‘branded content’ mejora la experiencia del consumidor
   2017 será el año del «contenido en comparadores de compra». Compraremos artículos directamente desde contenido editorial y de marca.

   Los «algoritmos evolutivos» pueden ya ajustar y optimizar el contenido según la navegación del consumidor, creando contenido en tiempo real. Esos contenidos recrean las funcionalidades de las páginas de ‘e-commerce’ para que los consumidores puedan comprar sin tener que crear un nuevo usuario, darse de alta en el site o aportar tarjetas de crédito.

   Esta combinación de tecnologías permitirá a las marcas y editores mantener a los consumidores en sus páginas en lugar de obligarles a ir a otra página a realizar la compra. Las marcas tendrán que tratar el contenido como una combinación que invite al usuario a la acción con texto, imágenes y funcionalidades interactivas que creen una experiencia de compra atractiva.

6. Smart VR: El traslado de la Realidad Virtual (VR) al móvil, una oportunidad para las marcas
   La realidad virtual está moviéndose del mundo de los videojuegos y consolas al consumidor medio y a través de sus ‘smartphones’. Facebook y Twitter ya cuentan con retransmisiones en directo a las que se puede acceder acoplando gafas o ‘cardboards’ a los teléfonos.

   El salto a los ‘smartphones’ y sus aplicaciones más usadas ofrecerá a las marcas muchas oportunidades de comunicación. Por ejemplo, los minoristas tendrán la oportunidad de transformar la forma en que la gente compra, permitiéndoles probar productos sin tener que visitar una tienda.

7. El auge de los ‘chatbot’: comunicación directa entre marcas y sus consumidores
   Gracias al aprendizaje automático, los ‘chatbots’ permiten una interacción automatizada entre los consumidores y las marcas a través de ‘interface’ de mensajería. Aunque hay limitaciones obvias en la comunicación automatizada, los ‘chatbots’ pueden ayudar a los consumidores en procesos como la tramitación de pagos o notificar envíos y entregas.

   Los ‘chatbots’ pueden ayudar a las marcas a reducir los costes de atención al cliente y a abrir un mayor diálogo con los consumidores. También se abren nuevas posibilidades para las marcas basadas en ofrecer recomendaciones personalizadas para cada consumidor a partir de la información recogida en la cadena de ‘chats’.

8. Sacando partido de nuestras emociones: la tecnología del reconocimiento de las emociones ayuda a las marcas a acercarse a los consumidores
   La proliferación de ‘smartphones’ y el incremento de la tecnología de reconocimiento de las emociones implica que muchas personas llevan ya dispositivos con detector del estado de ánimo en sus bolsillos.

   Esto ofrece a las marcas la oportunidad de combinar los estados de ánimo y los comportamientos de los consumidores con contenido relevante en el momento adecuado. Por ejemplo, las marcas que tienen una asociación con un deporte o equipo en particular, pueden utilizar esta tecnología para ofrecer experiencias más relevantes basadas en las reacciones del consumidor durante un evento deportivo.

9. Precio dinámico: los algoritmos permiten la automatización del precio basado en la demanda
   Impulsado por las aplicaciones informáticas y analíticas de alto rendimiento, el precio dinámico permite a los minoristas poner precio a los artículos en un momento determinado según la capacidad percibida de un cliente en particular y la voluntad de pago. Los precios en algunos sitios web y aplicaciones cambian ahora minuto a minuto. Por ejemplo, Uber introdujo su algoritmo de ‘pricing’ para permitir que los precios aumenten automáticamente en momentos de máxima demanda.

10. Asistencia automatizada: los robots mayordomo, gran éxito en las tiendas de High Street
    Los robots industriales se han utilizado durante muchos años. Ahora, la tecnología combina la automatización física con la digital para crear robots de servicio, que trabajarán junto a nosotros. Las oportunidades más obvias e inmediatas están en la venta al por menor y la hostelería.

    Los robots de servicio serán capaces de proporcionar información sobre precios y disponibilidad de existencias y, utilizando algoritmos, podrán ofrecer descuentos y sugerencias de productos relacionados. Las oportunidades podrían extenderse más allá del comercio a la asistencia en información sanitaria y en ayuda doméstica.

Fuente: Marketing News