Una guía sobre análisis de marketing con inteligencia artificial para profesionales del marketing

En nuestro reciente informe, descubrimos que el 61,4 % de los especialistas en marketing ya han utilizado la IA en sus actividades de marketing. Un sorprendente 44,4 % afirmó que la habían utilizado para la producción de contenido. La IA se ha convertido en una parte integral del marketing de contenido para muchas empresas.

Sin embargo, el simple hecho de utilizar la IA para crear contenido no elimina la necesidad de supervisar el éxito de sus actividades de marketing. Cada audiencia es diferente y no puede dejar que la IA cree el contenido y los materiales de marketing perfectos para usted sin supervisión. La IA puede ser buena, pero no es capaz de crear éxitos de taquilla y publicaciones virales en todo momento. Deberá examinar sus análisis de marketing para determinar qué ha tenido éxito y qué ha fracasado con su audiencia.

¿Y qué es lo mejor para analizar datos, detectar tendencias y proporcionar información valiosa? Por supuesto, la IA. La IA no solo puede ayudarte a crear contenido, sino que también puede ayudarte a analizar qué funciona en tu marketing de contenido y qué no funciona para tu audiencia. En esta publicación, examinamos las herramientas de marketing y cómo pueden mejorar el rendimiento de tu marketing.

Análisis de marketing con inteligencia artificial:

¿Qué es el marketing con inteligencia artificial?

Hemos escrito extensamente sobre el importante papel que la inteligencia artificial desempeña actualmente en el marketing. En Encontramos los siguientes casos de uso de la IA en el marketing:

Si bien esto no incluye explícitamente el análisis de marketing de IA (aparte de la variedad predictiva), la realidad es que el análisis afecta prácticamente a todas estas categorías. Por ejemplo, con la segmentación de anuncios, los algoritmos de aprendizaje automático identifican la audiencia objetivo más eficaz para una campaña publicitaria mediante el análisis de los datos de los clientes para identificar patrones y comportamientos con más probabilidades de generar una venta. utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos y crear campañas dirigidas a la medida de los intereses y comportamientos de un cliente, y luego continúa analizando los resultados de sus últimas campañas.

¿Qué es el análisis de marketing?

Antes de analizar el análisis de marketing con IA, primero debemos establecer qué es el análisis de marketing. Según , “el análisis de marketing es la práctica de utilizar datos para evaluar la eficacia y el éxito de las actividades de marketing. El análisis de marketing le permite recopilar información más profunda sobre los consumidores, optimizar sus objetivos de marketing y obtener un mejor retorno de la inversión”. Significa medir, analizar y aplicar datos a sus campañas de marketing, no solo rastrear los resultados de sus campañas.

Probablemente la herramienta más utilizada para el análisis de marketing, ya que es gratuita y relativamente fácil de usar, es Google Analytics. Esta herramienta por sí sola proporciona miles de métricas que puedes seguir. Según , las 10 métricas más importantes de Google Analytics son:

Si bien no es necesariamente necesaria la IA para encontrar estos datos, sí facilita su manipulación y uso.

Los análisis de marketing son fundamentales para tomar decisiones acertadas. Los gerentes de empresas los utilizan para elegir la mejor opción en múltiples áreas de su negocio. Al tomar nota de la información generada por los análisis de marketing, los gerentes pueden mejorar el retorno de la inversión en comparación con otras opciones.

El objetivo principal de los análisis de marketing es mostrar de forma tangible la eficacia de sus campañas de marketing. Muestran el verdadero rendimiento de su marketing, sin basarse únicamente en métricas vanidosas y fáciles de ver que pueden dar una falsa impresión del éxito o el fracaso de una campaña.

Por supuesto, es poco probable que sus análisis de marketing demuestren que su marketing es perfecto, al igual que el de sus competidores. Casi siempre puede hacerlo mejor, y sus análisis le muestran exactamente dónde debe poner el foco. Muestran qué funciona, qué no, en qué vale la pena persistir durante un tiempo más y qué debe eliminar lo antes posible.

¿Por qué es importante el análisis de marketing?

Podemos utilizar el análisis de marketing para comprobar el éxito de nuestras actividades de marketing, comparando los resultados reales con las cifras previstas. El marketing no siempre es una ciencia exacta y no siempre se puede predecir con precisión el éxito de las actividades de marketing. Puede utilizar el análisis de marketing para determinar qué ha funcionado y qué ha tenido menos éxito del deseado y, a continuación, ajustar sus actividades futuras para centrarse en las actividades más exitosas.

Problemas del análisis de marketing tradicional

Si bien los análisis de marketing son importantes para las empresas, no siempre han sido fáciles de usar. Algunos de los desafíos más comunes a los que se enfrentaban antes de la IA incluían:

1. El análisis de marketing puede generar grandes cantidades de datos: registra cada clic, impresión, vista y más.
2. Muchos datos no eran confiables y de mala calidad porque las organizaciones carecían de sistemas y procesos para filtrar datos irrelevantes y engañosos.
3. Se necesitaban científicos de datos para comprender completamente los datos, y pocas empresas empleaban expertos.
4. La falta de conocimiento significó que muchas empresas seleccionaran datos y modelos de atribución incorrectos para sus necesidades.
5. Correlacionar datos de fuentes dispares fue un desafío, lo que significó que muchas comparaciones fueron erróneas e irrelevantes.
6. Es posible que tenga silos de datos, es decir, que tenga datos relevantes en varios lugares, pero que se informen por separado, independientemente unos de otros. Si estos silos de datos se informaran juntos, tendría una visión general y una comprensión mucho mejores de su desempeño de marketing hasta la fecha, lo que orientaría sus futuras estrategias de marketing.

La inteligencia artificial ha ayudado notablemente a mejorar la situación, ya que permite a las empresas promedio obtener información precisa, oportuna y útil de sus análisis de marketing. Las plataformas de análisis avanzadas actuales tienen la capacidad de procesamiento necesaria para permitir a los especialistas en marketing realizar optimizaciones en tiempo real.

¿Cómo podemos utilizar la IA para mejorar nuestro análisis de marketing?

Las marcas han descubierto que pueden utilizar la IA de múltiples maneras para ayudar con la recopilación, el filtrado y el análisis de los datos utilizados en el análisis de marketing y, por tanto, mejorar su calidad.

Pronóstico de ventas

Las empresas están descubriendo que pueden utilizar la IA para estimar mejor las ventas futuras basándose en las ventas pasadas a los clientes. Muchas empresas utilizan CRM donde registran detalles sobre sus clientes potenciales, clientes y ventas, y esto puede acumular rápidamente una gran cantidad de datos. Tradicionalmente, gran parte de estos datos se habrían quedado ahí, sin ser utilizados, pero ahora el software de inteligencia artificial puede hacer uso de estos datos y realizar pronósticos cada vez más precisos.

La ventaja de una previsión más precisa es que se puede controlar mejor el stock de inventario, lo que garantiza que no se sobreabastece ni se queda sin existencias la mayoría de los productos. Además, algunas empresas utilizan chatbots para dirigir los mensajes de marketing a las personas adecuadas, en lugar de desperdiciar recursos de marketing y enviar mensajes de marketing a personas irrelevantes.

Mejorando la experiencia del comprador

La personalización es una estrategia de marketing en la que las marcas personalizan el contenido que ofrecen para satisfacer los intereses, las necesidades y las preferencias de cada cliente. Mediante el uso de análisis, como los datos demográficos de los clientes, los hábitos de navegación y el historial de compras, las marcas pueden crear mensajes de marketing personalizados para mejorar la experiencia del comprador y aumentar la participación y la lealtad del cliente.

La personalización va más allá de dirigirse a los clientes por su nombre al enviarles correos electrónicos o mensajes de texto. Otros enfoques de personalización típicos incluyen:

1. Conocer, comprender y anticipar las necesidades de su audiencia.
2. Dividir su audiencia en segmentos, por ejemplo, en grupos geográficos, psicográficos, de comportamiento y demográficos.
3. Crear una hoja de ruta de contenidos que aborde con precisión las preferencias de cada segmento del mercado y determine los canales adecuados a utilizar para ofrecer contenido individualizado.

Cree perfiles de clientes utilizando datos generados por IA

Los perfiles de clientes son perfiles ficticios que creas para representar tipos específicos de clientes objetivo. Puede que no sean personas reales, pero simulan a tus clientes reales (y potenciales preferidos). Puedes crear diferentes perfiles de clientes para cada tipo de cliente en el que desees centrar tus actividades de marketing.

Al visualizar a sus clientes como personas “reales”, puede comprender mejor lo que buscan en un producto y personalizar su mensaje será mucho más fácil y preciso.

Sin embargo, si eres un vendedor B2B, es posible que tengas que adoptar un enfoque algo diferente. Si bien tendrás que captar la atención de los responsables de compras (o equivalentes) de las empresas con las que tratas, también tienes que crear perfiles para los usuarios reales de tu producto dentro de sus organizaciones.

Por razones logísticas, solo se pueden utilizar datos limitados al crear perfiles de clientes de la manera tradicional y manual. Como resultado, lo máximo que se puede esperar es que los perfiles sean “razonablemente” precisos, aunque un tanto genéricos. Sin embargo, al utilizar herramientas de IA, se pueden manipular miles de millones de puntos de datos, incluidas interacciones en páginas web, ofertas geográficas, comportamientos de compra, interacciones/comunicaciones más allá, fuentes de referencia y más, para crear perfiles precisos para los clientes objetivo. Y luego se pueden crear varias campañas basadas en estos perfiles.

Mejorando la creación de contenido

En muchos sentidos, el uso más obvio de las analíticas de marketing (con IA o sin ella) es mejorar la calidad del contenido de marketing que se crea. Como afirma el gurú del marketing, , cada campaña, tanto online como offline, se puede seguir y medir utilizando un número cada vez mayor de herramientas analíticas. Como resultado, se espera que el tamaño del mercado mundial de analíticas de big data alcance los 549.730 millones de dólares en 2028, frente a los 231.430 millones de dólares de 2021.

Los datos y los análisis deberían orientar sus decisiones sobre sus campañas y estrategias de marketing de contenidos. Pueden responder a sus preguntas sobre el éxito de sus actuales iniciativas de marketing, en particular en lo que respecta a los tipos de contenido con los que se identifica su audiencia, en comparación con los tipos que no son relevantes para su audiencia específica. Y no ignore ese “específico” que hay ahí: cada audiencia es diferente y no puede confiar en generalizaciones para encontrar el contenido perfecto. En cambio, debe ver qué funciona para sus lectores/oyentes/espectadores/clientes potenciales.

Varias herramientas, incluidas Google Analytics, Ubersuggest, Hotjar, Optimizely, Mention, EBI y muchas más, incorporan funciones de inteligencia artificial que pueden encontrar las respuestas a sus preguntas para su audiencia particular.

Automatizar la toma de decisiones

Las empresas pueden utilizar estas herramientas para analizar una gran cantidad de datos y recomendar estrategias de marketing o crecimiento a seguir. Estas herramientas pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones, predecir el comportamiento de los clientes y tomar decisiones en tiempo real.

El análisis predictivo puede ser particularmente útil en este caso. Basándose en los datos y el comportamiento de los clientes, la IA puede proporcionar información predictiva para ayudar a los especialistas en marketing a anticipar las necesidades y preferencias de los clientes. Por ejemplo, se puede utilizar el análisis predictivo para determinar el mejor momento para lanzar una nueva línea de productos en función de datos históricos.

explica que esto funciona porque la IA tiene en cuenta la incertidumbre.

“Lo más parecido a un adivino preciso que tendremos jamás será una máquina que ejecute un software de inteligencia artificial”.

Con los modelos tradicionales de planificación y predicción, una empresa podría predecir un número, por ejemplo, cuánto stock debería comprar para las ventas navideñas. Sin embargo, la IA tiene en cuenta la gestión de riesgos. Incluye la densidad de probabilidad condicional (un rango de números posibles en una curva de campana). Por ejemplo, tiene en cuenta el costo de pedir demasiados o muy pocos artículos de un mismo producto. Con la distribución de probabilidad, una función de costo y algoritmos de optimización matemática para encontrar la mejor decisión, la IA puede ser mucho más precisa que los modelos tradicionales…