4 categorías de IA Marketing de impacto: análisis predictivo

En esta serie de cuatro partes, examinamos cuatro categorías de inteligencia artificial (IA), cómo pueden impactar de manera significativa a los especialistas en marketing y a sus clientes, y qué se podría querer evitar. La primera parte (IA generativa) está aquí.

En este segundo artículo, analizamos 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 sobre el 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, así como otras tendencias e información que pueden tener a su disposición. Por lo tanto, es la IA la que hace predicciones sobre los resultados futuros utilizando datos históricos combinados con modelos estadísticos, aprendizaje y otras formas de herramientas analíticas.

Si bien las herramientas de IA generativa como ChatGPT obtienen la mayor parte de la prensa en estos días, de hecho, muchas 95% de las empresas actualmente están incorporando alguna forma de análisis predictivo en su comercialización.

Los clientes han estado viendo el impacto de este tipo de modelado durante años en marketing y más allá. Cualquiera que solicite una tarjeta de crédito o un préstamo, por ejemplo, tiene su historial de solvencia analizado y evaluado para los riesgos y la solvencia que la empresa evalúa para ellos.

El análisis predictivo para marketing funciona de manera similar y tiene una variedad de usos que incluyen:

• Segmentación de clientes mediante aprendizaje automático mediante relaciones complejas u ocultas.
• Priorice los clientes potenciales para identificar las perspectivas más prometedoras.
• Cálculo de churn o clientes de riesgo.
• Determinar la propensión de un cliente actual o potencial a hacerlo.
• Cálculo de la inversión publicitaria óptima para lograr el resultado deseado.

Del mismo modo, el análisis predictivo puede identificar qué clientes es probable que abandonen o busquen en otra parte. Esta información se puede utilizar para persuadir a esa persona para que se quede si ya es cliente. Si aún no es cliente, la misma información puede decidir si su conversión vale o no una gran inversión en dólares publicitarios.

Excavar más hondo: Inteligencia artificial: una guía para principiantes

El análisis predictivo es una herramienta poderosa que los expertos en marketing utilizan para tomar mejores decisiones, dirigirse a los mejores prospectos y usar los dólares de marketing y publicidad de manera más eficiente.

Por qué vale la pena prestar atención ahora

Hay algunas razones para prestar especial atención a los análisis predictivos cuando considere adoptar más la IA en su enfoque de marketing. Examinemos algunos de ellos.

Encuentra nuevas oportunidades

El análisis predictivo es muy adecuado para identificar las tendencias de los clientes en función de grandes cantidades de datos o conjuntos de datos particularmente complejos. Estos datos se pueden utilizar para extrapolar y predecir qué es probable que hagan los grupos de clientes. Esto puede incluir:

• Encuentre segmentos de audiencia nuevos y valiosos.
• Determinar cuándo es más probable que un cliente compre.
• Descubra otras oportunidades que pueden traducirse en retornos tangibles.

Usa tus recursos de manera más eficiente

Además, el análisis predictivo puede ayudar a los especialistas en marketing a priorizar dónde enfocar sus esfuerzos y su dinero. Por ejemplo: optimizar la inversión publicitaria teniendo en cuenta el tiempo, la ubicación, la segmentación de la audiencia y más.

Prevención de resultados no deseados

El análisis predictivo no solo lo ayuda a encontrar nuevas oportunidades y hacer que sus esfuerzos de marketing sean más eficientes, sino que también evita interacciones o momentos negativos importantes. Con estos métodos de IA, puede tomar medidas para reducir la rotación o salvar relaciones vulnerables con los clientes y tomar medidas para prevenir esas consecuencias.

Combinamos analítica predictiva con IA generativa

Si bien existen diferentes tipos de inteligencia artificial disponibles para los especialistas en marketing, nadie dice que no se pueden combinar múltiples enfoques en una sola estrategia. Al combinar el análisis predictivo con la IA generativa, por ejemplo, las oportunidades de marketing se pueden identificar de inmediato y se puede crear contenido que haga justicia al momento.

Cuando un nuevo segmento de audiencia identificado por sus herramientas de predicción 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 aprovecha una oportunidad rápida y fácilmente.

Benefíciese del aprendizaje continuo

Y, por supuesto, las predicciones mejoran a medida que se basan en más fuentes de datos y aprenden con el tiempo. Después de todo, ese es el objetivo del aprendizaje automático: ¡siempre está aprendiendo y mejorando con el tiempo!

Qué buscar

Si bien el análisis predictivo es un área emocionante de la IA, todavía se necesitan humanos en un rol estratégico. Los humanos 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 planea usarlo, asegúrese de que puede proporcionar una justificación sustancial de por qué se toman las decisiones.

Además, tenga en cuenta cómo el sesgo puede colarse en su sistema. El sesgo puede comenzar siendo sutil y volverse más problemático con el tiempo, por lo que es importante ver cómo se hacen las predicciones.

Diploma

Como puede ver, el análisis predictivo es un área de la IA que ha existido lo suficiente como para haber madurado en varias áreas. Si bien no debería ser un sustituto de la supervisión humana estratégica, ya existen suficientes aplicaciones que podemos llamarlas typesafe para usar en un sentido bastante amplio.

Esta es también un área propensa a la distorsión. Así que asegúrese de encontrar formas de brindar transparencia sobre cómo los modelos de IA hacen predicciones y decisiones.

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

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Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las de Aprendermarketing. Los autores del personal se enumeran aquí.