Veamos la rápida adopción de la IA en las plataformas de automatización de marketing
Esta es la primera de una serie de cuatro partes sobre los avances de la IA en las plataformas de automatización de marketing.
La rápida adopción de la IA generativa ha aumentado el volumen de entusiasmo de los profesionales de martech a 11. Las extensiones habilitadas por IA para las aplicaciones principales de las plataformas de automatización de marketing (gestión de datos, gestión de campañas/clientes potenciales y flujos de trabajo/integraciones) son compatibles con ub Salesforce. , H otros líderes del mercado que cambian la combinación de trabajos de los especialistas en marketing e impactan las mejoras planificadas en la experiencia del cliente y la satisfacción del cliente.
Esta cita resume la magnitud del impacto de la IA:
"Los especialistas en marketing de próxima generación saben que el marketing debe volverse más inteligente para ofrecer la personalización y las experiencias que esperan los consumidores modernos. Debe convertirse en comercializador + máquina".
–Paul Roetzer y Mike Kaput, Marketing de inteligencia artificial
Esta afirmación podría haber sido cierta en el caso de la adopción generalizada de plataformas de automatización de marketing (MAP) como el procesamiento de lenguaje natural original para martech. Experimentaron un punto de inflexión hace 10 años, similar a lo que vemos hoy con la IA. La adopción generalizada de la automatización del marketing sentó las bases para el crecimiento exponencial de Aplicaciones Martechque aumentó a más de 10,000 en 2022, un aumento del 6,000% en comparación con 2011.
Por qué importa. La integración de IA en MAP creará nuevas capacidades que ampliarán aún más la influencia de la base de la pila martech de la mayoría de las empresas: MAP central integrado con CRM. Como tal, los líderes de martech deben invertir en descubrir casos de uso que puedan modificarse para integrar nuevos Habilidades de IA. Las mejores prácticas comprobadas impulsadas por IA generarán valor en 2023 y más allá.
Así es como la IA se aplica a los tres usos principales de la automatización de marketing Cada uno de estos tres será el foco de un seguimiento más profundo el próximo año.
calidad de datos se vuelve aún más importante cuando nuestros datos se utilizan para entrenar modelos de IA específicos de la empresa.
Los datos subyacentes sobre clientes y prospectos proporcionan una mesa para la personalización del marketing. A medida que aumenta la cantidad y variedad de datos recopilados, los esfuerzos deben reenfocarse para alinearse con valores predeterminados más naturales en menús desplegables, campos de formulario, etc. para describir las interacciones con los clientes. AI permitirá a los especialistas en marketing comprender, procesar y analizar datos de manera más efectiva.
Campañas y gestión de leads. La IA permitirá nuevos enfoques de campaña dentro de los flujos de trabajo existentes. La IA generativa respaldará estos enfoques al elegir entre indicaciones de integración de contenido de IA o pedirle a un asistente de IA que "codifique" los procesos comerciales.
Flujos de trabajo e integraciones. Se prueban las limitaciones de alcance previamente asumidas para operaciones y orquestación más amplias.Si la IA generativa puede ayudar a los programadores a corregir el código, es solo cuestión de tiempo antes de que pueda ayudar a extender una API abierta más allá de la integración nativa.
Las integraciones de plataformas nativas proporcionaron el lenguaje natural original para las asignaciones de campo y los flujos de trabajo entre los CRM y las plataformas de automatización de marketing. En lugar de pedirle a un equipo de TI que creara una API personalizada, pudimos usar interfaces de software de lenguaje natural para configurarla.
Si bien las tendencias generales de IA están evolucionando a un ritmo sin precedentes, reinvertir en estos procesos MAP básicos preparará a su organización para adaptarse rápidamente a estas nuevas capacidades infundidas con IA.
Consulte la segunda parte de esta serie sobre la infusión de IA en la calidad de los datos.
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Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las de Aprendermarketing.
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