A encuesta reciente revela que los CMO de todo el mundo son optimistas y confían en la capacidad futura de GenAI para mejorar la productividad y crear una ventaja competitiva. El setenta por ciento ya está utilizando GenAI y el 19 por ciento lo está probando. Y las principales áreas que están explorando son la personalización (67%), la creación de contenido (49%) y la segmentación de mercado (41%).
Sin embargo, para muchas marcas de consumo, la brecha entre las expectativas y la realidad es enorme. Los especialistas en marketing que imaginan una experiencia mágica y fluida para el cliente deben reconocer que la eficacia de la IA depende de datos subyacentes de alta calidad. Sin eso, la IA fracasa, dejando a los especialistas en marketing lidiando con una realidad poco mágica.
El marketing impulsado por la IA fracasa
Echemos un vistazo más de cerca a cómo podría verse el marketing impulsado por IA con datos de mala calidad. Digamos que soy cliente de una tienda de ropa deportiva y actividades al aire libre y estoy planeando mi próximo viaje anual de esquí de invierno. Estoy entusiasmado de utilizar la IA del comprador personal para brindarme una experiencia fácil y personalizada para mí.
Necesito llenar algunos vacíos en mi guardarropa de esquí, así que le pido a la IA del comprador personal que me sugiera algunos artículos para comprar. Pero la IA está creando sus respuestas basándose en datos sobre mí que se encuentran dispersos en los múltiples sistemas de la marca. Sin tener una idea clara de quién soy, me pide algunos datos básicos que ya debería saber. Un poco molesto… Estoy acostumbrado a ingresar mi información cuando compro en línea, pero esperaba que la actualización de la IA a la experiencia me facilitara las cosas.
Debido a que mis datos están tan desconectados, el conserje de IA solo tiene un pedido asociado con mi nombre de hace dos años, que en realidad fue un regalo. Sin una imagen completa de mí, esta IA de comprador personal no puede generar información precisa y termina compartiendo recomendaciones que no son útiles.
En última instancia, esta experiencia mediocre hace que me entusiasme menos comprar productos de esta marca y decido ir a otro lado.
El culpable de una experiencia de IA generativa impersonal y desconectada es la calidad de los datos: mala calidad de los datos = mala experiencia del cliente.
Marketing impulsado por IA para ganar
Ahora, revisemos este escenario de minorista de deportes al aire libre, pero imaginemos que la IA del comprador personal funciona con datos precisos y unificados que tienen un historial completo de mis interacciones con la marca desde la primera compra hasta la última devolución.
Hago mi primera pregunta y obtengo una respuesta súper personalizada y amigable, comenzando a crear la experiencia de una conexión personalizada con un útil asociado de ventas. Hace referencia automáticamente a mi historial de compras y conecta mis compras pasadas con mis necesidades de compra actuales.
Según mis indicaciones y respuestas, el conserje ofrece un conjunto de recomendaciones personalizadas para completar mi guardarropa de esquí junto con enlaces directos para comprar. Luego, la IA puede generar información sofisticada sobre mí como cliente e incluso hacer predicciones sobre los tipos de productos que podría querer comprar en función de mis compras anteriores, lo que aumenta la probabilidad de que compre y potencialmente incluso amplíe mi cesta para comprar más. elementos.
Dentro de la experiencia, puedo utilizar el conserje para realizar pedidos sin tener que desplazarme a otro lugar. También sé que mis devoluciones o compras futuras se incorporarán a mi perfil.
Como conocía mi historial y mis preferencias, Generative AI pudo crear una experiencia de compra para mí que fue súper personalizada y conveniente. Esta es una marca a la que seguiré volviendo para futuras compras.
En otras palabras, cuando se trata de IA para marketing, mejores datos = mejores resultados.
Entonces, ¿cómo se aborda realmente el desafío de la calidad de los datos? ¿Y cómo podría verse eso en este nuevo mundo de IA?
Resolviendo el problema de la calidad de los datos.
El primer elemento fundamental para impulsar una estrategia de IA eficaz es una base unificada de datos de clientes. La parte complicada es que unificar con precisión los datos de los clientes es difícil debido a su escala y complejidad: la mayoría de los consumidores tienen al menos dos direcciones de correo electrónico, se han mudado once veces a lo largo de sus vidas y utilizan un promedio de cinco canales (o si son millennials o Gen. Z, en realidad son doce canales).
Muchos enfoques familiares para unificar los datos de los clientes se basan en reglas y utilizan coincidencias deterministas/difusas, pero estos métodos son rígidos y fallan cuando los datos no coinciden perfectamente. Esto, a su vez, crea un perfil de cliente inexacto que puede pasar por alto una gran parte del historial de vida de un cliente con la marca y no tener en cuenta compras recientes o cambios de información de contacto.
Una mejor manera de construir una base de datos unificada en realidad implica usando modelos de IA (un tipo de IA diferente a la IA generativa para marketing) para encontrar conexiones entre puntos de datos para saber si pertenecen a la misma persona con los mismos matices y flexibilidad de un ser humano pero a escala masiva.
Cuando las herramientas de datos de sus clientes pueden utilizar la IA para unificar cada punto de contacto en el recorrido del cliente, desde la primera interacción hasta la última compra y más allá (lealtad, correo electrónico, datos del sitio web, etc.), el resultado es un perfil de cliente completo que le indica quiénes son sus clientes. y cómo interactúan con tu marca.
Cómo la calidad de los datos en la IA generativa impulsa el crecimiento
En su mayor parte, los especialistas en marketing tienen acceso al mismo conjunto de herramientas de IA generativa, por lo tanto, el combustible que usted aporte se convertirá en su diferenciador.
La calidad de los datos para impulsar la IA ofrece beneficios en tres áreas:
- Experiencias de clientes que se destacan – ofertas más personalizadas y creativas, mejores interacciones de servicio al cliente, una experiencia de extremo a extremo más fluida, etc.
- Ganancias de eficiencia operativa para sus equipos — tiempo de comercialización más rápido, menos intervención manual, mejor retorno de la inversión en campañas, etc.
- Costos informáticos reducidos — La IA mejor informada no necesita ir y venir con el usuario, lo que ahorra acumular llamadas API que rápidamente se vuelven costosas.
A medida que las herramientas de inteligencia artificial generativa para marketing continúan evolucionando, prometen volver al nivel de personalización uno a uno que los clientes esperarían en sus tiendas favoritas, pero ahora a una escala masiva. Sin embargo, eso no sucederá por sí solo: las marcas deben proporcionar herramientas de inteligencia artificial con datos precisos de los clientes para darle vida a la magia de la inteligencia artificial.
Lo que se debe y no se debe hacer con la IA en marketing
La IA es un compañero útil para muchas industrias, especialmente el marketing, siempre que se aproveche adecuadamente. Aquí hay una ‘hoja de trucos’ rápida para ayudar a los especialistas en marketing en su viaje GenAI:
Hacer:
- Sea explícito sobre los casos de uso específicos en los que planea utilizar datos e inteligencia artificial y especifique los resultados esperados. ¿Qué resultados espera lograr?
- Evalúe cuidadosamente si Gen AI es la herramienta más adecuada para su caso de uso específico.
- Priorice la calidad y la exhaustividad de los datos: establecer una base unificada de datos de clientes es esencial para una estrategia de IA eficaz.
No:
- Apresúrate a implementar GenAI en todas las áreas. Comience con un caso de uso manejable y con participación humana, como generar líneas de asunto.
(Nota del editor: este artículo está patrocinado por amperidad)
Fuente: Por qué la calidad de los datos es fundamental para el marketing en la era de GenAI