- El aprendizaje automático en marketing utiliza modelos basados en datos para automatizar y optimizar tareas como la puntuación de clientes potenciales, la segmentación, las predicciones y los mensajes personalizados, haciendo que el marketing sea más preciso y escalable.
- Entre las aplicaciones de ML más populares se encuentran los chatbots, el análisis predictivo, la predicción de bajas, los precios dinámicos y los sistemas de recomendación, todos ellos aprovechando los datos históricos para predecir el comportamiento de los usuarios y mejorar el ROI.
- El éxito de la implantación depende de la definición de objetivos claros, la recopilación de datos de calidad, la elección del enfoque de ML adecuado (funciones predefinidas, herramientas personalizables o modelos personalizados) y la realización de pruebas iterativas y el perfeccionamiento de los resultados.
- Las mejores herramientas para los profesionales del marketing van desde complementos de plataformas como HubSpot y Mailchimp hasta soluciones especializadas como Jacquard para la optimización de textos, Pathmatics para obtener información sobre la competencia y creadores de agentes de IA flexibles como Botpress.
Soy comercial y utilizo el aprendizaje automático a diario.
Y sinceramente, si quieres ser el mejor en tu trabajo, deberías estar al tanto de cómo se puede aplicar la IA a tu trabajo.
(Y juro que no lo digo porque trabaje para una empresa de agentes de IA).
En mi humilde opinión, el marketing es una de las áreas más fructíferas para aplicar la IA. Está lleno de datos, análisis, predicciones complicadas y comportamientos humanos confusos: es perfecto para introducir un segundo tipo de inteligencia.
La incorporación del aprendizaje automático a las tareas de marketing puede adoptar la forma de complementos de plataforma, chatbots empresariales o incluso agentesLLM más complejos.
Permítame explicarle los conceptos básicos sobre cómo añadir el aprendizaje automático a sus tareas diarias de marketing y, con un poco de suerte, multiplicar por 10 sus resultados, incluidas las herramientas que pueden ayudarle a conseguirlo.
¿Qué es el aprendizaje automático en marketing?
El aprendizaje automático en marketing se refiere al uso de algoritmos que aprenden de los datos para automatizar, optimizar y personalizar los esfuerzos de marketing.
En lugar de depender únicamente de la intuición humana o de la lógica basada en reglas, los modelos de aprendizaje automático analizan grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, predecir resultados y tomar decisiones basadas en datos a escala.
¿Por qué utilizar el aprendizaje automático en marketing?
El aprendizaje automático elimina las conjeturas del marketing al mostrarle lo que realmente funciona, basándose en datos reales.
Con la ayuda de la IA, los equipos de marketing pueden analizar más datos, experimentar de forma más detallada y agilizar los flujos de trabajo diarios.
Cuando se aplica intencionadamente, la IA puede permitir que un equipo de 2 personas haga el trabajo de 10.
Ejemplos de cómo utilizar el aprendizaje automático en marketing
Chatbots e IA conversacional
Si lo piensas bien, la mayoría de los chatbots entran en la amplia categoría de "marketing".
Hemos implementado cientos de miles de chatbots, y la mayoría de ellos son para la generación de clientes potenciales con IA o son bots de atención al cliente.
Pero la IA conversacional puede con casi todo, tanto interno como externo. Nuestro equipo de marketing utiliza bots y agentes de IA para:
- Analizar los sitios web de la competencia y proporcionar inteligencia competitiva
- Enviar correos electrónicos de seguimiento personalizados
- Analizar las señales de los productos para sugerir quién está preparado para una actualización
Analítica predictiva
El aprendizaje automático es lo que impulsa el análisis predictivo entre bastidores. Toma datos históricos etiquetados -como qué clientes potenciales terminaron convirtiéndose o qué campañas generaron ingresos- y entrena un modelo para reconocer los patrones que condujeron a esos resultados.
Si ya realiza un seguimiento de las conversiones, la implicación o las etapas del proceso, puede introducir esos datos en un modelo de aprendizaje supervisado para empezar a generar predicciones.
Una vez entrenado, ese modelo puede puntuar nuevos clientes potenciales, campañas o clientes en tiempo real en función de su grado de coincidencia con las señales de éxito anteriores.
Los resultados, como la probabilidad de conversión o los ingresos esperados, pueden incorporarse a los cuadros de mando, la lógica de campaña o los agentes de IA para que las decisiones cotidianas sean más inteligentes y rápidas.
Marketing por correo electrónico
El aprendizaje automático puede hacer que el correo electrónico pase de "rociar y rezar" a "enviar el mensaje perfecto en el momento perfecto".
Puede predecir las tasas de apertura, personalizar el contenido en función del comportamiento o incluso recomendar qué producto debe aparecer en un bloque dinámico para cada persona.
Como he comentado antes, nuestros propios robots de marketing se encargan de algunas de estas tareas, como extraer datos sobre la participación en los productos para sugerir quién debería recibir un correo electrónico de actualización de funciones.
Pero incluso sin una configuración completa de agente de IA, puede utilizar ML para optimizar los tiempos de envío, las líneas de asunto y las variaciones de contenido. Todo lo que se necesita son datos históricos de rendimiento del correo electrónico (aperturas, clics, conversiones) junto con un modelo que aprenda qué patrones conducen a un mejor compromiso.
Segmentación de clientes
El aprendizaje automático lleva la segmentación mucho más allá de los datos demográficos.
Agrupa a sus clientes en función de su comportamiento real ( patrones de navegación, frecuencia de compra y señales de compromiso ) para que pueda adaptar su marketing a la forma de actuar de las personas, en lugar de a su cargo y ubicación.
Para ello, exporte datos de comportamiento como la frecuencia de compra, la recurrencia o el compromiso a una hoja de cálculo o herramienta de análisis y, a continuación, utilice un algoritmo de agrupación (como k-means) para agrupar a clientes similares en función de esos rasgos.
O deja que un agenteLLM haga el trabajo pesado por ti. Saca el máximo partido a esa inteligencia artificial.
Incluso una configuración básica puede revelar patrones ocultos -como un grupo que sólo compra durante las rebajas- a los que puede dirigirse de forma diferente.
Predicción de bajas
Los modelos de aprendizaje automático pueden indicar qué clientes es probable que desaparezcan aprendiendo de comportamientos anteriores, como caídas en el uso, renovaciones omitidas o tiempos de respuesta lentos antes de que alguien se marche.
Un modelo de IA debe entrenarse a partir de datos históricos -etiquetados con quién ha abandonado y quién no- para poder identificar las primeras señales de alerta.
A continuación, se puede entrenar un modelo de clasificación básico (como la regresión logística o los árboles de decisión) para predecir el riesgo de rotación.
Si no va a codificarlo usted mismo, busque plataformas o herramientas que le permitan introducir datos etiquetados -no es por presumir, pero nuestra plataforma lo hace- y generar automáticamente puntuaciones de riesgo de pérdida de clientes.
Recomendaciones personalizadas
Usted está en el extremo receptor de esto todo el tiempo. Las recomendaciones basadas en el aprendizaje automático pueden adoptar distintas formas:
- Sugerir productos en una página de inicio
- Elegir el contenido del correo electrónico que ve el usuario
- Autocompletar un carrito con posibles complementos
- Reordenar los contenidos en función del comportamiento anterior de una persona
Entre bastidores, estos sistemas utilizan algoritmos que aprenden del comportamiento de los usuarios -lo que hacen clic, ven, compran o ignoran- y lo comparan con otros que actúan de forma similar.
Para empezar, necesitará datos de interacción de los usuarios (como visitas, clics y compras) y un modelo entrenado para detectar patrones entre los usuarios, como el filtrado colaborativo o un motor de recomendación básico.
Puede crear esto con los recursos de ciencia de datos de su equipo o utilizar herramientas que le permitan introducir datos de interacción y generar dinámicamente resultados personalizados en su sitio web, correos electrónicos o aplicaciones.
Precios dinámicos
Los precios dinámicos utilizan el aprendizaje automático para ajustar los precios en función de factores como la demanda, los niveles de inventario, el comportamiento de los usuarios o incluso la hora del día.
Para los clientes, puede consistir en ver precios diferentes en horas punta, descuentos personalizados o ajustes de promociones en tiempo real durante una rebaja.
Para ponerlo en práctica, necesitará acceder al historial de precios, los datos de ventas y las señales contextuales (como el volumen de tráfico o los niveles de existencias) y, a continuación, utilizar un modelo de regresión para predecir el precio óptimo para una situación determinada.
A partir de ahí, puede establecer normas sobre cuándo y cómo aplicar los cambios de precios, ya sea a través de un motor de precios conectado o introduciendo los resultados del modelo en su sistema de comercio electrónico para actualizar los precios de forma dinámica.
Segmentación y optimización de anuncios
Nadie quiere malgastar el presupuesto mostrando el anuncio equivocado a la persona equivocada. El aprendizaje automático nos ayuda a evitarlo.
Observa el rendimiento de las campañas en tiempo real, detecta lo que funciona (y lo que no) y orienta automáticamente el gasto hacia las mejores combinaciones de creatividad, público y ubicación.
Empezar significa tener datos limpios sobre el rendimiento de la campaña: clics, conversiones, detalles de la audiencia, tipos de dispositivos, todo lo bueno.
A partir de ahí, usted o alguien de su equipo puede entrenar un modelo para predecir qué configuraciones producen los mejores resultados, o introducir sus datos en un sistema que haga el trabajo pesado por usted.
Análisis del sentimiento
El análisis de sentimientos utiliza el aprendizaje automático para comprender el tono y la intención de lo que dice la gente: emoción, frustración, confusión, cambios sutiles de humor, etc.
Puede procesar volúmenes masivos de comentarios en texto abierto procedentes de lugares como reseñas, chats de asistencia o redes sociales, y etiquetarlos con categorías emocionales o basadas en intenciones matizadas.
Antes de la IA y el procesamiento del lenguaje natural, este tipo de análisis a gran escala no era realista: se necesitaba un equipo que leyera cada mensaje manualmente.
Ahora, con los modelos preformados y las canalizaciones de texto, puede escanear, etiquetar y realizar un seguimiento automático de las tendencias de sentimiento a lo largo del tiempo, lo que le proporciona una lectura clara de cómo está reaccionando su audiencia sin el cuello de botella de la revisión manual.
Cómo implementar el aprendizaje automático en marketing
Nuestro equipo de éxito de clientes lleva 7 años ayudando a los clientes a implantar la IA en el trabajo.
Saben lo que contribuye al éxito de la implantación (y lo que lleva a perder tiempo y dinero). De hecho, hemos colaborado en una guía detallada sobre cómo implantar la IA correctamente.
1. Definir el caso de uso y los objetivos
Muchas empresas añaden IA porque sí. Este es uno de los errores más comunes en el despliegue de IA que vemos cometer a las empresas.
Si tu jefe te pide que incorpores la IA, está bien, pero es tu trabajo determinar los casos de uso iniciales.
Tal vez desee reducir la rotación, aumentar las conversiones o mejorar la segmentación.
Puede (y debe) ampliar el uso de la IA más adelante. Pero empieza con un objetivo claro que puedas utilizar como proyecto piloto.
2. Identifique los datos que necesitará
El aprendizaje automático no puede hacer mucho sin las entradas adecuadas. Una vez que hayas elegido un caso de uso, el siguiente paso es averiguar de qué datos necesitará aprender tu modelo.
Eso suele significar ejemplos históricos del resultado que se intenta predecir, además de los comportamientos o señales que lo precedieron.
Elija su objetivo y averigüe qué datos lo respaldan:
- Predecir quién es probable que convierta: Resultados de conversión, además de la actividad previa a la conversión, como clics en anuncios, visitas a páginas y participación en correos electrónicos.
- Personalización de contenidos u ofertas: Historial de compras, comportamiento de navegación, uso de productos, métricas de compromiso, etc.
- Mejorar la orientación de los anuncios: Datos de rendimiento de la campaña, datos demográficos o segmentos de audiencia, tipos de dispositivos y tendencias de tiempo hasta la conversión.
3. Elija cómo aplicará el aprendizaje automático
Existen tres formas principales de incorporar el aprendizaje automático a su flujo de trabajo de marketing, en función del grado de personalización e implicación técnica que desee.
Funciones ML predefinidas
Algunas herramientas ya incorporan el aprendizaje automático, como la optimización del tiempo de envío, la puntuación de clientes potenciales o las recomendaciones inteligentes.
Requieren un esfuerzo mínimo: una vez que los datos fluyen, el modelo hace lo suyo entre bastidores.
Aplicaciones ML personalizables
Este nivel le ofrece más información. Usted no construye el modelo, pero puede controlar los datos que utiliza, establecer umbrales o definir lo que ocurre con los resultados, como activar una campaña o marcar un cliente potencial.
Modelos ML totalmente personalizados
Si necesita más flexibilidad o tiene un caso de uso que no se ajusta a las soluciones estándar, puede trabajar con un equipo de datos para entrenar un modelo utilizando sus propios datos históricos.
Esto le da un control total sobre cómo funciona el modelo y de qué aprende, pero también requiere más tiempo y habilidad técnica.
4. Entrene o active su solución
Entonces tendrás que darle al sistema ejemplos de lo que es el "éxito", para que pueda empezar a reconocerlo por sí mismo.
Cómo empezar depende del nivel de ML que estés utilizando:
- Funciones predefinidas: Conecte sus datos, active la función y defina cómo se utilizará el resultado (como activar una campaña o actualizar una puntuación de clientes potenciales).
- Aplicaciones personalizables: Asigne sus entradas, establezca umbrales o lógica y configure cómo las predicciones impulsan las acciones.
- Modelos personalizados: Entrena tu modelo utilizando datos históricos etiquetados -lo que ocurrió, lo que funcionó- y deja que aprenda a predecir resultados similares en el futuro.
5. Probar y perfeccionar los resultados
Empiece poco a poco. Ejecute el modelo en un segmento o campaña limitados y compare sus predicciones con los resultados reales.
Si algo no encaja (prioridad incorrecta de los clientes potenciales, recomendaciones extrañas), puede ser un problema de calidad de los datos o una señal de que el modelo necesita ajustes.
(El perfeccionamiento no es un fracaso, es parte del proceso).
6. Despliegue de la solución
Una vez que los resultados parezcan sólidos, conecte la salida a sus flujos de trabajo reales.
Eso podría significar sincronizar las predicciones con su CRM, activar automatizaciones o dejar que un agente de IA dé el siguiente paso.
Asegúrese de que la información no se queda en un panel de control. Es la forma más fácil de malgastar el dinero invertido en IA.
Las mejores herramientas para el marketing con aprendizaje automático
Hay algunas distinciones importantes entre los tipos de herramientas que puede utilizar.
Lo más habitual son los complementos de IA para productos existentes. Sinceramente, utilízalos si están a tu disposición, pero una advertencia: la mayoría aún no son tan buenos.
Luego están los productos de un solo uso. Si quieres añadir IA de una forma específica, vas a comprar uno de estos.
Piense en: generar textos para anuncios, puntuar clientes potenciales en función de su comportamiento o recomendar productos a usuarios individuales.
Y por último, tenemos las herramientas horizontales personalizadas.
Como desplegar un agente de IA que analice los datos de su CRM, plataforma de análisis y herramienta de correo electrónico para ofrecerle resúmenes y recomendaciones semanales.
1. Botpress
Botpress es un constructor de agentes de IA todo en uno. Es una herramienta totalmente flexible, por lo que puede personalizar agentes de IA para casi cualquier tarea.
Puedes diseñar bots sencillos que personalicen y envíen correos electrónicos, o analizar tus datos y ofrecer recomendaciones. Al tratarse de una plataforma flexible, las posibilidades son infinitas.
Pero si quieres crear agentes de IA complejos, necesitarás conocimientos de desarrollo (o puedes buscar un autónomo o un socio de IA).
Pero para proyectos más simples, Botpress también viene con una amplia biblioteca de integraciones pre-construidas a plataformas como HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack - casi todo en su stack tecnología de marketing.
Utilizamos agentes de Botpress para todo, desde el envío de correos electrónicos personalizados hasta la realización de inteligencia competitiva, pasando por la supervisión del uso de nuestros productos para obtener información.
Realmente puede hacerlo todo. Y puedes crear un agente de IA gratis.
2. HubSpot
Si trabajas en marketing, probablemente hayas utilizado HubSpot en algún momento. Si ya está en tu stack tecnológica y estás dando un pequeño paso hacia los flujos de trabajo de IA, es un complemento sencillo.
Puede utilizar la IA para la puntuación de clientes potenciales: analiza las interacciones para priorizar sus clientes potenciales. También puedes utilizar su asistente de contenidos para generar ideas para publicaciones en blogs o redes sociales.
Estas opciones son estupendas si utilizas HubSpot y quieres mejorar tus flujos de trabajo con IA. ¿Las desventajas? No van más allá de sus limitados casos de uso. Si quieres aprovechar toda la potencia del aprendizaje automático en tus resultados, es posible que tengas que dar un paso más.
Pero si ya utilizas HubSpot, ¿por qué no probar sus funciones de IA?
3. Jacquard
Jacquard es más que un generador de textos. Pero sí, su propósito es mejorar todas las palabras que envías a prospectos y usuarios.
Es una herramienta genAI entrenada en un amplio conjunto de datos de lenguaje de marketing. En lugar de lanzar combinaciones aleatorias, puede predecir cuál será el mayor éxito entre su audiencia. Aprende de cada campaña que ejecuta.
La plataforma ofrece pruebas en tiempo real y funciones de predicción del rendimiento, para que los usuarios tengan una idea detallada del rendimiento de sus correos electrónicos, blogs y otros contenidos.
Jacquard es lo mejor para equipos con enormes demandas de contenido, como empresas de comercio electrónico o creadores de contenido. O cualquier persona cuya vida gira en torno a las pruebas a/b de correos electrónicos.
4. PaveAI
Si quieres un analista de datos junior, PaveAI podría servirte. Toma datos sin procesar de plataformas como Google Analytics, Facebook Ads y Twitter Ads, y los traduce en información procesable.
En lugar de rebuscar en informes interminables, los usuarios pueden recibir resúmenes concisos sobre lo que funciona y lo que no.
También puedes personalizar los informes en función de los objetivos específicos de tu equipo. Analiza millones de perspectivas para identificar las más relevantes para tu equipo de marketing.
Si te interesa mucho la toma de decisiones basada en datos y los distintos canales de marketing, probablemente merezca la pena echarle un vistazo.
5. Patemáticas
Pathmatics es una plataforma de inteligencia de marketing que rastrea cómo las marcas ejecutan anuncios digitales en plataformas como Facebook, Instagram, YouTube, TikTok y servicios OTT.
Recopila datos sobre gasto publicitario, impresiones, creatividades y rutas de entrega, lo que ayuda a los equipos de marketing a ver exactamente dónde y cómo invierten los competidores.
El mayor punto fuerte de la plataforma es la cantidad de detalles competitivos que revela, especialmente para las marcas que gestionan campañas multicanal. Si no se está acostumbrado a trabajar con datos de medios, puede resultar complicado, pero una vez que uno se familiariza, se convierte en una auténtica ventaja.
Pathmatics es ideal para agencias, equipos internos de medios de comunicación y profesionales del marketing que deseen una mayor visibilidad competitiva.
6. Mailchimp
Si has estado por aquí, probablemente conozcas Mailchimp. Es una plataforma de marketing general que -al igual que HubSpot- ahora viene con funciones de IA.
Estos complementos de IA abarcan el contenido personalizado, la optimización de los tiempos de envío y algunas otras facetas. Por ejemplo, el generador de contenido de correo electrónico utiliza tecnología GPT para crear campañas de correo electrónico personalizadas basadas en el sector y la voz de la marca.
Mailchimp es especialmente beneficioso para las pequeñas y medianas empresas que desean aprovechar la IA sin grandes conocimientos técnicos.
7. Motín
Mutiny es una plataforma de IA sin código que ayuda a los profesionales del marketing B2B a personalizar experiencias web para diferentes audiencias sin necesidad de ayuda de ingeniería.
Se conecta con herramientas como Salesforce y Segment para extraer datos firmográficos y de comportamiento, de modo que pueda dirigirse a los visitantes en función del sector, el tamaño de la empresa o el comportamiento.
Su punto fuerte es la facilidad con la que permite crear páginas personalizadas que aumentan la participación y las conversiones. Dicho esto, es más adecuado para empresas con suficiente tráfico web y datos para impulsar realmente la personalización; los equipos más pequeños podrían encontrarlo menos impactante.
Mutiny es ideal para los equipos de marketing B2B que llevan a cabo estrategias basadas en cuentas y desean avanzar con rapidez sin depender demasiado de los desarrolladores.
Aporte conocimientos de IA a los indicadores clave de rendimiento de marketing
Los equipos de marketing están invirtiendo en IA para la generación de clientes potenciales, las comunicaciones, la toma de decisiones, la estrategia y la inteligencia.
Botpress es una plataforma de agentes de IA para creadores de bots de todos los niveles, que cuenta con extensos tutoriales en YouTube y Botpress Academyuna biblioteca de integraciones pre-construidas y plantillas para que tu agente de IA despegue rápidamente.
Empieza a construir hoy mismo. Es gratis.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre IA y aprendizaje automático en marketing?
La IA engloba todo lo que hace que las máquinas actúen de forma inteligente. El aprendizaje automático es una parte de ella, en la que los ordenadores aprenden de los datos para tomar mejores decisiones. En marketing, el ML es el cerebro entre bastidores que impulsa cosas como las predicciones y la puntuación de clientes potenciales.
¿Cuántos datos necesito para entrenar eficazmente un modelo de aprendizaje automático?
Por lo general, unos cuantos miles de puntos de datos etiquetados es un buen comienzo. Cuanto más coherentes y relevantes sean los datos, mejores serán los resultados.
¿Cómo sé si mi aplicación de aprendizaje automático funciona?
Observe los resultados. Si el modelo está haciendo su trabajo, verá un aumento en sus métricas clave. Empieza poco a poco, ponlo a prueba y comprueba cómo stack comparan las predicciones con la realidad.
¿Cuál es el mayor error que cometen los profesionales del marketing al aplicar el aprendizaje automático?
Se lanzan sin un objetivo claro. Añadir IA porque sí no ayuda. Lo más inteligente es elegir un caso de uso, como reducir la pérdida de clientes o mejorar la segmentación publicitaria, y centrarse primero en hacerlo funcionar.
¿Necesito conocimientos de codificación o de ciencia de datos para empezar a utilizar el ML en marketing?
No. Muchas herramientas de marketing incorporan el aprendizaje automático, sin necesidad de programación. Pero si quieres hacer algo más avanzado o totalmente personalizado, tener a alguien en tu equipo con conocimientos técnicos ayuda.
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