Cómo Implementar Machine Learning en Marketing [2025]

Soy especialista en marketing y utilizo el aprendizaje automático todos los días.

Y sinceramente, si quieres destacar en tu trabajo, deberías estar al tanto de cómo la IA puede aplicarse a lo que haces.

(Y lo digo en serio, no solo porque trabajo en una empresa de agentes de IA).

En mi opinión, el marketing es uno de los campos más prometedores para aplicar la IA. Está lleno de datos, análisis, predicciones complejas y comportamientos humanos difíciles de entender: es ideal para sumar otro tipo de inteligencia.

Incorporar aprendizaje automático en tareas de marketing puede ser desde complementos de plataformas, chatbots empresariales, hasta agentes LLM más avanzados.

Te explico lo básico para añadir aprendizaje automático a tus tareas diarias de marketing — y, con suerte, multiplicar tus resultados — incluyendo las herramientas que pueden ayudarte a lograrlo.

¿Qué es el aprendizaje automático en marketing?

El aprendizaje automático en marketing se refiere a usar algoritmos que aprenden de los datos para automatizar, optimizar y personalizar las acciones de marketing.

En lugar de depender solo de la intuición humana o reglas fijas, los modelos de aprendizaje automático analizan grandes volúmenes de datos para descubrir patrones, predecir resultados y tomar decisiones basadas en datos a gran escala.

¿Por qué usar aprendizaje automático en marketing?

El aprendizaje automático elimina las suposiciones en marketing al mostrarte qué funciona realmente, basado en datos reales.

Con ayuda de la IA, los equipos de marketing pueden analizar más datos, experimentar con mayor detalle y agilizar las tareas diarias.

Si se aplica de forma estratégica, la IA puede permitir que un equipo de 2 personas haga el trabajo de 10.

9 ejemplos de cómo usar el aprendizaje automático en marketing

1. Chatbots e IA conversacional

Si lo piensas bien, la mayoría de los chatbots entran en la categoría general de ‘marketing’.

Hemos implementado cientos de miles de chatbots — y la mayoría son para generación de leads con IA o bots de atención al cliente.

Pero la IA conversacional puede encargarse de casi cualquier cosa, tanto interna como externamente. Nuestro equipo de marketing utiliza bots y agentes de IA para:

• Analizar sitios web de la competencia y aportar inteligencia competitiva
• Enviar correos de seguimiento personalizados
• Analizar señales de producto para sugerir quién está listo para una mejora

2. Analítica predictiva

El aprendizaje automático es lo que impulsa la analítica predictiva detrás de escena. Toma datos históricos etiquetados — como qué leads se convirtieron o qué campañas generaron ingresos — y entrena un modelo para reconocer los patrones que llevaron a esos resultados.

Si ya estás siguiendo conversiones, interacción o etapas del embudo, puedes alimentar esos datos a un modelo de aprendizaje supervisado para empezar a generar predicciones.

Una vez entrenado, ese modelo puede calificar nuevos leads, campañas o clientes en tiempo real según qué tanto se parecen a señales de éxito anteriores.

Los resultados — como la probabilidad de conversión o ingresos esperados — pueden integrarse en tus paneles, lógica de campañas o agentes de IA para tomar decisiones diarias más inteligentes y rápidas.

3. Email marketing

El aprendizaje automático puede llevar el email de “enviar a todos y esperar” a “enviar el mensaje perfecto en el momento justo”.

Puede predecir tasas de apertura, personalizar el contenido según el comportamiento o incluso recomendar qué producto mostrar en un bloque dinámico para cada persona.

Como mencioné antes, nuestros propios bots de marketing se encargan de parte de esto — como analizar datos de uso de producto para sugerir a quién enviar un email de mejora de funciones.

Pero incluso sin un sistema completo de agentes de IA, puedes usar el aprendizaje automático para optimizar horarios de envío, asuntos y variantes de contenido. Solo necesitas datos históricos de rendimiento de emails — aperturas, clics, conversiones — junto con un modelo que aprenda qué patrones generan mejor interacción.

4. Segmentación de clientes

El aprendizaje automático lleva la segmentación mucho más allá de los datos demográficos.

Agrupa a tus clientes según cómo se comportan realmente — cosas como patrones de navegación, frecuencia de compra y señales de interacción — para que puedas adaptar tu marketing a cómo actúan, en vez de solo su cargo o ubicación.

Para hacerlo, exporta datos de comportamiento como frecuencia de compra, antigüedad o interacción a una hoja de cálculo o herramienta de análisis, y luego usa un algoritmo de agrupamiento (como k-means) para juntar clientes similares según esas características.

O deja que un agente LLM haga el trabajo pesado por ti. Sácale el máximo provecho a esa inteligencia artificial.

Incluso una configuración básica puede revelar patrones ocultos — como un grupo que solo compra en rebajas — que puedes abordar de forma diferente.

5. Predicción de abandono

Los modelos de aprendizaje automático pueden identificar qué clientes tienen más probabilidad de irse aprendiendo de comportamientos pasados, como disminución en el uso, renovaciones omitidas o respuestas lentas antes de abandonar.

Un modelo de IA necesita entrenarse con datos históricos — indicando quién se fue y quién no — para poder detectar las señales de alerta temprana.

Un modelo básico de clasificación (como regresión logística o árboles de decisión) puede entrenarse para predecir el riesgo de abandono.

Si no lo vas a programar tú mismo, busca plataformas o herramientas que te permitan ingresar datos etiquetados — no es por presumir, pero nuestra plataforma lo hace — y generar automáticamente puntuaciones de riesgo de abandono.

6. Recomendaciones personalizadas

Esto lo recibes todo el tiempo. Las recomendaciones impulsadas por aprendizaje automático pueden tomar muchas formas:

• Sugerir productos en una página principal
• Elegir qué contenido de email ve cada usuario
• Rellenar automáticamente un carrito con posibles complementos
• Reordenar el contenido según el comportamiento anterior de una persona

Detrás de escena, estos sistemas usan algoritmos que aprenden del comportamiento del usuario — lo que la gente hace clic, ve, compra o ignora — y lo comparan con otros que actúan de forma similar.

Para empezar, necesitarás datos de interacción de usuarios (como vistas, clics y compras) y un modelo entrenado para detectar patrones entre usuarios, como filtrado colaborativo o un motor básico de recomendaciones.

Puedes construir esto con los recursos de ciencia de datos de tu equipo o usar herramientas que te permitan conectar datos de interacción y generar resultados personalizados en tu sitio, emails o app.

7. Precios dinámicos

El precio dinámico utiliza aprendizaje automático para ajustar precios según cosas como la demanda, niveles de inventario, comportamiento de usuario o incluso la hora del día.

Para los clientes, esto puede verse como precios diferentes en horas pico, descuentos personalizados o ajustes de promociones en tiempo real durante una venta.

Para implementarlo, necesitarás acceso a historial de precios, datos de ventas y señales contextuales (como volumen de tráfico o niveles de stock), y luego usar un modelo de regresión para predecir el precio óptimo en cada situación.

A partir de ahí, puedes establecer reglas para cuándo y cómo aplicar cambios de precio — ya sea mediante un motor de precios conectado o integrando los resultados del modelo en tu sistema de ecommerce para actualizar precios dinámicamente.

8. Segmentación y optimización de anuncios

Nadie quiere desperdiciar presupuesto mostrando el anuncio equivocado a la persona equivocada. El aprendizaje automático nos ayuda a evitar eso.

Observa cómo funcionan tus campañas en tiempo real, detecta qué está funcionando (y qué no), y redirecciona automáticamente tu inversión hacia las mejores combinaciones de creatividad, audiencia y ubicación.

Para empezar, necesitas datos limpios de rendimiento de campañas: clics, conversiones, detalles de audiencia, tipos de dispositivos, todo eso.

A partir de ahí, tú o alguien de tu equipo puede entrenar un modelo para predecir qué configuraciones generan mejores resultados, o conectar tus datos a un sistema que haga el trabajo pesado por ti.

9. Análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento utiliza aprendizaje automático para comprender el tono y la intención detrás de lo que las personas dicen: entusiasmo, frustración, confusión, cambios sutiles de ánimo, etc.

Puede procesar grandes volúmenes de comentarios en texto libre provenientes de lugares como reseñas, chats de soporte o redes sociales, y clasificarlos en categorías emocionales o de intención con matices.

Antes de la IA y el procesamiento de lenguaje natural, este tipo de análisis a gran escala no era realista: se necesitaba un equipo leyendo cada mensaje manualmente.

Ahora, con modelos preentrenados y flujos de procesamiento de texto, puedes analizar, etiquetar y seguir tendencias de sentimiento automáticamente a lo largo del tiempo, obteniendo una visión clara de cómo reacciona tu audiencia sin el cuello de botella de la revisión manual.

Cómo implementar el aprendizaje automático en marketing

Nuestro equipo de Customer Success lleva 7 años ayudando a clientes a implementar IA en el trabajo.

Saben qué hace que una implementación sea exitosa (y qué lleva a perder tiempo y dinero). De hecho, colaboramos en una guía detallada sobre cómo implementar IA correctamente.

1. Define el caso de uso y los objetivos

Muchas empresas suman IA solo por sumarla. Este es uno de los errores más comunes al implementar IA que vemos.

Si tu jefe exige incorporar IA, está bien, pero tu tarea es definir los casos de uso iniciales.

Quizá quieras reducir la pérdida de clientes, aumentar conversiones o mejorar la segmentación.

Puedes (y deberías) ampliar el uso de la IA más adelante. Pero comienza con un objetivo claro que puedas usar como proyecto piloto.

2. Identifica los datos que necesitarás

El aprendizaje automático no puede hacer mucho sin los datos adecuados. Una vez que elijas un caso de uso, el siguiente paso es determinar qué datos necesitará tu modelo para aprender.

Normalmente, eso significa ejemplos históricos del resultado que quieres predecir, además de los comportamientos o señales previas a ese resultado.

Toma tu objetivo y luego identifica qué datos lo respaldan:

• Predecir quién es probable que convierta: Resultados de conversión, más actividad previa como clics en anuncios, visitas a páginas y participación en correos electrónicos.
• Personalización de contenido u ofertas: Historial de compras, comportamiento de navegación, uso de productos, métricas de interacción, etc.
• Mejorar la segmentación de anuncios: Datos de rendimiento de campañas, demografía o segmentos de la audiencia, tipos de dispositivos y tendencias de tiempo hasta la conversión.

3. Elige cómo aplicarás el aprendizaje automático

Hay tres formas principales de incorporar aprendizaje automático en tu flujo de marketing, según el nivel de personalización y conocimientos técnicos que busques.

Funciones de ML preconstruidas

Algunas herramientas ya incluyen aprendizaje automático integrado: cosas como optimización del horario de envío, puntuación de leads o recomendaciones inteligentes.

Estas requieren un esfuerzo mínimo: una vez que tus datos fluyen, el modelo trabaja en segundo plano.

Aplicaciones de ML personalizables

Este nivel te da más control. No construyes el modelo, pero puedes decidir qué datos usa, establecer umbrales o definir qué ocurre con los resultados, como activar una campaña o marcar un lead.

Modelos de ML totalmente personalizados

Si necesitas más flexibilidad o tienes un caso de uso que no encaja con soluciones estándar, puedes trabajar con un equipo de datos para entrenar un modelo usando tus propios datos históricos.

Esto te da control total sobre cómo funciona el modelo y de qué aprende, pero también requiere más tiempo y conocimientos técnicos.

4. Entrena o activa tu solución

Luego tendrás que dar al sistema ejemplos de lo que significa “éxito”, para que pueda empezar a reconocerlo por sí mismo.

Cómo empezar depende del nivel de ML que uses:

• Funciones predefinidas: Conecta tus datos, activa la función y define cómo se utilizará el resultado (por ejemplo, para activar una campaña o actualizar la puntuación de un cliente potencial).
  
  
• Aplicaciones personalizables: Asigna tus entradas, establece umbrales o lógica y configura cómo las predicciones impulsan las acciones.
  
  
• Modelos personalizados: Entrena tu modelo usando datos históricos etiquetados — qué ocurrió, qué funcionó — y permite que aprenda a predecir resultados similares en el futuro.

5. Prueba y ajusta los resultados

Empieza con algo pequeño. Ejecuta el modelo en un segmento o campaña limitada y compara sus predicciones con los resultados reales.

Si algo no cuadra —leads mal priorizados, recomendaciones extrañas— puede ser un problema de calidad de datos o una señal de que el modelo necesita ajustes.

(Ajustar no es fracasar, es parte del proceso.)

6. Despliega la solución

Cuando los resultados sean sólidos, conecta la salida a tus flujos de trabajo reales.

Eso puede significar sincronizar predicciones con tu CRM, activar automatizaciones o dejar que un agente de IA dé el siguiente paso.

Asegúrate de que los insights no se queden solo en un panel. Esa es la forma más fácil de desperdiciar una inversión en IA.

Mejores herramientas para marketing con aprendizaje automático

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Existen algunas diferencias importantes entre los tipos de herramientas que puedes usar.

La más común son los complementos de IA para productos existentes. Úsalos si los tienes disponibles, pero una advertencia: la mayoría todavía no son tan buenos.

Luego están los productos de uso único. Si quieres añadir IA de una forma específica, vas a comprar uno de estos.

Por ejemplo: generar textos para anuncios, puntuar leads según su comportamiento o recomendar productos a usuarios individuales.

Y por último, tenemos las herramientas horizontales personalizadas.

Como desplegar un agente de IA que analiza datos de tu CRM, plataforma de analítica y herramienta de correo para darte resúmenes y recomendaciones semanales.

1. Botpress

Botpress es un creador de agentes de IA todo en uno. Es una herramienta totalmente flexible, así que puedes personalizar agentes de IA para casi cualquier tarea.

Puedes diseñar bots simples que personalicen y envíen correos, o que analicen tus datos y den recomendaciones. Al ser una plataforma flexible, las posibilidades son infinitas.

Pero si quieres crear agentes de IA complejos, necesitarás habilidades de desarrollo (o puedes buscar un freelancer o socio de IA).

Para proyectos más simples, Botpress también incluye una amplia biblioteca de integraciones preconstruidas con plataformas como HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack: prácticamente todo lo que hay en tu stack de marketing.

Usamos agentes de Botpress para todo: desde enviar correos personalizados, hasta hacer inteligencia competitiva o monitorear el uso de nuestro producto para obtener insights.

Realmente puede hacerlo todo. Y puedes crear un agente de IA gratis.

2. HubSpot

Si trabajas en marketing, probablemente has usado HubSpot alguna vez. Si ya está en tu stack tecnológico y quieres dar un primer paso hacia flujos de trabajo con IA, es una opción fácil de añadir.

Puedes usar IA para la puntuación de leads: analiza las interacciones para priorizar tus leads. También puedes usar su asistente de contenido con IA para generar ideas para blogs o publicaciones en redes sociales.

Son buenas opciones si usas HubSpot y quieres llevar IA a tus flujos de trabajo. ¿Las desventajas? No van más allá de sus casos de uso específicos. Si quieres todo el potencial del aprendizaje automático en tus resultados, quizá debas ir más allá.

Pero oye, si ya usas HubSpot, ¿por qué no probar sus funciones de IA?

3. Jacquard

Jacquard es más que un generador de textos. Pero sí, su objetivo es mejorar todos los mensajes que envías a prospectos y usuarios.

Es una herramienta de genAI entrenada con un extenso conjunto de datos de lenguaje de marketing. En vez de lanzar combinaciones aleatorias, puede predecir qué tendrá mayor impacto en tu audiencia. Aprende de cada campaña que ejecuta.

La plataforma ofrece funciones de prueba en tiempo real y predicción de rendimiento, para que los usuarios tengan una visión detallada de cómo están funcionando sus correos electrónicos, blogs y otros contenidos.

Jacquard es ideal para equipos con grandes necesidades de contenido, como negocios de comercio electrónico o creadores de contenido. O para cualquiera que se dedique a hacer pruebas A/B de correos electrónicos.

4. PaveAI

Si buscas un analista de datos junior, PaveAI puede ser suficiente. Toma datos sin procesar de plataformas como Google Analytics, Facebook Ads y Twitter Ads, y los convierte en recomendaciones prácticas.

En lugar de revisar informes interminables, los usuarios reciben resúmenes claros sobre lo que funciona y lo que no.

También puedes personalizar los informes según los objetivos específicos de tu equipo. Analiza millones de datos para identificar los más relevantes para tu equipo de marketing.

Si te interesa la toma de decisiones basada en datos y trabajas con varios canales de marketing, probablemente valga la pena probarlo.

5. Pathmatics

Pathmatics es una plataforma de inteligencia de marketing que rastrea cómo las marcas publican anuncios digitales en plataformas como Facebook, Instagram, YouTube, TikTok y servicios OTT.

Recopila datos sobre inversión publicitaria, impresiones, creatividades y rutas de entrega, ayudando a los equipos de marketing a ver exactamente dónde y cómo invierten los competidores.

El mayor punto fuerte de la plataforma es el nivel de detalle competitivo que revela, especialmente para marcas que gestionan campañas en varios canales. Puede ser mucho para procesar si no estás acostumbrado a trabajar con datos de medios, pero una vez que te familiarizas, se convierte en una verdadera ventaja.

Pathmatics es ideal para agencias, equipos internos de medios y profesionales de marketing que buscan una visión competitiva más profunda.

6. Mailchimp

Si llevas tiempo en esto, seguramente conoces Mailchimp. Es una plataforma de marketing general que, al igual que HubSpot, ahora incluye funciones de IA.

Estas funciones de IA abarcan desde contenido personalizado y optimización de horarios de envío, hasta otros aspectos. Por ejemplo, el Generador de Contenido de Email utiliza tecnología GPT para crear campañas de correo adaptadas a la industria y el tono de la marca.

Mailchimp es especialmente útil para pequeñas y medianas empresas que quieren aprovechar la IA sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

7. Mutiny

Mutiny es una plataforma de IA sin código que ayuda a los equipos de marketing B2B a personalizar la experiencia web para diferentes audiencias sin depender del equipo de ingeniería.

Se conecta con herramientas como Salesforce y Segment para obtener datos firmográficos y de comportamiento, permitiendo segmentar visitantes según industria, tamaño de empresa o comportamiento.

Su mayor fortaleza es la facilidad para crear páginas personalizadas que aumentan la interacción y las conversiones. Eso sí, está pensada para empresas con suficiente tráfico web y datos para aprovechar la personalización; los equipos pequeños pueden notar menos impacto.

Mutiny es ideal para equipos de marketing B2B que aplican estrategias basadas en cuentas y quieren avanzar rápido sin depender mucho de desarrolladores.

Lleva los insights de IA a los KPIs de marketing

Los equipos de marketing están invirtiendo en IA para generación de leads, comunicaciones, toma de decisiones, estrategia e inteligencia.

Botpress es una plataforma de agentes de IA para creadores de bots de todos los niveles, con tutoriales completos en YouTube y Botpress Academy, una biblioteca de integraciones preconstruidas y plantillas para poner en marcha tu agente de IA rápidamente.

Empieza a construir hoy. Es gratis.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuál es la diferencia entre IA y aprendizaje automático en marketing?

La diferencia entre IA y aprendizaje automático es que la IA se refiere a cualquier sistema diseñado para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana (como personalización o segmentación), mientras que el aprendizaje automático es una rama de la IA que aprende de datos históricos de marketing (como el comportamiento de usuarios) para hacer predicciones o tomar decisiones.

2. ¿Cuántos datos necesito para entrenar eficazmente un modelo de aprendizaje automático?

Para entrenar eficazmente un modelo de aprendizaje automático, necesitas al menos unos miles de ejemplos etiquetados (como campañas anteriores, comportamiento de clientes o conversiones). Sin embargo, la cantidad exacta depende del tipo de modelo y la tarea. Predicciones más complejas, como el valor de vida del cliente, requieren más datos que tareas básicas de clasificación.

3. ¿Cómo sé si mi implementación de aprendizaje automático está funcionando?

Sabes que tu implementación de aprendizaje automático funciona cuando produce mejoras medibles en métricas clave como tasas de clics, conversiones de leads, retención o ventas. Realiza pruebas A/B comparando los resultados generados por el modelo con los manuales o de referencia, y valida las predicciones con los resultados reales para confirmar su precisión.

4. ¿Cuál es el mayor error que cometen los especialistas en marketing al implementar el aprendizaje automático?

El mayor error que cometen los profesionales de marketing al implementar aprendizaje automático es hacerlo sin un objetivo claro o criterios de éxito medibles. Sin apuntar a un resultado específico – como reducir el costo de adquisición o mejorar la interacción en correos electrónicos – el aprendizaje automático añade complejidad sin aportar valor.

5. ¿Necesito conocimientos de programación o ciencia de datos para empezar a usar el aprendizaje automático en marketing?

No necesitas conocimientos de programación o ciencia de datos para empezar a usar aprendizaje automático, ya que herramientas como HubSpot, Salesforce o Botpress integran estas funciones en interfaces fáciles de usar. Sin embargo, para personalizaciones avanzadas, tener conocimientos técnicos amplía tus posibilidades.