5 formas en que la inteligencia artificial está cambiando las ventas publicitarias

La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a los profesionales de ventas a mejorar tanto la eficacia como la eficiencia de sus anuncios.

La IA se está haciendo realidad en el mundo del marketing. Según un informe de Salesforce, el 84% de los especialistas en marketing informaron que usan inteligencia artificial, casi tres veces más que hace solo dos años.

Por otro lado, las plataformas programáticas han revolucionado el proceso de compra y venta de anuncios digitales. Las ventas de este tipo de publicidad se están disparando, de $60 mil millones en 2019 a un estimado de $97 mil millones en 2022, según eMarketer

Cinco razones para estar contento con la IA en las ventas publicitarias

A pesar del miedo natural a lo desconocido, hay buenas razones para creer que la IA mejorará el negocio: la IA puede nivelar el campo de juego brindando superpoderes que ayudarán a los profesionales de márketing a aumentar sus ventas.

1. Mejor unificación y sincronización de datos

Con la inminente desaprobación de la cookie de terceros en Chrome y los continuos cambios de privacidad de Apple, los especialistas en marketing buscan datos de origen para impulsar sus programas. Estos datos a menudo están fragmentados y mal organizados, además de ser complejos. Por ejemplo, el 64% de los clientes comienzan un viaje de compra en un dispositivo y lo terminan en otro, según la investigación de Salesforce

La IA a menudo se puede combinar con una solución como una plataforma de datos del cliente (CDP) para mejorar la coincidencia de identidades, asegurándose de que los datos de diferentes sistemas se asignen a un modelo de datos común y coherente.

2. Mayor segmentación y descubrimiento de la audiencia

Los clientes de hoy en día dicen que esperan experiencias relevantes: es decir, mensajes que sean útiles y oportunos en el contexto de sus vidas digitales. Ofrecer una experiencia personalizada requiere tanto datos organizados como algoritmos inteligentes para encontrar segmentos y descubrir necesidades que son difíciles de descubrir mediante métodos manuales.

La IA sobresale en la segmentación inteligente, descubriendo grupos de clientes y prospectos que tienen atributos en común. Los algoritmos de IA pueden atravesar miles de millones de filas de datos de clientes en busca de patrones que puedan significar la diferencia. Por ejemplo, una pizzería podría usar los datos combinados para ofrecer promociones según el tipo de pizza que el cliente compra con más frecuencia.

3. Interfaces del lenguaje natural con la tecnología

Pocas áreas de la IA tienen más potencial de impacto en nuestras vidas que el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el reconocimiento de imágenes. Ya hemos visto el rápido aumento de los chatbots conversacionales en servicio, y las interfaces de voz son familiares para cualquiera de nosotros que alguna vez le haya pedido a Alexa que nos cuente un chiste o le haya dicho a Siri que llame a nuestro amigo.

La voz ya está integrada en el software del centro de llamadas y en algunas herramientas de análisis, pero la tecnología de marketing está al comienzo de la curva de adopción. La IA puede reducir estas pérdidas de tiempo, ya que el reconocimiento de voz se acerca al 95% o más de precisión y la navegación por voz se vuelve algo común.

4. Procesos y producción de back-end más eficientes

Una de las primeras áreas del proceso de ventas que se benefició de la IA fue la puntuación de clientes potenciales . Los equipos de ventas pueden usar fácilmente algoritmos de forma rutinaria para mejorar sus listas de prioridades. Con la IA, olvídate de perder más tiempo persiguiendo a clientes potenciales que no están calificados o no son relevantes para nuestras ventas.

5. Medición y optimización mejoradas

Acelerado por la pandemia, el aumento de la publicidad digital ha sido impactante. Según un artículo del Wall Street Journal, más de la mitad de toda la inversión publicitaria es ahora digital.

Medir el impacto de las campañas multicanal requiere ingerir información de docenas de fuentes y aplicar modelos complejos para determinar qué elementos tuvieron un impacto. La IA nos puede ayudar a separar la paja del trigo, identificando qué funciona y qué no. 

 

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