Cómo superar cinco obstáculos para la adopción de la IA en el análisis de marketing

La IA está destinada a transformar la forma en que trabajamos, pero todo su potencial sigue sin explotar. En análisis de marketing, la IA promete revolucionar el campo al:

• Permitiendo mejoras significativas en el rendimiento.
• Descubriendo eficiencias operativas incalculables.
• Mejorar las capas de inteligencia e interpretación para impulsar conocimientos y análisis procesables.

Dado el potencial de ganancias transformadoras, la adopción amplia de la IA debería ser la norma en el análisis de marketing. ¿Por qué no lo es? ¿Qué barreras impiden este cambio? Más importante aún, ¿qué pueden hacer las organizaciones y sus equipos para cambiar esto? Aquí ofrecemos respuestas prácticas a estas preguntas.

Por qué la adopción de la IA en el análisis de marketing va a la zaga

Comencemos con los bloqueadores, como se destaca en el Índice de adopción de IA 2023 de IBM. Identifican cinco obstáculos clave:

• Dificultad para integrar y escalar.
• Complejidad en los datos subyacentes.
• Gastos.
• Conjuntos de habilidades limitados.
• Preocupaciones éticas.

Estos desafíos son importantes, pero los vemos más como obstáculos que como barreras insuperables: obstáculos que pueden superarse con un enfoque de implementación de IA basado en casos de uso.

Durante el año pasado, aplicamos este enfoque con casi una docena de marcas, logrando una rápida obtención de valor y mejoras sustanciales en el rendimiento. He aquí cómo.

Profundice: el camino impulsado por la IA hacia un marketing más inteligente

Definiendo su caso de uso

A veces, los casos de uso son evidentes. Por ejemplo, un gran minorista con el que trabajamos se enfrenta a un problema de abandono de clientes, donde un enfoque impulsado por IA para predecir el abandono podría aportar un valor empresarial significativo.

Otras veces, el caso de uso más relevante no es tan obvio. En estos casos, crear un catálogo de casos de uso ayuda a priorizar las oportunidades. Este catálogo enumera posibles casos de uso mejorados con IA y los califica según el impacto, la escala y el esfuerzo requerido.

A continuación se muestran algunos casos de uso principales de la IA en análisis de marketing que hemos encontrado:

• Mapeo y transformación de datos para acelerar la incorporación de datos.
• Generación de metadatos y clasificación de datos para enriquecer conjuntos de datos.
• Puntuación y segmentación predictivas para impulsar la acción del cliente.
• Análisis de clústeres impulsados ​​por IA para un rápido descubrimiento de audiencia.
• Optimizaciones de mensajes y canales para aumentar las tasas de respuesta.
• Asistentes de IA que permiten consultas de datos en lenguaje natural.

Estos ejemplos ilustran cómo la IA puede generar un valor empresarial sustancial. Una vez definidos los casos de uso, la atención debería centrarse en superar las barreras para la implementación.

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Superando los obstáculos: soluciones prácticas

1. Integrar y escalar la IA

El primer obstáculo se puede superar centrándose en un caso de uso de alto valor y bajo esfuerzo, como se destaca en el enfoque del catálogo de casos de uso. Por ejemplo, nuestra estrategia de prevención de abandono para un cliente implicó el uso de inteligencia de clientes basada en inteligencia artificial para activar mensajes de correo electrónico para clientes de alto riesgo. Esta solución se integró perfectamente en los flujos de trabajo existentes, lo que demuestra cómo los casos de uso específicos simplifican los esfuerzos de escalamiento.

2. Abordar la complejidad de los datos

La complejidad de los datos subyacentes es el obstáculo más común que encontramos. El aforismo “No dejes que lo bueno sea enemigo de lo grande” es apropiado. Los datos nunca son perfectos. El mejor enfoque es dejar de lado la búsqueda de la perfección y centrarse en los datos que importan.

Los datos de interacción del sitio web y los datos de transacciones del cliente son dos tipos de datos comúnmente disponibles en la mayoría de las empresas. Son especialmente poderosos para construir modelos de segmentación impulsados ​​por IA para propensión, compromiso, lealtad y abandono. Además, la preparación y limpieza de datos habilitada por IA puede automatizar tareas tediosas, permitiendo un acceso a los datos más rápido y completo.

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3. Justificar el gasto

Los problemas de gastos a menudo surgen de un malentendido fundamental sobre la creación de valor. La implementación de la IA en el análisis de marketing requiere inversión. Esto puede variar desde unos modestos 50.000 dólares para empezar, hasta sumas de siete cifras para proyectos más ambiciosos. Sin embargo, este gasto es una inversión, no sólo un gasto.

El retorno de la inversión se puede pronosticar, cuantificar y medir. Al centrarse en casos de uso específicos, es más fácil crear un caso de negocio sólido para que el retorno de la inversión justifique la inversión. Por ejemplo, la segmentación y la puntuación impulsadas por la IA suelen generar mejoras del 10 % al 15 %. Una marca que invierte 20 millones de dólares en marketing saliente podría obtener un rendimiento anual de 2 a 3 millones de dólares, lo que constituye un argumento convincente para la inversión en IA.

4. Superar las brechas de habilidades

Ampliar el conjunto de conocimientos especializados disponibles puede abordar las habilidades limitadas. Si bien pocos profesionales tienen las habilidades técnicas y el conocimiento de la materia para implementar IA para análisis de marketing, este problema es principalmente interno a la empresa. La solución es subcontratar la experiencia.

En un entorno que cambia rápidamente donde las habilidades especializadas son raras y necesarias, a menudo resulta poco práctico para las empresas desarrollar estas capacidades internamente. Asociarse con un especialista para crear aplicaciones de análisis de marketing de IA personalizadas es el enfoque más eficaz y de bajo riesgo. Estos esfuerzos pueden eventualmente convertirse en activos propios, pero sin la carga inmediata de desarrollarlos e implementarlos internamente.

5. Navegando por las preocupaciones éticas y legales

El último obstáculo, las preocupaciones éticas, se distingue de los cuatro anteriores. Si bien las consideraciones éticas en la IA son serias e impactantes, no las hemos visto actuar como una barrera importante para la adopción de la IA en el análisis de marketing. El obstáculo más común es práctico: cuestiones legales y de cumplimiento.

Los equipos legales y de cumplimiento están particularmente preocupados por la IA generativa, donde los temores de contenido inapropiado o fuera de marca, así como los riesgos de derechos de autor y propiedad intelectual, pueden ralentizar significativamente o incluso detener las iniciativas de IA.

Superar los desafíos de la adopción de IA con casos de uso

En última instancia, cada organización debe establecer su propia gobernanza y controles para la adopción de la IA. Para empezar, centrarse en casos de uso de alto impacto y bajo riesgo ha demostrado ser exitoso. Por ejemplo:

• El uso de IA generativa para normalizar y categorizar nombres de campañas en todos los canales de marketing ofrece una gran utilidad y ahorro de tiempo con un riesgo mínimo.
• De manera similar, emplear el aprendizaje automático para predecir acciones y resultados futuros de los clientes es un caso de uso impulsado por el valor al que la mayoría de los equipos legales (dejando de lado las regulaciones de la industria) no se opondrían.

Allanando el camino para la transformación de la IA en el análisis de marketing

La IA es transformadora y revolucionará el análisis de marketing. Un enfoque basado en casos de uso proporciona una hoja de ruta clara para superar las barreras a la adopción de la IA en el análisis de marketing. Esta estrategia medida allana el camino para la integración sostenible de la IA, aumenta la confianza del equipo interno y fomenta la experiencia en IA dentro de la organización.

Los líderes de análisis de marketing que adopten estas estrategias estarán bien posicionados para mejorar el rendimiento, optimizar las operaciones y cultivar una cultura receptiva basada en datos lista para aprovechar el potencial de la IA.

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