La revolución del comercio agente: ¿Estamos preparados para la era de la inteligencia artificial?
En el mundo del marketing, la conversación sobre el comercio agente se ha centrado en una pregunta fundamental: ¿cómo logramos que la inteligencia artificial nos recomiende? Sin embargo, esta pregunta, aunque válida, no es la adecuada para comenzar a abordar este tema tan relevante en la actualidad.
La clave en el comercio agente radica en que es la marca la que selecciona el algoritmo que utilizará. No se trata solo de que un cliente pida una marca por su nombre, es algo que la marca debe ganarse. Como menciona el estratega Jess Graham, el proceso de adquisición es fundamental, ya que nadie se ha enamorado nunca del simple abastecimiento de productos.
Es crucial comprender que los agentes juegan un papel crucial en el descubrimiento de productos. Una marca puede ser perfectamente legible para una máquina y pasar desapercibida para un ser humano. Aquí es donde los profesionales del marketing pueden poner a prueba su estrategia, manteniendo la legibilidad algorítmica pero sin perder de vista la importancia de permanecer presentes para los consumidores detrás de los agentes.
Los agentes de IA están transformando el descubrimiento de productos
El comercio agente ya es una realidad en el mercado, aunque no ha evolucionado exactamente como se esperaba inicialmente. Plataformas como OpenAI han experimentado con el concepto, pero han optado por un enfoque de descubrimiento que dirige a los compradores a las aplicaciones y escaparates de los comerciantes, donde el proceso de compra sigue siendo gestionado por el minorista.
Por otro lado, Google ha lanzado su propio Protocolo de Comercio Universal en colaboración con importantes marcas, lo que demuestra que los agentes ya están presentes en la capa de descubrimiento de productos. Investigaciones señalan que la IA está influyendo cada vez más en el proceso de descubrimiento y evaluación de productos por parte de los consumidores.
Sin embargo, es importante destacar que la preferencia de marca va más allá de ser legible para la IA. Es necesario que las marcas se esfuercen por mantener una conexión con los consumidores, ya que ser simplemente legible no es suficiente para ganarse la preferencia de los clientes.
El desafío de mantener el control del descubrimiento
Ceder el control del descubrimiento a los agentes de IA puede tener consecuencias negativas para las marcas. Ejemplos de otras industrias muestran cómo perder el control puede llevar a peores condiciones económicas y a una reducción de la diferenciación de marca.
Para evitar este escenario, las marcas deben centrarse en crear experiencias de descubrimiento únicas que los agentes no puedan capturar, así como en captar datos que expliquen por qué los consumidores eligen una marca en particular. La propiedad de los datos y la relación directa con los clientes son clave para mantener el control en un entorno donde los agentes juegan un papel cada vez más relevante.
Qué deben hacer los especialistas en marketing ahora
Ante este panorama, es fundamental que los especialistas en marketing se enfoquen en la arquitectura de datos y en la captura de señales de preferencia y relación de los clientes. Una auditoría detallada de los datos propios y cero es el primer paso para comprender dónde se debe construir una estrategia sólida que permita a las marcas mantener el control del proceso de descubrimiento.
Es crucial que las marcas inviertan en capturar datos que expliquen por qué los clientes eligen una marca en particular, en lugar de limitarse a ser legibles para los algoritmos. La propiedad de los datos y la relación directa con los clientes son la clave para evitar caer en la invisibilidad de los agentes y mantener el poder de fijación de precios y la diferenciación de marca.
En última instancia, el comercio agente será dominado por aquellas marcas que sean capaces de controlar el proceso de descubrimiento y mantener una relación directa con los consumidores. Es responsabilidad de los especialistas en marketing liderar esta transformación y tomar decisiones informadas para garantizar el éxito en un entorno cada vez más dominado por la inteligencia artificial.
