Conclusiones clave

• La IA para la generación de contenido ahora es algo que está en juego; Los profesionales del marketing actuales necesitan utilizar la IA para tomar mejores decisiones.

• La confianza en el marketing depende de la transparencia, la gobernanza, las barreras de seguridad y los procesos de datos establecidos.

• La estrategia de IA más inteligente comienza con lo que las marcas deciden no automatizar.

DALLAS – El problema de confianza del marketing no es nuevo. La IA no lo creó, pero hace que sea mucho más difícil ignorarlo.

Durante años, los profesionales del marketing han optimizado, orientado, reorientado, puntuado, segmentado, personalizado y ocasionalmente gente molesta en todos los canales disponibles. Luego llegó la genAI y, de repente, la industria tuvo una nueva excusa para hacer más y más rápido.

Más anuncios. Viajes más automatizados. Más Hola [First Name] correos electrónicos que apuntan a esa intimidad de «realmente me entienden».

¿Pero sigue siendo la velocidad el objetivo correcto?

Nos guste o no, el marketing ha entrado en una nueva fase, en la que se espera contenido generado por IA y los sistemas de decisión asistidos por IA son el nuevo objetivo.

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La generación de contenido es la estrategia de ayer

Dentro de la división de marketing de SAS, la IA no es nueva. Según Jenn Chase, directora de marketing de la empresa, ya han estado utilizando modelos para decisiones como la puntuación de clientes potenciales y a quién invitar a eventos, mucho antes de que genAI se convirtiera en el centro de cada conversación.

Ahora, dijo Chase, su equipo está pasando de la productividad personal e individual a incorporar la IA en los procesos de todo el departamento.

«Mi visión para la organización es que seamos una organización de marketing que priorice la IA, que opere a escala y con una mentalidad de que el cliente es lo primero», explicó.

Es útil utilizar IA para redactar un correo electrónico o resumir una llamada. Puede ahorrar tiempo y aumentar la productividad. Pero no es una verdadera transformación. Eso sólo sucede cuando la IA comienza a cambiar la forma en que se toman las decisiones de marketing antes de que la campaña llegue al cliente.

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Cómo se ve en la práctica el marketing basado en la IA

Según Chase, un ejemplo de IA como parte de los procesos departamentales es el informe de campaña. Con IA, su equipo puede garantizar que el informe cumpla con los objetivos de la marca y se diferencie en el mercado. Como ella señaló, “si el informe no es bueno, entonces ninguno de los resultados lo será”.

Luego, con SAS Customer Intelligence 360, pueden importar ese resumen a su mapeo de audiencia, creando el recorrido de la audiencia de manera generativa.

«Y lo realmente emocionante de esto es que no hay un ser humano en el circuito donde el ser humano se registra. Es como un diseño centrado en el ser humano durante todo el tiempo mientras se crea el recorrido de la audiencia, el especialista en marketing está observando cómo sucede mientras introducen el mensaje. Así que es casi como un socio de pensamiento en ese sentido».

Los especialistas en marketing hacen la pregunta equivocada

Ese papel ascendente del comercializador es importante. La automatización tiene la costumbre de parecer impresionante desde el principio, hasta que el cliente tiene que lidiar con ella.

Jonathan Moran, gerente senior de marketing de soluciones horizontales de SAS, dijo que muchas marcas están abordando la automatización al revés. En lugar de preguntar dónde insertar a un humano, dijo, preguntan cuánto pueden automatizar.

«Quieren automatizar todo. Y como resultado, eso apesta la confianza. Cuando la experiencia apesta, la confianza disminuye».

La automatización puede hacer que un cliente avance a través del embudo más rápido, pero no mejora automáticamente la experiencia. Simplemente hace que esa mala experiencia sea más eficiente.

Ray Wang, analista principal y fundador de Constellation Research, planteó el desafío del diseño de manera diferente: «La pregunta que hay que hacerse es cuándo y dónde se inserta un ser humano, no dónde se automatiza».

Esa es una pregunta mucho más difícil. Pero hay una respuesta. «En la sesión de diseño de experiencias que estamos realizando ahora», añadió Wang, «en realidad se trata de dónde colapsar los árboles de decisión».

La confianza requiere más que una política de privacidad

Moran no dudó cuando se le preguntó si cree que la confianza en la IA o en el marketing está disminuyendo.

“Sí, lo hago, absolutamente”, dijo.

Los consumidores son cada vez más cautelosos con los mensajes que reciben, dijo, incluyendo “quién realmente envió el mensaje” y si vino de la marca o de alguien que intenta estafarlos.

Con una IA generativa y agente, dijo, las empresas necesitarán “gobernanza, barreras de seguridad y procesos de datos implementados para fomentar esa confianza y transparencia”.

Y la confianza ya no es sólo una cuestión de lenguaje de la política de privacidad o un correo electrónico de «nos preocupamos por tus datos» que nadie lee. Tiene que estar diseñado en el sistema:

• ¿Cuándo interactúa el cliente con la IA?
• ¿Cómo se toma la decisión?
• ¿Qué datos se están utilizando?
• ¿Por qué se muestra esta oferta o mensaje?
• ¿Puede el cliente entender el intercambio de valor?

La transparencia, dijo Moran, es una forma de generar confianza. La experiencia también importa.