Marketing

Relevancia

La IA en el marketing consiste en el uso de datos de clientes, aprendizaje automático y otros conceptos computacionales para predecir las acciones de las personas. La posibilidad de procesar enormes cantidades de datos permite ayudar a los comercializadores a segmentar clientes fácilmente. De esta manera, las compañías pueden buscar patrones de interés en los datos para crear un contenido personalizado para sus audiencias.

Los sistemas de recomendación basados en la IA son capaces de analizar el comportamiento de compra individual de los usuarios y detectar patrones que ayudarán a proporcionarle las sugerencias de productos que más probablemente se ajusten a sus intereses. En cualquier compañía, tener buen conocimiento del público objetivo permite centrar los recursos y trazar estrategias al respecto. Esto es lo que conocidas marcas digitales de contenidos audiovisuales aplican activamente cuando recomiendan películas y programas de televisión.

Soluciones

Aplicaciones

• Segmentación avanzada de clientes
• Análisis de captación y retención
• Análisis de comportamiento de compra
• Sistemas de recomendación
• Análisis de riesgo de clientes

Detalle

La segmentación de clientes es una herramienta estándar en prácticamente todos los departamentos de marketing. Pero los métodos tradicionales de segmentación tienen una seria desventaja: no tienen en cuenta los cambios durante largos periodos de tiempo. Esto puede ser resuelto con el denominado «stream clustering», método que permite identificar y vigilar los segmentos durante un periodo de tiempo prolongado sobre la base de una corriente de datos, como las transacciones. En este enfoque, el algoritmo actualiza los segmentos de forma incremental, identifica los segmentos que acaban de aparecer y clasifica los que están obsoletos. Los resultados pueden utilizarse en cualquier momento sin necesidad de realizar cálculos computacionalmente costosos y permiten diseñar campañas de marketing totalmente particularizadas a cada segmento.

Con el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural a través de la IA, los chatbots se utilizan ahora para agilizar el servicio de atención al cliente. Aquéllos con preguntas que pueden ser respondidas de manera directa, pueden referirse a los chatbots que les darán respuestas inmediatas y precisas. Además, se pueden aprovechar las preguntas anteriores y los datos históricos para obtener resultados cada vez más personalizados. Esto le da tiempo al personal de atención al cliente para trabajar en solicitudes complicadas que necesitan un matiz más humano, fomentando la el cross-selling, el up-seling y recomendaciones de productos o servicios altamente efectivas.

Metodología

Con la metodología Ágil como estándar interno, siempre nos adaptamos a los requerimientos y disponibilidad del Cliente.

Puesto que los servicios ofrecidos son personalizados, consideramos la comunicación y el contacto frecuente y cercano condiciones indispensables para maximizar la eficiencia y continuidad de los proyectos. Es por ello que las reuniones de feedback y presentación de avances tienen una periodicidad media de una semana.

FAQ

¿Cómo puedo incorporar IA a mis procesos?

Respuesta Todas nuestras colaboraciones giran en torno al acompañamiento desde la fase de conceptualización hasta la puesta en producción de las soluciones. El primer paso es contactarnos y, sin ningún compromiso, buscar la manera óptima de aplicar las herramientas que mejor se adapten a tu negocio.

¿Necesito un equipo de Data Scientists y una arquitectura de datos especial?

Respuesta No es necesario, puesto que disponemos de un completo equipo de expertos y de los recursos computacionales necesarios para el desarrollo de prácticamente cualquier tipo de solución basada en datos y Machine Learning. La flexibilidad en cuanto a la naturaleza de los datos es completa (datos no estructurados, bases de datos SQL, datos en Excel, …)

¿Cómo puedo medir el valor que aporta a mi negocio?

Respuesta El cálculo de la rentabilidad se puede obtener de manera cuantitativa al igual que en los proyectos más tradicionales. Además, el respaldo de los casos de éxito y la fuerte inversión llevada a cabo por compañías de todo el mundo es fiel reflejo de la realidad sobre estos proyectos y cómo el riesgo asociado a ellos es, año a año, cada vez menor.