La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el mundo del marketing, ofreciendo a las empresas nuevas formas de aumentar la productividad, personalizar las experiencias de los clientes y analizar datos de manera más eficiente. ¿Pero cómo exactamente las empresas están adoptando esta tecnología para mejorar sus resultados comerciales? A continuación, exploraremos ejemplos concretos de IA en ventas y marketing, así como estadísticas relevantes que destacan su impacto.
¿Qué es la IA aplicada al marketing?
La IA, o inteligencia artificial, es una tecnología que imita las capacidades intelectuales de los seres humanos. Maneja tareas que normalmente requerirían inteligencia humana.
Hay innumerables formas en que las empresas pueden usar la inteligencia artificial tanto para ventas como para marketing. Algunas de las ventajas clave son el aumento de la productividad, la personalización de las experiencias de los clientes y el análisis de datos.
De esta forma, permite que las empresas lleven a cabo tareas como optimizar las recomendaciones de compra o las rutas de entrega. La IA puede ayudar a las empresas de retail a superar muchos de los obstáculos que merman su rentabilidad, incluida la naturaleza impredecible de las decisiones de compra de los clientes y el alto costo de la mano de obra.
La IA ayuda a los minoristas a aumentar los márgenes maximizando la eficacia de las campañas de marketing, la planificación de surtidos y otras técnicas que utilizan para aumentar las ventas. La IA también puede hacer un mejor trabajo que los humanos al sintetizar descripciones de productos proporcionadas por los fabricantes y sugerir un lenguaje que sea más atractivo para los consumidores.
Lea también: Marketing digital paso a paso
También puede ayudar a las empresas de retail a mejorar la satisfacción del cliente y las tasas de fidelización al proporcionar a los agentes humanos información relevante que puedan aprovechar para prestar a los clientes un servicio postventa de mayor calidad. La IA también puede ayudar a los retailers a mantener el asombroso ritmo de cambio que suele afectar a los mercados globales.
La IA puede ayudar a las empresas de retail a reducir los costos asociados con la mano de obra, la escasez y los desechos, así como a generar ingresos incrementales al sugerir mejores combinaciones del surtido de productos en las tiendas, producir recomendaciones más precisas para los compradores en línea y ayudar a garantizar que los negocios dispongan de suficientes existencias de sus artículos más populares. Combinaciones de productos más rentables.
Ejemplos de IA en Ventas
Los equipos de ventas han implementado IA en sus procesos de varias maneras. A continuación, te presentamos algunos ejemplos:
-
Up-selling y Cross-selling
Amazon utiliza un algoritmo para adaptar las recomendaciones de artículos a los clientes en función de lo que compraron o buscaron previamente. Esto efectivamente le da a cada comprador de Amazon su propio escaparate personalizado con artículos que tienen más probabilidades de ser de su interés y, por lo tanto, es más probable que consigan una venta en Amazon.
-
Ahorrando más tiempo de ventas
Los vendedores a veces pueden atascarse con el trabajo administrativo y la entrada de datos, lo que les quita tiempo a las tareas relacionadas con las ventas. Los datos muestran que los vendedores solo dedican alrededor del 30% de su tiempo a vender.
Lea también: Éxito en Marketing Online
¿Sabías que en el 2007 había un promedio de 3,68 intentos de llamadas frías para llegar a un prospecto? Hoy supone una inversión de tiempo considerable: se llegan a necesitar hasta 8 intentos.
Es por esto que es importante contar con herramientas capaces de automatizar otras tareas menos importantes y que acaban por canibalizar el tiempo dedicado a vender. La IA puede hacer justamente eso, ahorrarte tareas mundanas y repetitivas, como registrar actividades de ventas y registrar datos, lo que libera más tiempo para tratar con los clientes y realizar ventas.
Herramientas como el software de transcripción de llamadas pueden ahorrar tiempo en la entrada manual de datos, lo que hace que el registro de información sea mucho más eficiente y rápido.
-
Perfeccionar el discurso de venta
La inteligencia artificial también permite mejorar la granularidad del enfoque comercial. Los agentes comerciales pueden personalizar más fácilmente sus conversaciones y perfeccionar su sales pitch. ¿Cómo? Mediante el análisis conversacional.
Las herramientas de análisis de conversación y de sales enablement basadas en IA van más allá de la simple transcripción de llamadas telefónicas. Identifican automáticamente los temas tratados en cada llamada y proporcionan información sobre el contenido y la calidad de cada interacción telefónica entre la empresa y el cliente potencial/cliente.
Lea también: Impulsa tu negocio con marketing digital
Las mejores herramientas proporcionan información sobre el estado de ánimo de los interlocutores, la pertinencia del discurso de los agentes y diversos KPI (turnos de palabra, duración de los monólogos, silencios, etc.).
-
Pronóstico de ventas
Las herramientas de IA se pueden utilizar en la previsión de ventas para analizar datos históricos y luego predecir resultados futuros. Puede ayudar a los gerentes de ventas a pronosticar el desempeño de su prospección comercial e incluso predecir nuevos prospectos de ventas que podrían estar interesados en lo que está vendiendo.
Tanto los contact center omnicanal como las herramientas de IA pueden analizar cantidades mucho mayores de datos, lo que les permite hacer predicciones más precisas.
-
Chatbots de atención al cliente
Las empresas pueden usar chatbots de IA para comunicarse instantáneamente con los clientes, responder preguntas, recopilar datos y recomendar productos. Un ejemplo es el chatbot del minorista de moda H&M, que proporciona información sobre la disponibilidad de productos, la tienda más cercana de un cliente y otros consejos basados en las consultas de los clientes.
Ejemplos de IA en Marketing
Las herramientas de IA también se pueden usar en estrategias de marketing, como por ejemplo:
-
Proporcionar una experiencia de cliente personalizada
Los estudios muestran que el 36% de los consumidores piensa que las empresas deberían tratar de ofrecer más personalización en lo que respecta a las experiencias de los clientes.
Un buen ejemplo de AI aplicada al marketing son las estrategias de publicidad programática. Éstas son capaces de mostrarte anuncios de productos relacionados con antiguas búsquedas de productos o servicios o con tus gustos y hábitos de compra.
Si debemos hablar de una marca que ha conseguido llevar la experiencia del cliente personalizada al próximo nivel es Amazon, cuando intentó comercializar los Dash Buttons. Estos botones eran unos mini dispositivos que costaban apenas 5€ (cantidad que se te reembolsaba con la primera compra realizada) y que, al pulsarlos, generaban una compra automática de ese producto en cuestión.
-
Optimización de la experiencia del usuario
Según un estudio realizado por Bycomercial, el 86% de usuarios en España utiliza la búsqueda por voz mínimo una vez al mes. Un ejemplo de cómo adaptar este nuevo hábito de uso del comando de voz a un negocio es Starbucks.
Starbucks integró la tecnología Amazon Alexa en su servicio 'My Starbucks Barista'. Esto permite a los clientes realizar pedidos, modificarlos y confirmar ubicaciones de recolección mediante comandos de voz y tecnología de chatbot a través de sus teléfonos inteligentes.
-
Creación de contenido
Las herramientas de inteligencia artificial son capaces de escribir contenido original como publicaciones de blog, correos electrónicos y descripciones de productos, así como editar copias escritas por humanos. Esto puede ahorrar tiempo a los escritores de contenido y permitirles aumentar su producción.
Un ejemplo de una herramienta de este tipo es Copy.ai, que puede escribir copias de ventas, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos y más. También te permite proporcionar un contexto claro para el contenido que deseas crear, dando al contenido final un toque un poco más humano.
Los datos muestran que el 65% de los especialistas en marketing de contenido planean usar herramientas de generación de contenido de IA para escribir textos.
Estadísticas sobre IA en Marketing y Ventas
Echemos un vistazo a algunas estadísticas interesantes de los últimos informes sobre IA en ventas y marketing.
Tamaño del mercado de IA
El tamaño del mercado global de software de IA fue de 95,6 mil millones de dólares en 2021 y se prevé que crezca a 1,847,58 mil millones de dólares para 2030. ¡Esto sería un aumento de 1,147% durante ese período de siete años!
¿Cuántas personas usan IA?
A nivel mundial, el mercado de la IA estaba valorado en más de 315.000 millones de euros en 2021. Y esta cifra no hace más que aumentar, demostrando que el uso de la IA por parte de la población es cada vez más habitual, independientemente del sector en el que se trabaje.
Los datos muestran que las personas que trabajan en marketing y ventas se encuentran entre los 10 principales grupos de usuarios de AI. Poco menos de una cuarta parte (23 %) de los profesionales de marketing dijeron que usan IA en el trabajo, junto con el 21 % de los profesionales de ventas. Los principales usuarios de IA son profesionales de TI (51 %) e ingenieros de datos (35 %).
De las empresas que habían implementado IA en sus procesos, el 26% dijo que la estaban usando para tareas relacionadas con ventas y marketing.
¿Cuántas empresas utilizan software de chatbot?
Las estadísticas muestran que las empresas B2B son más propensas a usar chatbots, con un 58 % que dice que los usa regularmente, en comparación con el 42 % de las empresas B2C.
Se pronostica que el mercado de chatbots en línea alcanzará los 1250 millones de dólares en 2025, un aumento del 555 % con respecto a su valor de 190,8 millones de dólares en 2016.
El uso del procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es un tipo de IA que puede comprender y responder a texto o datos de voz de una manera muy similar a los humanos. Esta tecnología también se puede usar para procesos de sales enablement, como tomar transcripciones de llamadas, analizar conversaciones y proporcionar estadísticas y recomendaciones.
La aplicación más común de las herramientas de PNL es la atención al cliente, con el 38% de las empresas usándolas para este propósito, pero el 30% de las empresas también dijo que usa la PNL para ventas y el 29% lo usa para marketing.
En 2022, el mercado global de procesamiento de lenguaje natural fue de $15,7 mil millones de dólares y se prevé que crezca a $144,9 mil millones de dólares para 2032. Esta es una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 25,1%. El aumento de la demanda de chatbots, asistentes virtuales y herramientas de análisis semántico de las interacciones está contribuyendo a un gran crecimiento en el mercado de la PNL.
Lo que los especialistas en marketing encuentran útil sobre la IA
Hay varias formas en que la IA puede ayudar a los especialistas en marketing a generar resultados y mejorar la forma en que analizan los datos.
Una encuesta encontró que los principales beneficios que mencionaron los especialistas en marketing por usar IA y aprendizaje automático (ML) fue cuánto tiempo ahorra, con el 33% de los encuestados citando este beneficio. A esto le siguieron los beneficios observados en sus conocimientos y datos sobre las preferencias de la audiencia.
¿Cómo aumenta la productividad la IA?
Como mencionamos, uno de los beneficios clave del uso de IA es que ahorra tiempo y permite a los trabajadores concentrarse más en el trabajo calificado y menos en tareas mundanas de administración o ingreso de datos. Pero, ¿cuánto puede la IA aumentar la productividad en el lugar de trabajo?
Un estudio de la Oficina Nacional de Investigación Económica analizó datos de más de 5000 agentes de atención al cliente. Descubrió que cuando los trabajadores usaban un asistente conversacional basado en IA, la cantidad de problemas que resolvían por hora aumentaba en un 14 %.
Los hallazgos también mostraron que el uso de la herramienta de IA tuvo el mayor impacto en los trabajadores menos calificados con menos experiencia que pudieron completar su trabajo un 35 % más rápido. El uso del asistente de IA tuvo un impacto mínimo en los trabajadores experimentados y altamente calificados.
Los autores del estudio concluyeron que la asistencia de la IA mejoró la retención de empleados, creó una mejor percepción del cliente y redujo las solicitudes de apoyo de los gerentes.
¿Usar IA aumenta las ventas?
Un estudio de Harvard Business Review descubrió que el uso de IA tiene una serie de efectos en las ventas que puede generar una empresa. Encontró que:
- Las empresas que utilizaron herramientas de inteligencia artificial al realizar ventas aumentaron la cantidad de clientes potenciales que recibieron en un 50%.
- Los tiempos de llamada de los vendedores que utilizan IA se redujeron hasta en un 70 %.
- Las empresas vieron una reducción en los costos generales de hasta un 60 % cuando implementaron IA en su proceso de ventas.
Además de esto, la proporción de empresas que informan que al menos el 5 % de sus ganancias antes de intereses e impuestos (EBIT) se pueden atribuir a la IA es del 27 %, un aumento del 22 % del año anterior.
Barreras a la IA en ventas y marketing
Si bien la IA tiene muchos beneficios en el espacio de ventas y marketing, también puede haber desafíos asociados con la implementación de estas herramientas.
Las empresas que no habían adoptado la IA mencionaron una serie de cosas que les impedían hacerlo. La razón principal fue que tenían habilidades, experiencia o conocimiento limitados en IA, y el 34% de las empresas dijeron que esto les impedía implementar herramientas de IA.
Estos datos sugieren que algunas empresas aún no están en condiciones de adoptar la IA y necesitarán tiempo para invertir en educación y herramientas para implementarla.
Una encuesta de profesionales de marketing encontró que el 45% de ellos dijeron que son principiantes cuando se trata de usar IA para marketing. Casi dos tercios (63%) dijeron que la falta de capacitación era una barrera para adoptar la IA para el marketing, y solo el 11 % dijo que su empresa brindaba educación formal sobre IA.
Riesgos identificados por las empresas con el uso de la IA
Para las empresas que han comenzado a utilizar IA, pueden existir riesgos que requieren atención para garantizar que se eviten daños potenciales.