La inteligencia artificial (IA) ha capturado la imaginación de empresas de todos los tamaños, prometiendo una revolución en cómo se diseñan y ejecutan las campañas de marketing. Pero, ¿es realmente el momento adecuado para integrar la IA en las estrategias de targeting? Según un estudio de Gartner, el 37% de las organizaciones ya ha implementado alguna forma de IA, y se espera que esta cifra siga aumentando. La IA no solo mejora la eficiencia, sino que también impacta positivamente en los ingresos y la satisfacción del cliente. 

¿Realmente las máquinas nos están escuchando?

Más que escucharnos, las máquinas aprenden de nosotros. Utilizando algoritmos avanzados, la IA analiza grandes conjuntos de datos para identificar patrones y hacer predicciones precisas. Estas herramientas matemáticas permiten "entender" y prever nuestras necesidades, ajustando las campañas de marketing de manera más eficiente que nunca. Por ejemplo, cuando buscas un producto en Amazon o Mercado Libre, el algoritmo aprende de tu comportamiento para recomendarte productos similares que podrían interesarte. No es solo ciencia ficción; es el presente del marketing.

Para los lectores más técnicos, los algoritmos de IA utilizados incluyen redes neuronales profundas, árboles de decisión y técnicas de clustering. Estos algoritmos permiten a la IA segmentar audiencias con una precisión sin precedentes, adaptando los mensajes de marketing en tiempo real, basándose en el comportamiento del consumidor y otros datos relevantes.
 

Las audiencias son complejas y dinámicas

En mercados donde las preferencias de los consumidores cambian rápidamente, la IA permite una segmentación precisa y efectiva. Ese es el caso de Zillow, que utiliza técnicas de clustering para ofrecer recomendaciones personalizadas, mejorando significativamente la conversión de leads. El desafío principal fue integrar y normalizar datos de múltiples fuentes y la solución fue desarrollar un sistema avanzado que consolidara y procesara estos datos para alimentar algoritmos de IA, resultando en un aumento del 20% en la conversión de leads. O Netflix, que implementa algoritmos que analizan el comportamiento de visualización para sugerir contenido relevante, mejorando la retención de suscriptores y aumentando el tiempo de visualización.
 

La competencia intensifica la necesidad de diferenciación

En sectores altamente competitivos, la personalización y diferenciación son esenciales. Así lo demuestra The North Face, que utiliza IA para personalizar productos, ofreciendo un valor añadido que sus competidores no pueden igualar. Además, adaptan las recomendaciones según el clima y las actividades del cliente, resultando en una mejora del 25% en la retención de los mismos. Lo mismo sucede con Nike, quien, al personalizar la experiencia de compra online, recomendando productos y contenidos relevantes, ha incrementado sus ventas online en un 20%. 

Por otra parte, la eficiencia del gasto en marketing es crítica, por lo que optimizar el retorno sobre la inversión (ROI) es vital, y la IA puede mejorar significativamente la eficiencia de las campañas. PepsiCo, utiliza modelos predictivos para alinear promociones con las preferencias del consumidor, optimizando el ROI. Esta segmentación predictiva le ha permitido reducir los costos de marketing en un 20% y mejorar la eficiencia de las campañas en un 15%. 

Implementar IA en estrategias de targeting no es una inversión menor. Los costos incluyen infraestructura tecnológica, adquisición y preparación de datos, desarrollo de modelos y mantenimiento continuo. Sin embargo, los beneficios pueden superar con creces estos costos.

¿Cuándo implementar la IA en el targeting?

Para dar respuesta a esta pregunta, conocer la calidad y disponibilidad de datos es crucial. Empresas con sistemas avanzados de recolección y análisis de datos están mejor posicionadas. Además, contar con la tecnología adecuada es esencial, al igual que trabajar en un entorno que promueve la innovación y el aprendizaje rápido.

Por el contrario, existen ciertos casos en los que implementar IA en el targeting no es una buena idea. Estos se refieren a aquellas empresas que no tengan acceso a datos de calidad, o cuya infraestructura tecnológica sea deficiente e insuficiente para poder generar una implementación exitosa. Además, si una empresa tiene una cultura que no valora la innovación, cualquier iniciativa de IA enfrentará resistencia interna significativa.

De todas formas, antes de adoptar IA, es importante considerar otras iniciativas que pueden traer beneficios más inmediatos y requerir menos recursos. Para las startups en etapa temprana, se debe implementar primero herramientas de análisis básicas y construir una base de datos sólida. En este sentido, la falta de recursos hace que sea más beneficioso comenzar con herramientas más simples. Por otro lado, aunque la IA aplicada al targeting avanzado puede ser costosa y compleja para las pymes en crecimiento, herramientas como ChatGPT y Gemini han democratizado el uso de la IA, facilitando su acceso y ayudando al crecimiento de estas empresas sin requerir inversiones tan significativas.

En un panorama de rápidos avances tecnológicos y cambios constantes en el comportamiento del consumidor, la implementación de IA en el targeting de audiencias es una cuestión de capacidad tecnológica y timing estratégico. Las empresas que actúan sobre indicadores de necesidad y aseguran una preparación adecuada están mejor equipadas para liderar sus mercados y lograr resultados financieros impactantes. Reconocer cuándo y por qué implementar la IA es esencial para aprovechar su potencial completo y transformar operaciones de marketing para alcanzar resultados significativos.

A medida que la tecnología avanza, el uso de IA en marketing se volverá aún más sofisticado. Las empresas que adopten IA ahora estarán mejor posicionadas para aprovechar las futuras innovaciones y mantenerse a la vanguardia de la competencia. Implementar IA no solo es una estrategia para el presente, sino una inversión en el futuro del marketing.

*La columna fue escrita por Jaime Parra Milic, Media & Creative Data Labs Director de Havas Media Group