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5 formas en que la inteligencia artificial está cambiando las ventas publicitarias

La inteligencia artificial (IA) se está volviendo real en la suite de marketing. Cuando se les preguntó dónde planeaban invertir este año, los especialistas en marketing clasificaron la IA como su prioridad número uno, según nuestro Informe sobre el estado del marketing más reciente. La adopción de la IA está aumentando: el 84% de los especialistas en marketing informaron que utilizan la IA en algún lugar de sus motores de adquisición y retención, casi tres veces más que hace solo dos años.

¿Qué están haciendo estos intrépidos especialistas en marketing con la IA? Los usos informados se están expandiendo rápidamente, desde la personalización mejorada hasta la segmentación mejorada, el descubrimiento de conocimientos, el modelado predictivo y la automatización de procesos.

La tecnología publicitaria también se subió a la ola de adopción de IA impulsada por big data, ya que las plataformas programáticas revolucionaron el proceso de compra y venta de anuncios digitales.

La tecnología publicitaria también se subió a la ola de adopción de IA impulsada por big data, ya que las plataformas programáticas revolucionaron el proceso de compra y venta de anuncios digitales. Las ventas de publicidad programática se están disparando, de $ 60 mil millones en 2019 a un estimado de $ 97 mil millones en 2022, según eMarketer . Desde algunos ángulos, puede parecer que la venta de anuncios se convertiría en una especie de automóvil autónomo, que requeriría una redirección ocasional, pero no mucho más por parte del vendedor.

¿Cómo se sienten estos vendedores sobre el impacto de la IA en su mundo? Dos palabras: cautelosamente optimista. Por un lado, el 86% de los ejecutivos de ventas ven que la IA tiene una influencia positiva en sus roles futuros, según nuestra última investigación . Sin embargo, el 68% de los mismos ejecutivos expresaron inquietudes, principalmente sobre la relevancia actual de sus trabajos actuales, y el 31% dijo que la automatización podría, en última instancia, dañar el "arte" de vender, ya que las relaciones de persona a persona son reemplazadas por puntos de contacto digitales optimizados .

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Ilustración de árbol de hoja perenne

Cinco razones para estar contento con la IA en las ventas publicitarias

A pesar del miedo natural a lo desconocido, hay buenas razones para creer que la IA mejorará el negocio y, sí, los trabajos actuales de los vendedores de publicidad. Aumenta las ventas al tiempo que permite que las personas hagan lo que mejor saben hacer: ser humanos.

La IA puede nivelar el campo de juego tanto para los anunciantes como para los editores, brindando incluso a los vendedores que trabajan duro y que no trabajan para compañías de tecnología o medios de Fortune 100 las herramientas que desearían haber tenido en el pasado. Estos superpoderes impulsados por la inteligencia artificial pueden ayudar a los profesionales de ventas a mejorar tanto su efectividad (qué tan bien funciona su producto) como su eficiencia (velocidad y productividad).

1. Mejor unificación y armonización de datos

Con la inminente desaprobación de la cookie de terceros en Chrome y los continuos cambios de privacidad de Apple, los especialistas en marketing buscan datos de origen para impulsar sus programas, incluidos los programas de medios. Un impresionante 88% de los especialistas en marketing dijo que los datos propios eran una prioridad estratégica para ellos en 2021, según el Informe de participación del cliente de 2021 de Merkle. Para los editores, los datos propios son clave para crear las audiencias que necesitan los anunciantes; y para los anunciantes, los datos propios son cada vez más importantes como semilla para la concordancia, la segmentación y las semejanzas.

Los datos de origen a menudo están fragmentados y mal organizados, además de ser complejos.

Sin embargo, los datos de origen a menudo están fragmentados y mal organizados, además de ser complejos. Por ejemplo, el 64% de los clientes comienzan un viaje de compra en un dispositivo y terminan en otro, según la investigación de Salesforce . Y los especialistas en marketing se enfrentan a un promedio abrumador de 12 fuentes principales de datos de clientes, un 20% más que en 2020, según nuestro Informe sobre el estado del marketing. A menudo, los datos que se encuentran en estas fuentes contienen información de identificación (ID) inconsistente, información desactualizada y taxonomías excéntricas.

La IA a menudo se puede combinar con una solución como una plataforma de datos del cliente para mejorar en gran medida la coincidencia de identidades. Se pueden aplicar algoritmos para realizar "coincidencias difusas" en ID y resolver discrepancias. Y la IA se puede utilizar para asegurarse de que los datos de diferentes sistemas se asignen a un modelo de datos común para garantizar la coherencia.

2. Mayor segmentación y descubrimiento de la audiencia

Los clientes de hoy, especialmente los millennials nativos digitalmente, dicen que esperan experiencias relevantes: es decir, mensajes que sean útiles y oportunos en el contexto de sus vidas digitales. Ofrecer una experiencia personalizada requiere tanto datos organizados como algoritmos inteligentes para encontrar segmentos y descubrir necesidades que son difíciles de descubrir mediante métodos manuales.

La IA sobresale en la segmentación inteligente, descubriendo grupos de clientes y prospectos que tienen atributos en común, a una escala y profundidad que no es posible para los analistas humanos.

La IA sobresale en la segmentación inteligente, descubriendo grupos de clientes y prospectos que tienen atributos en común, a una escala y profundidad que no es posible para los analistas humanos. Los algoritmos de IA pueden atravesar miles de millones de filas de datos de clientes en busca de patrones que puedan significar la diferencia entre una audiencia de editores valiosa y la misma vieja "mamá de 18 a 35 años".

Por ejemplo, imagine una editorial con una audiencia establecida de entusiastas de la ciencia ficción. Supongamos que hay un subgrupo significativo de personas que prefieren las historias impulsadas por robots a las historias impulsadas por humanos, pero no hay forma de saberlo sin combinar datos de análisis de contenido, análisis web, escucha social, correo electrónico y comercio. Sin IA, el editor vendería un amplio segmento de “amantes de la ciencia ficción”. Con IA, pueden hiper-apuntar "Gear-Head Sci-Fi" a, digamos, una campaña para un nuevo vehículo futurista.

Al combinar los datos de los clientes de sus sistemas de lealtad, punto de venta y marketing, el minorista Casey's pudo aumentar las ventas de su amada pizza fresca en un 16%. ¿El secreto? Usó los datos combinados para ofrecer promociones para el tipo de pizza que el cliente compraba con más frecuencia, aumentando la relevancia de sus mensajes.

3. Interfaces del lenguaje natural con la tecnología

Pocas áreas de la IA tienen más potencial de impacto en nuestras vidas que el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el reconocimiento de imágenes. Ya hemos visto el rápido aumento de los chatbots conversacionales en servicio, y las interfaces de voz son familiares para cualquiera de nosotros que alguna vez le haya pedido a Alexa que nos cuente un chiste o le haya dicho a Siri que estamos de humor para sushi.

La IA puede reducir estas pérdidas de tiempo, ya que el reconocimiento de voz se acerca al 95% o más de precisión y la navegación por voz se vuelve algo común.

La voz ya está integrada en el software del centro de llamadas y en algunas herramientas de análisis, pero la tecnología de marketing está al comienzo de la curva de adopción. Imagine que un vendedor de publicidad nunca más tenga que tocar un teclado o, mejor aún, tener que hacer clic en los menús desplegables y en busca del comando correcto para seleccionar.

La IA puede reducir estas pérdidas de tiempo, ya que el reconocimiento de voz se acerca al 95% o más de precisión y la navegación por voz se vuelve algo común. La eficiencia aumentará (menos clics en las teclas), y también lo hará la integridad (menos razones para posponer las cosas en la actualización de los registros de llamadas o las ideas). El resultado es menos tiempo dedicado a la búsqueda y actualización y más tiempo dedicado a la venta.

4. Procesos y producción de back-end más eficientes

Ya hemos mencionado cómo la inteligencia artificial puede ayudar a automatizar las tareas manuales de plomería y "manipulación" de datos, como el mapeo y la armonización de ID. También puede ayudar a que los vendedores sean más eficientes al priorizar sus esfuerzos, seleccionar tareas y clientes potenciales y enfocar sus esfuerzos.

No hay mejor manera de aumentar la productividad que utilizando herramientas de inteligencia artificial porque la automatización está ahí.

Sarah Borrmann, directora de operaciones y productividad de ventas, Illusive Networks

Una de las primeras áreas del proceso de ventas en beneficiarse de la IA fue la puntuación de clientes potenciales . A pesar de la reticencia inicial de algunos equipos de ventas: “¿Qué puede decirme una máquina sobre un buen cliente potencial? ¡Reconozco uno cuando veo uno! " – muchos ahora usan algoritmos de forma rutinaria para mejorar sus listas de prioridades. Lo mismo ocurre con las tareas, desde resumir notas de llamadas hasta planificar la mejor manera de pasar de una reunión con un cliente a otra, en qué orden.

“He visto a los equipos perder mucho tiempo persiguiendo clientes potenciales que no están calificados o no son relevantes porque los sistemas de puntuación de clientes potenciales no estaban en buena forma”, dijo Sarah Borrmann , directora de productividad y operaciones de ventas en Illusive Networks. "No hay mejor manera de aumentar la productividad que utilizando herramientas [AI] porque la automatización está ahí".

Para los vendedores de publicidad, la IA puede ayudar a hacer coincidir el inventario disponible con las oportunidades de venta directa que tienen más probabilidades de cerrarse, minimizando el tiempo dedicado a frustrar a los clientes potenciales de baja probabilidad.

5. Medición y optimización mejoradas

Acelerado por la pandemia, el aumento de la publicidad digital ha sido impresionante. Más de la mitad de toda la inversión publicitaria es ahora digital, y una proporción cada vez mayor fluye a través de las plataformas y editores más grandes. La IA puede ayudar a ingerir y analizar todos esos datos de una manera que ayude tanto a los editores como a los anunciantes a estimar el impacto de las campañas en los resultados deseados, como las ventas.

La IA es adecuada para ayudar a los vendedores de anuncios a separar la señal del ruido e identificar qué funciona y qué no.

Medir el impacto de las campañas multicanal requiere ingerir información de docenas de fuentes y aplicar modelos complejos para determinar qué elementos creativos, canales, dispositivos, editores y tácticas (como la hora del día o el tamaño del anuncio) tuvieron un impacto. El “ruido” puede incluir factores como movimientos competitivos: ¿realizaron una venta al mismo tiempo? ¿Hubo un lanzamiento de nuevo producto? – la economía e incluso el clima.

La IA es adecuada para ayudar a los vendedores de anuncios a separar la señal del ruido e identificar qué funciona y qué no. Algunas de las principales herramientas impulsadas por la inteligencia artificial ya ofrecen recomendaciones de optimización automatizadas basadas en el rendimiento histórico del marketing y los anuncios.

La inteligencia artificial sobresale en la automatización de tareas que son mundanas y también en el análisis de enormes cantidades de datos a una velocidad vertiginosa. Los humanos no. Al permitir que los asistentes de IA hagan lo que mejor saben hacer, ya estamos haciendo que los trabajos de venta de anuncios sean menos artificiales y más inteligentes.

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Ilustración de montaña

Esta es una traducción realizada por EGA Futura, y este es el link a la publicación original: https://www.salesforce.com/blog/artificial-intelligence-advertising-sales/

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