La última década ha visto el mayor salto en la historia de la evolución de la inteligencia artificial, y es algo que parece no tener límites en lo que se refiere a mejorar y superar las expectativas. Cada vez más se está convirtiendo en una herramienta que las empresas no pueden ni podrán ignorar. La irrupción de la inteligencia artificial es inminente y las empresas tendrán que saber integrar este modelo en sus estrategias y modelos de negocio, ya que, al fin y al cabo, es una de las herramientas más útiles que se han desarrollado en la historia y puede optimizar enormemente el funcionamiento de diversas áreas de trabajo. Y, por supuesto, “el inevitable desarrollo de la inteligencia artificial ha empezado a manifestarse en las estrategias de marketing” (Yeğin, 2020, traducción propia). Pues bien, es en el sector del marketing de afiliación, especialmente centrado en el mundo de la belleza y la cosmética donde se observan varias posibilidades en las que la inteligencia artificial puede representar un avance sin precedentes.
En primer lugar, se podría mejorar la experiencia del cliente. Esto se puede reflejar en los famosos «chatbots», una herramienta implementada por varios espacios web, que consiste en un asistente virtual que ayuda a los usuarios a encontrar lo que buscan o les ayuda a resolver diversas dudas que puedan tener. Esta podría ser una herramienta muy útil a la hora de desarrollar un sitio web y las compañías podrían implementar esta herramienta, ofreciendo una mejor experiencia al cliente. Sin embargo, también deberíamos cuestionarnos la amenaza que podría suponer la ausencia de ayuda entre humanos.
Además, la inteligencia artificial es capaz de automatizar los procesos de selección de afiliados. La IA, en combinación con algoritmos de recopilación de datos, sería una herramienta capaz de analizar una enorme cantidad de datos y contenidos en muy poco tiempo. Esto podría proporcionar una recomendación más precisa de los afiliados con un mayor rendimiento potencial. Además, sería capaz de encontrar y descartar a los posibles creadores de contenidos basándose en sus propios contenidos y en cómo se relacionan con la empresa y los clientes. Las grandes empresas pueden verse beneficiadas de la ayuda de la IA a la hora de seleccionar a los influencers centrados en la belleza y el cuidado de la piel para llegar a los canales y audiencias adecuadas, lo que ayuda no sólo como una forma de promoción, sino también como una forma de mejorar la «imagen de marca».
Por último, la inteligencia artificial es capaz de desarrollar campañas cuidadosamente personalizadas y con mayores posibilidades de aceptación, precisamente por la capacidad para analizar una inmensa cantidad de datos sobre los consumidores. Calle García et al. (1997) sugiere que:
Al utilizar algoritmos […] las organizaciones pueden analizar grandes volúmenes de datos de clientes para identificar grupos homogéneos con características y comportamientos similares.
Esta segmentación más precisa permite a la empresas adaptar sus estrategias de marketing y ventas para satisfacer las necesidades específicas de cada segmento de mercado, lo que a su vez mejora la satisfacción del cliente y aumenta la retención.
Esto significa que es capaz de conocer a sus consumidores mucho mejor que la propia empresa, haciendo potencialmente que sus campañas tengan más éxito que otras, facilitando el proceso creativo para el desarrollo de contenidos, facilitando descripciones atractivas para los productos, títulos atractivos, y mucho más. Además, es capaz de dar pautas para predecir el éxito potencial de un producto o de una estrategia promocional. Calle García et al. (1997) vuelve a dar ejemplo:
Otro caso de uso común del machine learning en la interpretación de datos de mercado es en la predicción de la demanda y la optimización de inventario. Al aprovechar algoritmos […] las empresas pueden analizar históricos de ventas y datos de mercado para prever la demanda futura de productos con mayor precisión.
Referencias
- Yeğin, T. (2020). THE PLACE AND FUTURE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MARKETING STRATEGIES. EKEV Akademi Dergisi(81), 489-506. https://dergipark.org.tr/en/pub/sosekev/issue/72156/1161527
- Calle García, A. J. C. G., Cevallos Basurto, N. A. C. B., Zambrano Cevillano, A. N. Z. C., & Morales Ponce, V. L. M. P. (1997). TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING APLICADAS a LA INTERPRETACIÓN DE DATOS DE MERCADO. Ciencia y Desarrollo, 28(1). http://revistas.uap.edu.pe/ojs/index.php/CYD/index
