La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave en el marketing digital, porque permite llevar a cabo estrategias más precisas y poner en marcha campañas publicitarias más efectivas. Dicho esto, la IA aplicada al marketing también permite optimizar el funnel de conversión para atraer a un mayor número de clientes potenciales y convertirlos en leads calificados y, finalmente, cerrar ventas de una manera más rápida y efectiva. Sin embargo, debe conocerse muy bien el tipo de estrategias de IA en el funnel de conversión que pueden ayudar a alcanzar esa optimización. En este artículo te explicamos cuáles son aquellas que puedes aplicar desde ya.
La inteligencia artificial ha transformado totalmente la forma en la que las marcas diseñan las estrategias y optimizan su funnel de conversión. Mientras en una estrategia tradicional y manual se tomaban decisiones en base a una pequeña cantidad de datos y aplicando la intuición y la experiencia adquirida, con la IA se toman de forma mucho más rápida y ágil tras analizar grandes cantidades de datos en tiempo real. Esto, más allá de mejorar la experiencia de usuario, permite obtener mejores resultados de forma mucho más rápida, lo cual es imprescindible dentro del entorno digital, que es altamente competitivo.
Antes de que llegara la inteligencia artificial, las decisiones de marketing se basaban en la intuición, en la experiencia adquirida y en la cantidad de datos que se pudiese analizar de forma manual o con ayuda de alguna herramienta. En cambio, con la llegada de la inteligencia artificial en marketing se pueden analizar grandes cantidades de datos en unos pocos segundos, identificar patrones de comportamiento y tendencias, segmentar audiencias de forma mucho más exhaustiva y predecir qué tipo de acciones pueden ser más efectivas. Esto significa que las estrategias y campañas han pasado de construirse desde la intuición y experiencia a construirse a partir de datos reales, lo que aumenta significativamente las probabilidades de éxito.
La IA permite automatizar tareas repetitivas, como el envío de mails, la calificación de leads o la gestión de campañas; sin perder la personalización. Esto significa que la inteligencia artificial es capaz de adaptar los contenidos, ofertas y mensajes en función del usuario al que se dirija, la situación o el momento. Esto lleva hacia un funnel de conversión más eficiente y con una mayor tasa de cierre de ventas.
Para lograr la optimización de conversión a través de la IA, existen unas estrategias sencillas y fáciles que pueden aplicarse desde ya:
Uno de los problemas más frecuentes a los que se enfrenta una marca es la clasificación de leads de forma adecuada. Sin embargo, esta problemática puede prácticamente desaparecer gracias a la inteligencia artificial, que es capaz de identificar qué leads están realmente interesados en el producto o servicio porque puede analizar en tiempo real qué comportamiento está teniendo cada usuario dentro del sitio web, las interacciones en redes sociales y otros datos que permitan hacer una clasificación automática y efectiva. Cuanta más información, más ajustada e inteligente será la segmentación, pudiendo crear una campaña que se adapte a las necesidades de cada usuario.
La IA permite implementar modelos predictivos, los cuales aprenden a partir de datos históricos y datos en tiempo real y ajustan predicciones en base a esa información. Estos modelos, gracias a la inteligencia artificial, pueden hacer una evaluación de cientos de variables y tener en cuenta una grandísima cantidad de datos, lo que hace posible calcular de forma muy exacta la probabilidad de que un lead se convierta. Dicho esto, el scoring predictivo, más allá de ofrecer predicciones más exactas y aumentar la tasa de conversión, permite optimizar tanto el tiempo como los recursos del equipo de ventas, el cual podrá focalizarse en aquellos leads o clientes con más potencial para aumentar el ROI.
Los diferentes tipos de IA permiten personalizar el contenido en función del comportamiento, las preferencias y el historial del usuario. Esta personalización consiste en mostrar ofertas, recomendaciones, CTA u otros elementos que puedan llamar la atención del usuario teniendo en cuenta los intereses mostrados o las últimas acciones realizadas. De esta manera pueden aumentarse las tasas de apertura, los clics y, por consiguiente, el número de conversiones, ya que cada visitante recibe un mensaje que se adapta totalmente a sus intereses y necesidades.
Este tipo de personalización puede implementarse tanto en correos electrónicos como en landing pages.
Un chatbot impulsado por IA es aquel que ha sido entrenado para mantener conversaciones lo más naturales y humanas posible con el usuario. Además, gracias al procesamiento de lenguaje natural (NPL), mejoran con cada interacción y pueden ofrecer respuestas cada vez mucho más precisas y ser capaces de adaptarse a la situación. Esto significa que en dos momentos clave dentro del funnel de ventas, como lo son el TOFU (Top of the Funnel) y MOFU (Middle of the Funnel), el chatbot puede captar leads y nutrirlos a base de dar contenido útil y resolver dudas. Teniendo esto en cuenta, los chatbots con IA son una herramienta imprescindible para aquellas marcas que quieran generar engagement sin saturar al equipo humano.
La personalización predictiva tiene como objetivo anticiparse a las necesidades del usuario para mejorar su experiencia y acelerar el proceso de compra. Esta anticipación es posible porque la IA es capaz de analizar el historial de navegación del usuario, detectar sus intereses y extraer patrones de comportamiento para poder ofrecerle productos o contenido que puedan ser relevantes para él.
Las recomendaciones predictivas pueden aplicarse en prácticamente cualquier plataforma, como Amazon o Netflix, que ya hacen uso de este tipo de tecnología; ecommerce o sitio web.
El lead nurturing automatizado también puede lograrse gracias a la IA, ya que las herramientas basadas en inteligencia artificial pueden crear contenido que se adapte a la etapa en la que se encuentra el lead dentro del funnel de ventas. Dentro de este contenido puede encontrarse desde correos electrónicos hasta material descargable.
La IA también puede utilizarse para detectar puntos de fuga o fricción dentro del funnel de conversión, que son aquellos puntos en los que, por algún motivo, el usuario decide abandonar el sitio web o plataforma sin haber completado la acción esperada. Entender dónde y por qué un usuario abandona el proceso de compra es crucial, ya que permite tomar decisiones basadas en datos reales, como el rediseño de una landing page o la simplificación del formulario de compra.
Para implementar las estrategias de IA aplicables al funnel de conversión mencionadas, estos son los pasos clave:
Para poder implementar la inteligencia artificial en el funnel de conversión se debe contar con las herramientas adecuadas, siempre teniendo en cuenta los objetivos o el tipo de estrategias que van a llevarse a cabo.
Por ejemplo, HubSpot es una de las mejores opciones para la clasificación automática de leads o un scoring predictivo. Para la personalización de emails y landing pages, en cambio, se puede optar por Mailchimp basado en IA o ActiveCampaign. Si lo que se quiere es tener un buen chatbot con IA conversacional, ChatGPT puede ser una muy buena idea, ya que también puede utilizarse para tener una buena automatización de nurturing con IA generativa. Para recomendaciones predictivas de contenido o productos se puede utilizar Shopify y para el análisis de fricción en el funnel, Microsoft Clarity.
Estos son solo algunos ejemplos, ya que herramientas hay muchas y puede ser que algunas se adapten mejor que otras a las necesidades de la empresa y a su tamaño.
Aunque se puede recurrir a una agencia de inteligencia artificial, con un equipo especializado y con conocimientos en marketing, datos y tecnología; también se puede contar con un equipo a nivel interno capaz de gestionar las estrategias. En este último caso es imprescindible contar con:
En pequeñas o medianas empresas puede haber perfiles que se fusionen, pero la persona responsable de varias tareas deberá tener los conocimientos y habilidades necesarias para que los resultados sean los esperados.
Y, tal y como ocurre en cualquier tipo de estrategia, siempre deben medirse los resultados para poder actuar en consecuencia. Esto implica que haya unos KPIs claros y definidos desde el principio, así como también unos objetivos decididos, porque en función de los resultados obtenidos deberá entrenarse y ajustarse el modelo predictivo.