El AI Generativo Puede Ayudar a Salvar a las Marcas como Experiencias Hiperpersonalizadas, la Demanda Aumentada Gana a los Consumidores

Hoy en día, las empresas líderes necesitan comercializar, planificar y predecir con precisión extrema. El AI Generativo puede ayudar.

Los cambios importantes en el panorama del consumidor de hoy – incluyendo más canales de compra, nuevos hábitos y una distribución de riqueza cambiante – significan que las marcas que se enfrentan a los consumidores deben considerar cambiar sus estrategias de marketing y producto. Al aprovechar los datos, el aprendizaje automático y el AI, estas organizaciones tienen la oportunidad de conocer mejor a cada cliente individual, sus gustos, disgustos, qué los motiva a comprar y más. Según la investigación de Deloitte sobre experiencia personalizada, el 69% de los consumidores dijo que es más probable que compren de una marca que personalice las experiencias. Considere algunos ejemplos recientes de cómo las marcas están aprovechando los datos para crear demanda y dar a los consumidores lo que quieren. A principios de este año, vimos una taza de San Valentín viral que creó una locura entre los consumidores que llevó a productos agotados rápidamente, una frenzía en las redes sociales y sentimientos generalizados de FOMO. Ahora, los expertos están prediciendo que esto no fue solo un evento aislado, sino más bien una visión del futuro de lo que las marcas pueden hacer para expandir productos y beneficios.

De muchas maneras, esto es ejemplar de cómo ha evolucionado la lealtad de la marca. Factores como la inflación y la turbulencia económica hacen que simplemente tener un producto popular ya no sea suficiente – los consumidores se están volviendo más selectivos y más dispuestos a dejar ir incluso marcas básicas si ya no se sienten vistos o valorados por ellos, o si no ejemplifican valores que son importantes para ellos (por ejemplo, productos o empresas respetuosos con el medio ambiente). Si las marcas quieren ganar y retener el gasto de los consumidores, necesitan poner la experiencia en el centro.

Sin embargo, una interacción memorable puede significar muchas cosas diferentes dependiendo de quién la esté experimentando. Es aquí donde entra en juego el AI Generativo (GenAI). La nueva tecnología GenAI puede ayudar a las marcas a entender no solo qué necesita su audiencia objetivo para sentirse conectada, sino también informar dónde hay tendencias específicas de la audiencia, los lugares que eligen para satisfacer esas necesidades y cuántas veces lo hacen. Esta información puede hacer o deshacer cómo una marca se posiciona ante su audiencia. También hay algunas formas en que las marcas necesitan pensar en cómo pueden utilizar las herramientas GenAI para asegurarse de que estén creando un enfoque holístico para satisfacer las necesidades de su audiencia y construir lealtad duradera. Los dos factores más grandes son la segmentación y la planificación de la demanda.

Conviértete en un maestro del marketing

Para utilizar el GenAI de manera efectiva como marketero, los practicantes necesitan entender primero el cambio alejándose de la segmentación masiva con campañas amplias hacia puntos de contacto individualizados para cada uno de sus clientes. Los factores clave que están impulsando este cambio y, en última instancia, el aumento de la personalización, incluyen la realidad de muchos “primeros” en el mercado de EE. UU., incluyendo:

• Las mujeres se espera que controlen más riqueza que los hombres (del 49% en 2019 al 65% para 2040)¹
• La población de EE. UU. incluirá más personas mayores de 65 años que menores de 18², y la generación más diversa de la historia está llegando a la edad adulta.³

Este enfoque de “masa a micro” investigado por el equipo ConvergeCONSUMER de Deloitte muestra que alejarse de la segmentación masiva, manual y reactiva hacia un modelo más dinámico que es continuo, automatizado y predictivo puede ayudar a que las estrategias de marketing y segmentación de las marcas se pongan al día.

Entonces, ¿qué constituye un punto de contacto micro? Las tácticas para llegar a un consumidor pueden incluir varias estrategias de marketing hiperpersonalizadas, como conectarse a través de las redes sociales, servicios de streaming, influencers, blogs y más. Los minoristas más innovadores están explorando aplicaciones de modelos de propensión para ayudar a dar forma a las impresiones de las redes sociales y seleccionar el canal al que se dirigen sus clientes más deseables. Pero eso es solo el medio – los datos detrás de esos puntos de contacto son aún más críticos para hacerlo bien. Las perspectivas que muestran quién, dónde, cómo y por qué las marcas necesitan segmentar audiencias específicas han sido históricamente difíciles de obtener, especialmente a una escala tan pequeña. Pero ahora, el GenAI está haciendo que obtener esos datos granulares sea mucho más fácil.

Al utilizar el GenAI para analizar datos sobre los consumidores, las marcas pueden segmentar miembros de la audiencia muy nichos en varias plataformas – lo que les permite construir experiencias de marketing que resuenan estrechamente con ese grupo. Por ejemplo, el AI puede decirles a las marcas que Amanda en Indianápolis probablemente esté comprando tres conjuntos de yoga de marca en línea el viernes 15 de marzo por la mañana después de inscribirse en una nueva membresía en el gimnasio. Las marcas pueden servirle entonces un anuncio personalizado en el sitio de noticias que está leyendo, así como una publicación relacionada con la fitness de su influencer favorito en las redes sociales.

El GenAI también está redefiniendo lo que significa conocer a su base de clientes existente. Mientras que la mayoría de las organizaciones creen que tienen una visión de los segmentos a los que sirven, muchas utilizan vistas simplistas de sus clientes basadas en simples demografías. Las organizaciones que abrazan la era del GenAI están utilizando una forma más matizada de agrupar a clientes con mentalidad similar al combinar su información de primera parte con señales de tercera parte, modelos de propensión, modelos de valor de vida y modelos de abandono para crear un archivo de cliente verdaderamente integral. Luego procesan ese archivo de cliente enriquecido para identificar el número real de cohortes en los datos. Liberados de las limitaciones de particiones simplistas de edad, género o dónde viven, el aprendizaje automático nos permite descubrir las conexiones no obvias entre grupos que muchos considerarían completamente no relacionados. El GenAI entra en juego al explicar estas cohortes en términos que podemos comprender después de que las matemáticas sofisticadas las hayan particionado. Además, el GenAI proporciona una elucidación del lenguaje natural de tendencias y perspectivas desconocidas dentro de las cohortes, mientras resalta las variaciones entre las cohortes de una manera que incluso los marketeros humanos mejor intencionados nunca podrían hacer solos.

El GenAI puede crear puntos de contacto de 360 grados para los marketeros en áreas que antes eran desafiantes, y la tecnología tiene un gran potencial en este negocio – pero implementarla en las operaciones requerirá una transformación a largo plazo. Además, puede tomar tiempo para que las organizaciones aprendan que aunque el concepto detrás del enfoque “de masa a micro” aumenta la complejidad, puede crear en última instancia un método más automatizado para las marcas, combinado con el uso del GenAI. Este cambio significa una desviación de las estrategias tradicionales, inaugurando una era de adaptabilidad en tiempo real y basada en datos.

Planifica con precisión

El potencial del GenAI va de principio a fin, y su capacidad para resolver problemas no se detiene después del marketing y la segmentación personalizada. Una vez que las tácticas de marketing hiperpersonalizadas han hecho su magia para generar entusiasmo por la marca, el GenAI puede apoyar aún más ayudando a las organizaciones a planificar la demanda y predecir cuánto de cada producto necesitarán y dónde – hasta la ubicación exacta.

Esto es útil por varias razones, una de las cuales es que para las marcas esenciales que dependen de tener inventario en las tiendas para mantenerse al día con la demanda constante de los consumidores (como marcas de comestibles, alimentos y productos de consumo), estas herramientas pueden ayudarles a predecir y pivotar durante las principales interrupciones de la cadena de suministro. Otra razón es que para las marcas cuyos productos no son esenciales, estos datos pueden ayudar a predecir la demanda desde un nivel macro y micro – lo que ayuda a informar la estrategia de inventario.

Un resultado estratégico puede ser que el GenAI analice los datos y sugiera intencionalmente mantener el inventario bajo en los mercados de alta demanda para aumentar el interés. De esta manera, si hay un inventario limitado que es más pequeño que la base de audiencia de la marca en ciertos mercados, los consumidores que obtuvieron el producto se sienten como si fueran parte de una experiencia de marca especial. Esto es un gran ejemplo de cómo el GenAI es una herramienta poderosa que los marketeros pueden mantener en su bolsillo no solo para refinar soluciones creativas, sino también para generarlas de maneras no tradicionales.

El potencial del GenAI todavía se está descubriendo

El GenAI todavía está en su infancia, pero ya hemos descubierto cientos de formas en que podemos utilizarlo para refinar procesos en todo tipo de industrias. Pero todavía hay mucho que aprender.

Mientras que ya sabemos que puede ayudar a las organizaciones a entender mejor a los consumidores y a sus propios procesos internos, hay innumerables formas en que empujará los límites de lo que es posible en el marketing. En última instancia, el potencial que tiene es sacar los datos de las funciones de la oficina posterior y incorporarlos en las funciones de la oficina anterior, ingeniar una organización general más fluida.

Las organizaciones que buscan comenzar a utilizar el GenAI deben asegurarse primero de que tengan una visión clara de la calidad y el gobierno de sus datos. Sin esta base sólida, existe un mayor riesgo de insights malos amplificados exponencialmente, por lo que invertir en una solución de gestión de datos escalable y profesionales que puedan ayudar a ordenar sus datos será fundamental.

El GenAI no debería ser algo que temer. En cambio, los líderes deberían estar emocionados sobre el potencial del GenAI para desbloquear valor adicional en sus operaciones de marketing.