Mirando la rápida infusión de AI en las plataformas de automatización de marketing
Publicado: 2023-03-23Esta es la primera parte de una serie de cuatro partes sobre la infusión de IA en las plataformas de automatización de marketing.
La rápida adopción de la IA generativa ha aumentado el volumen de entusiasmo a 11 para los profesionales de martech. Salesforce, HubSpot y otros líderes del mercado están introduciendo mejoras habilitadas por IA para los usos principales de las plataformas de automatización de marketing (gestión de datos, gestión de campañas/clientes potenciales y flujos de trabajo/integraciones). Alterarán la combinación de tareas que los especialistas en marketing abordan a diario e impactarán las mejoras planificadas en las experiencias y la satisfacción del cliente.
Esta cita resume la escala del impacto de la IA:
“Los especialistas en marketing de próxima generación saben que, para brindar la personalización y las experiencias que esperan los consumidores modernos, el marketing debe volverse más inteligente. Debe convertirse en vendedor + máquina”.
– Paul Roetzer y Mike Kaput, Marketing de Inteligencia Artificial
Esta declaración podría haberse aplicado a la adopción generalizada de plataformas de automatización de marketing (MAP) como el procesamiento de lenguaje natural original para martech. Experimentaron un punto de inflexión, similar al que estamos viendo con la IA hoy, hace 10 años. La adopción generalizada de la automatización de marketing sentó las bases para el crecimiento exponencial de las aplicaciones martech, que aumentaron a más de 10 000 en 2022, un aumento del 6000 % en comparación con 2011.
Por qué importa. Surgirán nuevas capacidades al infundir MAP con IA, ampliando aún más la influencia de la base de la pila martech de la mayoría de las organizaciones: MAP central integrado con CRM. Por lo tanto, los líderes de martech deberían invertir en descubrir casos de uso que puedan modificarse para incorporar nuevas capacidades de IA. Las mejores prácticas probadas y verdaderas impulsadas por IA generarán valor en 2023 y más allá.
Así es como se aplicará la IA a los tres usos principales de automatización de marketing. Cada uno de estos tres será el foco de una pieza de seguimiento de inmersión más profunda durante el próximo año.
La calidad de los datos será aún más importante cuando nuestros datos se utilicen para entrenar modelos de IA específicos de la empresa.
Los datos subyacentes sobre clientes y prospectos son fundamentales para personalizar el marketing. A medida que aumenta la cantidad y variedad de datos capturados, será necesario reenfocar los esfuerzos para ajustarse a valores estándar de lenguaje más natural en los menús desplegables, campos de formulario, etc., para describir las interacciones con los clientes. AI permitirá a los especialistas en marketing comprender, procesar y analizar datos de manera más efectiva.
Campañas y gestión de leads. AI permitirá nuevos enfoques de campaña dentro de los flujos de trabajo existentes. La IA generativa impulsará estos enfoques al elegir entre las indicaciones de integración de contenido de IA o pedirle a un asistente de IA que ayude a "codificar" los procesos comerciales.
Flujos de trabajo e integraciones. Se probarán las limitaciones de alcance previamente asumidas para operaciones y orquestación más amplias. Si la IA generativa puede ayudar a los codificadores a corregir el código, es solo cuestión de tiempo antes de que pueda ayudar a extender una API abierta más allá de una integración nativa.
Las integraciones de plataformas nativas fueron el lenguaje natural original para las asignaciones de campo y los flujos de trabajo entre los CRM y las plataformas de automatización de marketing. En lugar de pedirle a un equipo de TI que cree una API personalizada, podríamos usar interfaces de software de lenguaje natural para configurarlas.
Si bien las tendencias generales de IA se están moviendo a un ritmo sin precedentes, reinvertir en estos procesos MAP básicos preparará a su organización para adaptarse rápidamente a estas nuevas capacidades infundidas con IA.
Vuelva a consultar la segunda parte de esta serie sobre la infusión de IA en la calidad de los datos.
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