La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de analizar los datos de los clientes a través de una multitud de metodologías, lo que permite a las organizaciones obtener una comprensión más profunda de su clientela y ofrecer interacciones más profundas. Como afirma Priyanga (2023), la IA posee la capacidad de identificar patrones y tendencias que escapan a la detección humana, lo que facilita la toma de decisiones basada en la evidencia empírica. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, la IA clasifica a los clientes en función de sus acciones, preferencias y características demográficas, lo que facilita la implementación de enfoques de marketing específicos.
Además, la IA analiza las interacciones de los clientes en diversas plataformas, como las redes sociales, el correo electrónico y los sitios web, para obtener información sobre sus inclinaciones y rutinas (Priyanga, 2023). Emplea metodologías de procesamiento del lenguaje natural para analizar los comentarios, las evaluaciones y las publicaciones, y extrae datos valiosos sobre las opiniones y los puntos de vista.
Priyanga (2023) también hace hincapié en que la IA analiza tanto los comportamientos de compra como los historiales de navegación para ofrecer recomendaciones personalizadas destinadas a mejorar el recorrido del cliente.
Además, realiza análisis de datos en tiempo real, lo que permite respuestas e interacciones rápidas y personalizadas a través de chatbots y asistentes virtuales, personalizados para cada usuario.
Por otro lado, Haleem (2022) postula que la IA es experta en analizar los datos de los clientes mediante algoritmos de aprendizaje automático que descubren patrones y tendencias en conjuntos de datos extensos, lo que ofrece información sobre los comportamientos y las preferencias. Al utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural, la IA evalúa los comentarios de diversos orígenes para evaluar la satisfacción y las inclinaciones de los clientes.
Haleem (2022) subraya aún más el hecho de que la IA realiza análisis predictivos para anticipar los comportamientos de los clientes y reducir los riesgos de abandono, lo que permite adoptar medidas de retención proactivas. Los sistemas de recomendación analizan las compras y preferencias individuales para ofrecer productos complementarios.
Además, la IA profundiza en las interacciones y las interacciones digitales para optimizar las experiencias de los usuarios y mejorar permanentemente el rendimiento en función de la información obtenida a partir de los datos (Haleem, 2022). En última instancia, la IA integra una serie de técnicas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis predictivo, los sistemas de recomendación y las interacciones, para permitir a las empresas lograr una comprensión profunda de los consumidores.
REFERENCIAS:
Haleem, A., Javaid, M., Qadri, M. A., Singh, R. P., & Suman, R. (2022). Artificial intelligence (AI) applications for marketing: A literature-based study. International Journal of Intelligent Networks, 3, 119-132.
https://doi.org/10.1016/j.ijin.2022.08.005.
Microsoft (2024). Imagen generada el 31 de marzo de 2024, 1:06 p. m., con tecnología de DALL·E 3, usando el prompt “Inteligencia artificial impulsa marcas de diferentes productos” Disponible en:
https://www.bing.com/images/create/inteligencia-artificial-impulsa-marcas-de-diferent/1-
6609b4315326445a88dc61ee9b0c5d82?id=RNKgGEMCQ5%2fF2JiWSobkFQ%3d%3d&view=detailv2
&idpp=genimg&thId=OIG2.ZlhVIU4gQNy6Js1Ebgcv&FORM=GCRIDP&ajaxhist=0&ajaxserp=0.
Priyanga, G. (2023). The effects of artificial intelligence on digital marketing. ShodhKosh: Journal of Visual and
Performing Arts, 4(1SE), 158-167. https://doi.org/10.29121/shodhkosh.v4.i1SE.2023.431.
DESCARGA ESTE ARTICULO EN NUESTRA BIBLIOTECA DIGITAL
Sergio Augusto Vistrain: cuenta con una amplia experiencia en investigación social y de mercados, utilizando métodos, tanto cuantitativos, como cualitativos y una sólida instrucción académica en las áreas de Psicología Social, Administración de Organizaciones, Publicidad y Comunicación Política, ha trabajado del lado del cliente (Conasupo, Universidad Autónoma Metropolitana y Colgate-Palmolive), y también del lado del proveedor (Newell-Nadelsticher, Investigación Psico Social Aplicada, Delfos Comunicación Prospectiva, Opinion Research Corporation International, Market and Public Opinion Research y StratBranding).
Se desempeña en StratBranding, desde febrero de 2018, como Insights Strategist, y su mayor expertise es el análisis de información cualitativa, para una comprensión del consumidor (insights) que conduzca a la perspectiva estratégica más favorable.
StratBranding aporta contenidos de valor en beneficio de sus lectores a través de StratNews.
StratBranding, es una firma de consultoría estratégica en Insights, Analytix y Marketing, enfocada en
convertir las necesidades del consumidor en oportunidades de mercado.
