¿La IA ha terminado con el paradigma “Quick, Cheap and Good”?

 

En mis épocas de publicista recuerdo que había una frase muy cierta que me enseño un líder inglés en management en la agencia DMB&B, quien nos entrenaba para aplicar la herramienta de “Brand Vision”, una herramienta muy al estilo P&G en marketing, y muy efectiva para conocer y profundizar en los insights del consumidor.

El paradigma consistía en que a los clientes no les puedes ofrecer que una campaña sea al mismo tiempo “Quick, Cheap y Good” lo que viene siendo “Rápido, Bueno y Barato”. Si es Quick y Good no puede ser Cheap, si es Good y Cheap no puede ser Quick y si es Quick y Cheap, no puede ser Good.

Para quienes hemos vivido la dinámica de las agencias tanto de Marketing, Publicidad y Rel.  Públicas, y que, por otro lado, hemos estado del otro lado del escritorio, del lado del cliente, conocemos los procesos y tiempos que requiere una buena estrategia de comunicación. Actualmente los datos son imprescindibles para comprender en que terreno estamos pisando, debemos conocer la opinión de quienes consumen o utilizan determinado servicio y la industria en general, y esto lleva tiempo, si bien ya existen herramientas de IA que nos pueden dar tendencias y el bien conocido social listening, en tiempo real, debemos profundizar para interpretar que es lo que está sucediendo en la mente y el corazón del consumidor.

Sin duda la IA está transformando radicalmente la velocidad y la calidad de las propuestas estratégicas en comunicación y marketing, el impacto es muy significativo y se centra en la eficiencia, la precisión y la personalización en tiempo real. La IA permite a los equipos de marketing y comunicación no solo ser más rápidos, sino también tomar decisiones más inteligentes, lo que se traduce en propuestas estratégicas mucho más sólidas y efectivas:

• La IA procesa y analiza volúmenes de datos (Big Data) en segundos, algo que llevaría semanas a un equipo humano. Esto incluye historial de clientes, rendimiento de campañas, tendencias de búsqueda y sentimientos en redes sociales.

• Las herramientas de IA ofrecen insights (conocimientos profundos) accionables casi en tiempo real, permitiendo a los estrategas ajustar tácticas de campaña de forma inmediata en lugar de esperar a los informes post-campaña.

• La IA puede anticipar tendencias futuras y el comportamiento del consumidor (qué clientes son más propensos a comprar o darse de baja), lo que permite a las empresas diseñar estrategias preventivas y proactivas.

• La IA permite una segmentación de audiencia hiper-precisa basada en patrones de comportamiento, intereses y datos demográficos detallados, superando la segmentación manual.

• Se pueden generar mensajes, ofertas y experiencias (como recomendaciones de productos en e-commerce) que se adaptan automáticamente a cada usuario individual, aumentando la relevancia y las tasas de conversión.

• Las herramientas impulsadas por IA analizan palabras clave, contenido de la competencia y tendencias para sugerir mejoras en el contenido y asegurar que este esté optimizado para los motores de búsqueda y la audiencia objetivo.

• Las tareas repetitivas y de gran volumen, como la programación de publicaciones, la segmentación de emails, la gestión de chatbots y la optimización de “push notifications” en comunicación (ej. Google Ads, Meta Ads), se automatizan, liberando a los profesionales para centrarse en la estrategia y la creatividad.

• Y qué decir de la IA generativa (con herramientas como ChatGPT, Gemini, Dal-ee, Jasper) puede crear borradores de textos, descripciones de productos, títulos publicitarios e incluso guiones en cuestión de minutos. Esto acelera significativamente la fase de ejecución de las campañas.

Como vemos el paradigma de “Quick, Cheap y Good”, efectivamente ha cambiado, con la IA una propuesta sin duda puede se Quick y Good pero no necesariamente Cheap, finalmente la creatividad y la estrategia de inteligencia humana tiene su costo y su inversión, que sin duda deben redituar en la rentabilidad.

La IA no solo hace el marketing más rápido, sino que lo hace intrínsecamente más estratégico. La IA actúa como un aliado que reduce el "tiempo" de análisis y creación, además de aumentar la "forma" (precisión) al basar las propuestas en datos masivos y predicciones fiables.

En lugar de reemplazar al estratega, la IA le proporciona caminos y opciones como una "máquina de hacer tareas" para que las propuestas sean más oportunas, más relevantes y, en última instancia, más efectivas.

Hay ejemplos de marcas que utilizan la IA para la personalización y la retención (predicción) de sus clientes, como lo hacen Amazon y Netflix

Amazon utiliza IA para analizar el historial de navegación, compras y búsquedas para ofrecer recomendaciones de productos hiper-personalizadas en tiempo real. Esto no solo impulsa las ventas inmediatas, sino que también refuerza la lealtad del cliente. La IA también optimiza la gestión de inventario y la planificación de rutas logísticas, lo cual mejora la promesa de entrega, esto es una parte clave de su comunicación.

Netflix y Spotify son otro ejemplo en sus sistemas de recomendación (música o contenido) son la base de su éxito. La IA predice qué serie o canción es más probable que disfrute un usuario individual, resultando en un aumento del tiempo de permanencia y una reducción de la tasa de cancelación.

Otra marca que ha revolucionado la experiencia del cliente es Sephora, reduciendo las devoluciones de producto, mediante su función "Virtual Artist" (Realidad Aumentada con IA). Esta herramienta permite a los clientes "probarse" el maquillaje de forma virtual en su rostro usando la cámara del móvil.

Esto ha resultado en una mayor interacción, un aumento en las ventas online (al dar más seguridad en la compra) y, significativamente, una reducción de las devoluciones de productos, ya que los clientes pueden elegir mejor los tonos antes de comprar.

En conclusión, el paradigma se ha convertido en Quick, Good and Inteligent.