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Cómo potenciar su estrategia de marketing con la automatización de la IA
La colaboración intuitiva entre la inteligencia artificial (IA) y el esfuerzo humano está impulsando la innovación en una variedad de industrias como las ciencias de la salud, la gestión de la cadena de suministro, la fabricación y la investigación y el desarrollo. En el mundo empresarial, la automatización de la IA equipa a las empresas para crear estrategias de marketing y productos impactantes y mejorar las operaciones para aumentar la productividad.
Poderes de automatización de la IA Marketing de IA , que los especialistas en marketing, como usted, pueden utilizar para impulsar sus campañas sin problemas en función de indicadores de mercado en tiempo real, capacitar a sus equipos de servicio al cliente y crecer de manera integral. Puede crear campañas de marketing altamente personalizadas que resuenen con la audiencia, publicar contenido en momentos óptimos para lograr la máxima participación y ejecutar publicidad dirigida sin problemas.
En este artículo hablamos más sobre la automatización de la IA, cómo beneficia a las organizaciones y cuáles son sus aplicaciones más comunes en el mundo empresarial.
¿Qué es la automatización de la IA?
La automatización de la IA es la integración de la IA con la automatización de tareas repetitivas basadas en reglas. Esta combinación enriquece la automatización regular al incorporar en el proceso capacidades de IA, como la capacidad de aprender y adaptarse de tareas anteriores. Se utiliza en varias áreas para mejorar la eficiencia, como servicio al cliente, fabricación, gestión de la cadena de suministro, comercio electrónico, control de calidad, diseño de productos y más.
La automatización de la IA ha revolucionado la forma en que las marcas abordan sus estrategias comerciales y de marketing. Herramientas de marketing de IA automatice tareas repetitivas con velocidad y eficiencia y le permita analizar grandes cantidades de datos, como comentarios de clientes o empleados y conversaciones sociales, a velocidad y escala, para sacar a la luz los conocimientos necesarios que pueden ser fundamentales para mejorar un negocio.
Tomemos, por ejemplo, el sistema impulsado por IA de Sprout. Escucha de redes sociales solución. La herramienta le permite analizar datos de escucha social (hasta más de 50 000 mensajes por segundo y hasta más de 600 millones de mensajes por día) para que pueda examinar automáticamente miles de millones de puntos de datos y obtener información clave sobre la marca en segundos. Esto le permite tomar decisiones más rápidas e impactantes que resuenan en su público objetivo y lo ayudan a cumplir y superar las expectativas del cliente.
¿Qué es la automatización inteligente (IA)?
La automatización inteligente es la combinación de IA con la automatización de procesos robóticos (RPA) y, a menudo, se utiliza como sinónimo de automatización de IA. Al combinar tareas de IA como aprendizaje automático (ML) y procesamiento natural del lenguaje (NLP) con la automatización tradicional basada en reglas, los sistemas de automatización inteligentes manejan complejos Análisis de IA para mejorar la toma de decisiones y los flujos de trabajo.
Esto se traduce en operaciones optimizadas y productividad mejorada. Al integrar las capacidades cognitivas de la IA con la comprensión de big data, la automatización inteligente ayuda a predecir resultados para que las empresas puedan mejorar los procesos de forma proactiva.
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Por ejemplo, la automatización inteligente se puede utilizar en campañas de correo electrónico de varios pasos, como una campaña promocional en la que cada paso se puede automatizar en función del comportamiento del destinatario. Esto elimina la necesidad de leer manualmente cada respuesta para tomar medidas adicionales, ya que se automatiza en función de condiciones predefinidas. De este modo, podrá ahorrar tiempo y, al mismo tiempo, podrá gestionar campañas a escala.
Cómo la automatización de la IA beneficia a las empresas
La automatización de la IA permite a las empresas automatizar los flujos de trabajo y obtener información procesable a través de tareas de IA como análisis de los sentimientos para que puedan realizar cambios tangibles para impulsar el crecimiento. Profundicemos más para ver los beneficios de la automatización inteligente.
1. Productividad mejorada
La automatización inteligente aumenta la productividad del equipo porque automatiza y optimiza los flujos de trabajo basados en modelos analíticos que garantizan la máxima productividad. También reduce las tareas engorrosas y que consumen mucho tiempo, como el análisis de datos de retroalimentación, al automatizarlas mediante el aprendizaje automático. Esto permite que las herramientas de inteligencia artificial analicen automáticamente millones de puntos de datos de numerosas fuentes de datos en minutos para extraer información que de otro modo habría tomado varias horas manuales para completarse. También reduce el riesgo de errores de cálculo comunes al analizar datos complejos manualmente en busca de patrones y tendencias.
2. Minería de sentimientos
De manera similar, las herramientas de automatización de IA utilizan el aprendizaje automático para identificar automáticamente el sentimiento en los datos como positivo, negativo o neutral y, por lo tanto, brindarle información sobre cómo las personas perciben su marca y sus servicios. Análisis de los sentimientos También se puede aplicar para priorizar automáticamente las quejas de los clientes, de modo que los equipos de atención al cliente sepan qué casos manejar primero.
En Sprout, obtienes métricas de análisis de sentimiento de tu marca automáticamente en forma de gráficos e informes. Estos conocimientos sobre sentimientos se basan en conversaciones sociales a su alrededor en una línea de tiempo determinada, de diferentes grupos demográficos o sobre diversos temas, para ayudarlo a comprender cómo le está yendo a su producto/marca ante el ojo público.
Esta es una ventaja crucial, considerando que el 44% de los líderes empresariales cree que el análisis de sentimientos es fundamental para comprender el comportamiento del consumidor y ya lo están utilizando para guiar sus estrategias, según nuestro Informe sobre el estado de las redes sociales 2023.
3. Rentabilidad
La automatización de la IA no solo ayuda con la productividad: también le permite reasignar inteligentemente los esfuerzos del equipo de manera más estratégica. Además, dado que las herramientas de inteligencia artificial pueden hacerse cargo de gigantescos proyectos de análisis de datos en minutos (y con mayor precisión que los humanos), también reducen los costos asociados con la identificación y rectificación de errores basados en conocimientos incorrectos.
4. Ventaja competitiva
La automatización de la IA utiliza tareas avanzadas como PNL para analizar y filtrar texto con temas y palabras clave predefinidos para que pueda controlar lo que la gente dice sobre su marca y sus competidores. Estos algoritmos le permiten profundizar más en los datos identificados para investigar posibles impulsores del mercado.
En Sprout, puedes hacer esto aplicando Alertas de escucha para notificarle sobre cambios en la conversación sobre sus temas de escucha preferidos. Esta funcionalidad garantiza que nunca se pierda conversaciones relevantes que tengan lugar sobre su marca o sus competidores.
Y como la automatización inteligente le permite procesar big data de fuentes dispares simultáneamente, obtiene información valiosa en tiempo real para que pueda modificar su enfoque rápidamente.
5. Escalabilidad
A diferencia de los sistemas tradicionales que requieren un aumento en el tamaño del equipo para gestionar mayores volúmenes de tareas y sus complejidades a medida que crece la empresa, la automatización inteligente maneja esas mismas tareas manteniendo la eficiencia. Esto le permite escalar de forma rápida y eficiente al tiempo que garantiza la flexibilidad en su entorno de trabajo.
6. Gestión de riesgos y cumplimiento
La automatización de la IA le ayuda a crear una estrategia eficaz de gestión de riesgos mediante la identificación de comentarios incendiarios o sensibles sobre su marca. Esto también le permite administrar su marketing de influencers de manera más efectiva para garantizar que sus influencers sigan las pautas de la marca. De manera similar, la automatización de la IA identifica el fraude financiero y legal al escanear valores atípicos en los patrones de datos para respaldar el cumplimiento.
Cómo funciona la automatización de la IA
Varias tareas de IA funcionan entre bastidores para impulsar la automatización de la IA, incluidas tecnologías como reconocimiento de entidad nombrada (NER) y análisis de sentimiento, que son fundamentales en la gestión de la reputación de la marca y seguro de calidad . Por ejemplo, estas tecnologías pueden identificar automáticamente anomalías en patrones de datos, como comentarios potencialmente provocativos basados en entidades y palabras clave predeterminadas, y alertar al usuario final. Esta capacidad ayuda a los equipos de relaciones públicas, redes sociales y servicio al cliente a abordar inmediatamente dichos comentarios y tomar las medidas adecuadas.
A continuación se ofrece un breve vistazo a lo que sucede detrás de escena en un proceso de automatización de IA y cómo los ingenieros de datos construyen un modelo.
Paso 1: recopilación de datos
Los datos se recopilan de diferentes fuentes, como redes sociales, foros de clientes, artículos de noticias y respuestas a encuestas. Si estamos construyendo un modelo para identificar sentimientos en los datos y enviar alertas y notificaciones cuando se detecta una respuesta inflamatoria, se recopilan datos de una amplia gama de conversaciones en las redes sociales. Cuanto mayores sean los datos, más preciso será en última instancia el modelo.
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Paso 2: preparación de datos
Los datos recopilados se limpian eliminando valores atípicos e inconsistencias y luego se formatean para adaptarse a la herramienta de inteligencia artificial que se utilizará para el análisis de datos.
Paso 3: entrenar el modelo
La herramienta ahora está entrenada con estos datos limpios, que están anotados o etiquetados para que los algoritmos de aprendizaje automático puedan identificar y comprender patrones y asociaciones de palabras. La PNL y los etiquetadores de parte del discurso ayudan en el análisis de texto, mientras que los algoritmos de aprendizaje profundo garantizan que el modelo recuerde estos patrones para poder aplicarlos a análisis de datos similares en el futuro.
Los resultados se validan con los datos de las pruebas y el ciclo se repite hasta que los resultados sean óptimos.
Paso 4: procesamiento de datos
La herramienta de inteligencia artificial ahora puede procesar datos como escucha social o comentarios de los clientes y detectará rápidamente @menciones y palabras clave para las que ha sido entrenado para identificar. El modelo se perfecciona aún más para que sea específico para su negocio e industria.
Por ejemplo, si el modelo selecciona una publicación que viola las pautas de las redes sociales al detectar palabras negativas integradas en su vocabulario, automáticamente tomará acciones predefinidas, como ocultar la publicación, limitar su alcance y alertar al administrador mediante notificaciones.
Paso 5: aprendizaje continuo
Las redes neuronales ayudan a que la herramienta de IA esté en modo de aprendizaje continuo para que recuerde los resultados y los puntos de datos notables de cada ciclo de análisis de datos. También agregará automáticamente nuevas palabras y @menciones a su vocabulario a partir de cualquier dato nuevo que analice. Esto lo hace más inteligente, más rápido y más eficiente con el tiempo.
¿Cuáles son las aplicaciones de la automatización de la IA?
Desde influir en el contenido que vemos en nuestros canales de streaming favoritos hasta enriquecer la atención al paciente y la gestión hotelera, las aplicaciones de la automatización de la IA abundan.
Profundicemos en algunos de ellos en detalle.
Marketing y publicidad
Una de las contribuciones más importantes de la automatización de la IA al marketing es extraer información de análisis conversacional y mejorar la eficiencia empresarial a través de software como RPA y gestión de procesos empresariales (BPM). Las empresas hoy tienen acceso a investigación de mercado innovadora métodos que pueden brindar información clave en cuestión de minutos, en comparación con los enfoques tradicionales que consumen mucho tiempo, como encuestas escritas y grupos focales.
Estos conocimientos ayudan a las marcas a personalizar el contenido para marketing y publicidad. También sirven para influir en otros departamentos, incluidos los de productos o relaciones públicas, para mejorar el compromiso con la marca y garantizar el crecimiento.
Automatización robótica de procesos
El software RPA se utiliza para automatizar tareas basadas en reglas (como la generación de informes) y para potenciar automatización de marketing como configurar flujos de trabajo automáticos para publicar contenido. Esta capacidad es fundamental para ayudar a los equipos remotos a colaborar mejor con una mayor transparencia en los flujos de trabajo.
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Por ejemplo, la función Tiempos de envío óptimos de Sprout, impulsada por nuestro Tecnología ViralPost® , identifica los mejores horarios de envío para publicar su contenido en un día específico. La capacidad calcula una lista de tiempos sugeridos en función de los factores de participación para optimizar el alcance de su contenido y garantizar que sus esfuerzos se basen en resultados.
Gestión de Procesos de Negocio
BPM ayuda a analizar automáticamente qué métodos son óptimos en las diferentes etapas del ciclo de aprobación de un proyecto para que puedan replicarse y alcanzar el resultado deseado. Esto requiere que el software identifique una estrategia eficaz, cree un modelo de gestión de procesos y luego analice y mida la eficacia de ese modelo.
Una aplicación común de BPM es en obtención . La automatización de IA basada en BPM automatiza todo el proceso de compra, que involucra etapas como la creación de una orden de compra, su aprobación, procesamiento, entrega y pago.
Experiencia del cliente
Las herramientas de automatización de IA pueden predecir las necesidades de los clientes mediante el análisis de tendencias demográficas y de comportamiento en datos históricos, lo que le permite anticipar las brechas del mercado y actuar en consecuencia. También puede optimizar las interacciones con los clientes a través de diferentes canales, como su sitio web, redes sociales, aplicaciones y tiendas físicas para brindar una experiencia perfecta.
Cuando todos estos elementos se combinan, sirven para mejorar su desempeño general. experiencia del cliente y satisfacción de marca.
Servicio al Cliente
La automatización inteligente permite IA de servicio al cliente para que los equipos puedan identificar problemas comunes y preguntas frecuentes para programar basados en reglas chatbots y asistentes virtuales. Estas herramientas son fundamentales durante las horas pico con altas solicitudes de servicio, ya que pueden manejar una multitud de consultas de manera eficiente y rápida. A su vez, este enfoque impulsado por IA reduce los tiempos de espera y le permite ofrecer soporte al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mientras garantiza que sus equipos de servicio al cliente no estén agotados.
Si incorporar un asistente virtual en su canal social o sitio web parece desalentador, considere comenzar con uno basado en reglas para enriquecer su enfoque de atención al cliente actual. Basado en reglas de Sprout Constructor de robots le ayuda a trazar un árbol de conversión para cada pregunta y respuesta entre usted y el cliente. Además, puede entrenar a su chatbot para que traslade la conversación a un equipo de atención al cliente en vivo cuando la solicitud se vuelva demasiado compleja.
IA conversacional
Las herramientas de automatización de IA permiten a las empresas comprender los datos de los clientes contextualmente a través de IA conversacional . Estas herramientas recuerdan las interacciones previas con un usuario analizando el tono de sus respuestas e identificándolas como positivas o negativas. Luego lo ayudan a aplicar esos conocimientos a una conversación en curso para que pueda adaptar sus respuestas en función de las emociones percibidas del cliente. Esta personalización enriquece la calidad de la interacción y te hace más memorable para el usuario.
La automatización de la IA también es fundamental para comprender y desarrollar sistemas basados en la voz, ya que permite que el reconocimiento de voz, la transcripción en tiempo real y la generación de voz imiten respuestas habladas similares a las humanas para facilitar las interacciones. Siri y Alexa son ejemplos comunes de IA conversacional.
El futuro de la automatización inteligente
La automatización de la IA está ayudando a empresas de todos los sectores a innovar y acceder a nuevos segmentos de mercado. Les está ayudando a aumentar la participación de mercado y el alcance geográfico, explorar nuevas innovaciones de productos y optimizar costos. Entonces, ya sea que esté buscando dominar la evaluación comparativa competitiva, mejorar su estrategia de contenido o construir la reputación de su marca de manera más estratégica, aproveche el poder de la automatización inteligente para allanar el mejor camino a seguir.
Vea cómo funciona Sprout IA y automatización puede ayudarte a mejorar tu negocio.
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