Optimizando el marketing en línea con insights de IA

El marketing online está lleno de retos, sobre todo cuando se trata de manejar grandes volúmenes de datos. Los marketers tienen que analizar las actividades de la competencia, investigar contenido y desarrollar estrategias de marca sólidas, pero hacerlo manualmente puede ser abrumador. Intentar mirar cientos o incluso miles de piezas de contenido online a mano a menudo lleva a errores y campañas débiles.

Para ayudar a resolver estos desafíos, proponemos un nuevo sistema que combina la intuición humana con la eficiencia de la inteligencia artificial (IA). Este sistema está diseñado para apoyar a los marketers en todas las etapas de su trabajo, desde la planificación de estrategias hasta la creación de contenido y la ejecución de campañas. Una característica clave de este sistema es un modelo que puede predecir las tasas de clics (CTR) para anuncios, lo cual ayuda a determinar qué contenido funcionará mejor. Este modelo utiliza grandes modelos de lenguaje (LLMs) para analizar el contenido exitoso de la competencia e identificar los elementos clave que lo hacen efectivo, como los públicos objetivo, necesidades de los clientes y características del producto.

Después de identificar estos elementos clave, se agrupan en categorías más amplias como temas de comunicación y Perfiles de Clientes específicos. Al combinar estas ideas con datos de las propias campañas de marketing de una marca, el sistema crea una estrategia para involucrar nuevos perfiles de clientes y genera informes de contenido detallados, como historias de usuarios. Estas historias de usuarios pueden ser utilizadas directamente por los equipos de marketing para agilizar la creación de contenido y la ejecución de campañas.

Usar este sistema permite a los marketers filtrar rápidamente grandes conjuntos de datos, proporcionándoles información útil que puede mejorar la efectividad de las campañas y la satisfacción laboral.

#El Complejo Mundo del Marketing Online

El entorno del marketing online de hoy está sobrecargado con una gran cantidad de contenido. Esto incluye bases de datos de anuncios, varias campañas de marketing de los competidores y información sobre audiencias de usuarios. Los marketers deben no solo filtrar esta información, sino también extraer ideas valiosas sobre segmentos de audiencia, temas en tendencia y necesidades de los clientes.

Los recientes desarrollos en el campo de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) los han convertido en herramientas potentes para varias tareas. Estos modelos han sido entrenados en grandes conjuntos de datos y son capaces de analizar y generar contenido. Pueden filtrar enormes cantidades de datos y ayudar a identificar elementos clave para un enfoque de marketing dirigido. Además, pueden crear nuevo contenido publicitario en formatos de texto y multimedia.

Sin embargo, los LLMs estándar todavía tienen debilidades cuando se trata de puntuar contenido de manera efectiva, lo cual es esencial para campañas de marketing exitosas. La investigación muestra que un modelo especializado construido para predecir CTR basado en contenido publicitario supera a los LLMs estándar. Esto significa que los marketers necesitan un sistema que integre análisis predictivo con LLMs para tomar decisiones informadas.

#Entendiendo los Estilos de Comunicación y Perfiles de Usuario

Las estrategias de marketing efectivas involucran más que solo procesar números; también requieren una comprensión de los estilos de comunicación. Para crear una buena historia de marketing, es crucial reconocer diferentes estilos de comunicación y cómo varían según el perfil del cliente. Esto permite a los marketers construir narrativas que se conecten profundamente con su audiencia objetivo.

Nuestro sistema va más allá de simplemente identificar perfiles de clientes. Recopila datos sobre antecedentes, necesidades y motivos de los usuarios. Al usar un método de agrupamiento, agrupamos las piezas de contenido en perfiles de clientes distintos basados en características compartidas. Por ejemplo, analizamos datos de dos empresas de transporte en Singapur e identificamos diferentes perfiles de clientes basados en el contenido presentado en sus anuncios.

A través de este análisis, pudimos crear una comprensión más profunda de cada perfil de cliente. Este enfoque ayuda a los marketers a elaborar campañas que resuenen con audiencias específicas, asegurando que su mensaje se alinee con las expectativas de los clientes.

#Identificando Necesidades e Ideas de los Clientes

Además de los perfiles de clientes, identificar los desafíos que enfrentan es vital. Un esquema de comunicación necesita coincidir con las características clave de un perfil para proporcionar contexto a las historias de marketing. Al agrupar datos según los retos de los clientes, podemos descubrir grupos distintos, cada uno representando un desafío único que enfrentan los clientes.

Por ejemplo, en nuestra investigación, encontramos desafíos como "Gestión Ineficiente de Gastos Corporativos y Transporte" y "Mejorando las Operaciones Empresariales y la Satisfacción del Empleado". Al analizar estos retos, los marketers pueden adaptar su mensaje para abordar problemas específicos que encuentran los clientes.

#Puntuar Contenido de Manera Efectiva

Para tomar decisiones informadas sobre qué contenido usar en las campañas de marketing, es crucial tener un sistema de puntuación confiable. Nuestro marco incorpora un modelo de puntuación de contenido que permite a los marketers evaluar el contenido publicitario basado en su rendimiento previsto. Este modelo fue validado usando datos del mundo real de tres marcas en diferentes industrias.

Al evaluar los datos de rendimiento de anuncios, podemos determinar qué contenido es más probable que atraiga efectivamente a las audiencias. Usando este sistema de puntuación, los marketers pueden priorizar el mejor contenido para sus campañas, lo que en última instancia impulsa mejores resultados.

#Comparación con Modelos Actuales

Para validar la efectividad de nuestro marco, lo comparamos con los LLMs populares como GPT-4 y GPT-4o. El rendimiento de los LLMs puede variar debido a su tendencia a producir información inexacta. Sin embargo, nuestro marco mostró resultados mejorados al fundamentar las predicciones con datos relevantes.

Al aplicar un enfoque estructurado para analizar el rendimiento del contenido, nuestro sistema superó a los LLMs en métricas clave como Recall@3 y Recall@5. Estas métricas son cruciales para asegurar que los marketers se enfoquen en las oportunidades más prometedoras en sus esfuerzos publicitarios.

#Narrativa Basada en Datos

Una vez que hemos identificado los perfiles de clientes clave y los desafíos, el siguiente paso es generar una historia que capture la esencia del mensaje de marketing. Esto implica combinar las características de los perfiles de clientes con temas de comunicación relevantes para crear narrativas atractivas.

Por ejemplo, supongamos que estamos trabajando en una campaña para una empresa que busca involucrar nuevas audiencias. Podríamos identificar un perfil de cliente centrado en la eficiencia y un desafío relacionado con la optimización de procesos empresariales. Usando nuestro marco, podemos desarrollar una narrativa con un personaje ficticio que represente este perfil.

Este personaje podría explicar cómo prioriza la eficiencia empresarial pero lucha con la satisfacción del empleado. La historia podría terminar con el personaje reconociendo una solución que beneficia tanto al rendimiento empresarial como a la moral del empleado. Tales narrativas sirven como informes de contenido para los equipos creativos o como propuestas inspiradoras para nuevas campañas.

#Conclusión

En resumen, el sistema que proponemos ofrece una forma de integrar la intuición humana con la eficiencia de la IA para mejorar el proceso de marketing. Aborda los problemas comunes que enfrentan los marketers, como analizar grandes cantidades de contenido y crear estrategias efectivas. Al utilizar una combinación de análisis predictivo y LLMs, los marketers pueden entender mejor a sus audiencias y desarrollar contenido que resuene.

Este enfoque innovador no solo ayuda a agilizar la creación de campañas, sino que también impulsa la efectividad de las campañas y la satisfacción laboral para los profesionales del marketing. A medida que esta tecnología continúa avanzando, imaginamos un futuro donde los marketers puedan acceder fácilmente a las ideas que necesitan para tomar decisiones basadas en datos, transformando en última instancia el panorama del marketing digital.