Las herramientas de inteligencia artificial se están convirtiendo en algo común en las actividades de marketing por correo electrónico, pero su eficacia depende de qué tan bien se integre la tecnología en los sistemas existentes y en los procesos cambiantes dentro de la función de marketing. El enfoque que obtiene resultados significativos se centra en la gobernanza, la calidad de los datos y la medición. Independientemente de los detalles de cualquier implementación de IA en este contexto, es justo decir desde el principio que la IA funciona mejor cuando se la trata como parte de la infraestructura de marketing en lugar de como una herramienta de creación de medios.
Como ocurre con cualquier integración de software, el éxito de la IA en las campañas de correo electrónico depende del acceso a información estructurada y confiable, a menudo alojada en una plataforma CRM. Pero independientemente de la fuente de los datos, el trabajo inicial consiste en consolidar registros, definir las etapas del acuerdo y garantizar que el historial de participación se pueda extraer de uno o varios sistemas. Sin esto, a los modelos de IA les resulta difícil distinguir entre, por ejemplo, clientes potenciales en las primeras etapas y prospectos firmes, o comprender qué mensajes apoyan la progresión a través de las etapas del embudo de ventas. La calidad de los datos, como siempre, es un requisito previo para una generación de contenido eficaz.
El consentimiento del destinatario es fundamental en el correo electrónico, y los sistemas impulsados por IA funcionan rápido: su misma velocidad y eficiencia expondrán a una organización a acusaciones de correo no solicitado a menos que se tenga cuidado. Los equipos de marketing deben revisar las suscripciones y examinar sus políticas de cumplimiento existentes antes de intensificar el uso de flujos de trabajo generados por IA.
Una vez que los datos y el consentimiento están en su lugar (posiblemente la mayor parte de la actividad del equipo de marketing en cualquier campaña), las herramientas de inteligencia artificial se pueden integrar en los flujos de trabajo de correo electrónico. Los asistentes nativos que se envían con plataformas de marketing pueden presentarse como más efectivos que las herramientas desconectadas, aunque las empresas pueden desear diversificar sus proveedores de software para evitar la dependencia de los proveedores y tener más opciones y posibilidades de prueba (ver más abajo).
Sin embargo, las IA ‘nativas’ de CRM voluntad poder hacer referencia a datos de contacto, información de ofertas y campañas anteriores sin integración. El trabajo de establecer conexiones entre una IA de terceros (quizás ejecutándose localmente) es una tarea que generalmente es mejor que la realice un especialista en TI, y es posible que las organizaciones más pequeñas no tengan el personal o los recursos necesarios.
Poniéndose en marcha
Una vez que se les da acceso a los datos de los clientes, una IA puede ayudar a los especialistas en marketing a generar líneas de asunto, textos del cuerpo, medios enriquecidos y llamadas a la acción dentro del editor de correo electrónico. El contenido modular (crear mensajes con bloques de contenido específicos) ayuda a conservar la visibilidad y proporciona el equilibrio entre mensajería impersonal y totalmente automatizada y la creación de contenido manual. El espíritu predominante debe ser el de curación de contenido asistida con la supervisión de un especialista en marketing humano.
La creación de bibliotecas de introducciones, cuerpos de texto, descripciones de productos y llamados a la acción significa que las herramientas de inteligencia artificial reciben la mayor ayuda posible para recopilar correos electrónicos que sean relevantes para los destinatarios. También tiene el beneficio secundario de realizar un seguimiento de la eficacia de los elementos de contenido individuales.
Para ayudar a retener el elemento humano y evitar la violación de las políticas de datos (y garantizar que los mensajes de la marca sigan siendo correctos), los procesos de aprobación son esenciales. En términos prácticos, el contenido generado exclusivamente por IA no está necesariamente listo para su implementación inmediata. Las empresas deben revisar sus flujos de trabajo y resultados de muestra, particularmente para campañas que involucran mención de precios. En industrias reguladas o áreas sensibles al cumplimiento, esta supervisión es crítica para el negocio.
El arte del aviso
La calidad de los resultados de la IA depende de la claridad con la que los especialistas en marketing puedan definir la audiencia, establecer los objetivos de una campaña y determinar qué limitaciones son necesarias. Solicitar una IA de manera efectiva es una habilidad que se adquiere y, en el contexto de las campañas de correo electrónico, las indicaciones deben especificar las etapas del ciclo de vida de los destinatarios, la membresía del segmento y el llamado a la acción deseado, todo traducido al contexto específico de CRM (dictando nombres de campos sin procesar, por ejemplo).
Los correos electrónicos de bienvenida y activación deben centrarse en introducir valor y fomentar las primeras acciones. Los correos electrónicos enriquecedores fomentan la comprensión a través de ejemplos y estudios de casos, y también establecen el tono de voz y el espíritu de la marca. Los mensajes de aceleración de ventas se dirigen a contactos que ya han mostrado su intención; en este caso, la interacción repetida con la información sobre precios puede ser eficaz. Los correos electrónicos de renovación y expansión se centran en reforzar el valor entregado e introducir adiciones relevantes. Es una buena práctica guiar a la IA para que produzca contenido alineado con un objetivo específico por separado. El compromiso amplio, generado o ayudado por IA o hecho a mano, puede ser demasiado genérico para ser eficaz para las ventas.
Controles y contrapesos
Una frase que suele surgir en las implementaciones de IA en muchos contextos es barandillas. A los efectos de las campañas de correo electrónico, a menudo se cita un proceso de control de calidad de dos etapas: la primera etapa evalúa la claridad y precisión del mensaje y la segunda verifica el cumplimiento, incluido el uso de datos en términos de regulación local (es decir, local para el destinatario). Este nivel de atención ayuda a prevenir problemas comunes relacionados con la IA, como estadísticas inventadas, afirmaciones exageradas, tonos inconsistentes o mensajes anodinos. La inteligencia artificial sigue siendo una tecnología nueva y los especialistas en marketing, como la mayoría de las personas, todavía están encontrando su camino entre las innumerables oportunidades que ofrece la IA.
Es importante considerar la privacidad y el consentimiento desde el principio. Al solicitar una IA, la entrada debe limitar los niveles de personalización al consentimiento otorgado. Cuando esto no se sabe o se niega, debería haber respuestas y comportamientos a los que recurrir. Es aconsejable pecar de cauteloso.
Cabe señalar que la relevancia o personalización no necesariamente requiere el uso exhaustivo de todos los puntos de datos disponibles. ¡Una marca que demuestra cuánto sabe sobre sus clientes potenciales tiene más probabilidades de generar desconfianza que deleite!
Pruebas
Como todas las actividades de marketing, la medición es fundamental para evaluar la contribución de la IA. Un enfoque de prueba y aprendizaje se puede dividir según las etapas del ciclo de vida, por demografía o por resultado deseado. La IA no es una solución mágica para eliminar tareas como las pruebas A/B o el seguimiento de respuestas. Con la IA en particular, dada su velocidad y eficiencia, es aconsejable cambiar una variable a la vez para mantener la claridad en torno a la causa y el efecto.
Con la IA nativa de CRM, la participación, las conversiones y el movimiento a lo largo de los canales se pueden vincular a variantes o mensajes de contenido específicos. Esto permite a los equipos comparar el contenido generado por IA con alternativas escritas por humanos y evaluar si la IA mejora los resultados o simplemente reduce el tiempo de producción. Las mismas consideraciones son posibles con las IA externas, por supuesto (aunque con una sobrecarga técnica), y las pruebas A/B. del modelo de lenguaje en sí puede ser muy eficaz. En resumen, si tienes los recursos y falta la propia IA del CRM, implementar un modelo diferente (uno que esté más centrado en un sector, o más capaz en general) es una opción que vale la pena explorar.
Finalmente, el texto producido por el proceso óptimo de IA+humano puede y debe reutilizarse para otros canales. Esto ahorra trabajo repetitivo y puede ayudar a garantizar que la voz de una marca se mantenga en todos los mensajes externos.
Conclusión
La IA puede ayudar a los especialistas en marketing a trabajar más rápido y cubrir más terreno con campañas de correo electrónico, pero, a menos que se maneje con cuidado, puede multiplicar los errores si no se maneja con cuidado. El éxito proviene de una suma de partes: sistemas de inteligencia artificial, ingeniería rápida, procesos de revisión y medición de la efectividad. La sofisticación de un modelo o software de marketing rara vez determina el resultado. La adopción de la IA para el correo electrónico debe tratarse como un cambio operativo y, como le informará cualquier especialista en gestión de cambios, el cambio necesita planificación, control y evaluación.
(Fuente de la imagen: “Mailbox” de jparise tiene licencia CC BY-SA 2.0).
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