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Diccionario básico de Inteligencia Artificial para mercadólogos: conceptos aplicados al marketing que DEBES saber

A continuación te compartimos un glosario (un mínimo diccionario básico) de términos de la Inteligencia Artificial aplicados al marketing

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Desde su irrupción, la Inteligencia Artificial (IA) ha transformado la industria del marketing digital. Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, generar contenido automatizado y mejorar la experiencia del cliente, ayuda a los mercadólogos a crear estrategias más eficientes y personalizadas.

Para aprovechar al máximo estas tecnologías, resulta fundamental conocer los conceptos clave de IA y cómo se aplican específicamente al marketing.

A continuación te compartimos un glosario (un mínimo diccionario básico) de términos y conceptos de la Inteligencia Artificial aplicados al marketing que DEBES saber.

1. Inteligencia Artificial (IA) en marketing

La IA en marketing se refiere al uso de tecnologías avanzadas para analizar datos y automatizar procesos, como la segmentación de audiencias, la personalización de mensajes y la predicción de comportamientos. Gracias a la IA, los mercadólogos pueden optimizar sus campañas y mejorar la toma de decisiones.

2. Machine Learning (Aprendizaje automático)

El aprendizaje automático es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender de datos sin necesidad de ser programadas explícitamente. En marketing, se utiliza para identificar patrones en el comportamiento de los consumidores y mejorar la personalización de las campañas.

3. ChatGPT y generación de contenido automatizado

ChatGPT es una herramienta basada en IA que utiliza modelos de lenguaje natural para generar texto de manera automática. En marketing, ChatGPT se emplea para crear contenido, responder preguntas de los clientes y asistir en la redacción de correos electrónicos, posts de blog o descripciones de productos.

4. Personalización en tiempo real

Una de las aplicaciones más poderosas de la IA en marketing es la capacidad de personalizar las interacciones con los clientes en tiempo real. A través del análisis de datos en vivo, las marcas pueden adaptar mensajes, ofertas o recomendaciones a cada usuario individual, mejorando la experiencia del cliente y aumentando las conversiones.

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5. Segmentación avanzada de audiencias

La IA permite una segmentación de audiencias mucho más precisa que las técnicas tradicionales. Utilizando big data, el machine learning y análisis predictivo, los mercadólogos pueden identificar segmentos de clientes basados no solo en características demográficas, sino también en sus comportamientos, intereses y patrones de compra.

6. Automatización del marketing

La automatización del marketing consiste en el uso de software para realizar tareas repetitivas, como el envío de correos electrónicos o la gestión de redes sociales, sin la intervención manual. Herramientas de IA permiten optimizar estas tareas y mejorar los resultados de las campañas de manera más eficiente.

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7. Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza IA y machine learning para analizar datos históricos y predecir comportamientos futuros. En marketing, esta tecnología permite a las empresas anticipar tendencias de consumo, optimizar el inventario o ajustar las estrategias de comunicación antes de que se presenten cambios en el mercado.

8. Chatbots para atención al cliente

Los chatbots son asistentes virtuales impulsados por IA que interactúan con los usuarios a través de texto o voz, simulando una conversación humana. Los chatbots son fundamentales en la atención al cliente y marketing digital, ya que permiten responder preguntas, ofrecer recomendaciones de productos y gestionar solicitudes sin la intervención humana.

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9. Visión por computadora en marketing visual

La visión por computadora es una rama de la IA que permite a las máquinas “ver” y analizar imágenes y videos. En marketing, esta tecnología se utiliza para analizar contenido visual generado por los usuarios, realizar análisis de productos o incluso crear campañas publicitarias basadas en imágenes personalizadas.

10. Recomendaciones personalizadas basadas en IA

Los sistemas de recomendación impulsados por IA analizan el comportamiento de los usuarios para sugerir productos o servicios que se adapten a sus preferencias. Esta tecnología es utilizada por plataformas como Amazon o Netflix y es clave para mejorar la experiencia de compra y fidelización del cliente.

11. Pruebas A/B con IA

Las pruebas A/B son una técnica que permite comparar dos versiones de una campaña, sitio web o anuncio para ver cuál genera mejores resultados. La IA mejora este proceso al analizar más rápido los datos y recomendar ajustes automáticos para mejorar la tasa de conversión.

12. Optimización de motores de búsqueda (SEO) con IA

El SEO potenciado por IA permite a las marcas mejorar su posicionamiento en los motores de búsqueda. Herramientas de IA analizan las palabras clave, el contenido de la página y el comportamiento de los usuarios para sugerir estrategias de optimización que aumenten la visibilidad y el tráfico orgánico.

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13. Sentiment Analysis (Análisis de sentimientos)

El análisis de sentimientos es una técnica que utiliza la IA para identificar las emociones detrás de los comentarios de los usuarios en redes sociales, reseñas y otras plataformas. Esto permite a las marcas evaluar la percepción pública de sus productos o campañas y ajustar su enfoque en función de las respuestas emocionales del público.

14. Data Mining (Minería de datos)

La minería de datos es el proceso de analizar grandes volúmenes de datos para encontrar patrones y tendencias relevantes. En marketing, la minería de datos impulsada por IA ayuda a descubrir información valiosa sobre los clientes, como sus preferencias, comportamientos de compra y patrones de interacción.

15. Marketing programático

El marketing programático se refiere a la compra automatizada de anuncios digitales, utilizando Inteligencia Artificial para decidir qué anuncios mostrar, a quién y en qué momento. Esta técnica permite una mejor optimización de los recursos publicitarios y una mayor personalización de las campañas.

16. Automatización conversacional

La automatización conversacional consiste en el uso de IA para gestionar interacciones con los clientes a través de asistentes virtuales o chatbots. Estas interacciones pueden ser tan sencillas como responder preguntas frecuentes o tan complejas como guiar a un cliente a través de todo el proceso de compra.

17. Redes neuronales en marketing

Las redes neuronales son modelos de IA que imitan el funcionamiento del cerebro humano para procesar datos y tomar decisiones. En marketing, las redes neuronales se utilizan para analizar grandes volúmenes de datos y hacer predicciones precisas sobre el comportamiento del consumidor.

18. Inteligencia Artificial Generativa

La IA generativa es una rama de la IA que se centra en la creación de contenido, como textos, imágenes o videos, de manera autónoma. En marketing, la Inteligencia Artificial generativa permite crear anuncios, gráficos o incluso contenidos personalizados para audiencias específicas de manera automática.

19. Modelos de lenguaje preentrenados (como GPT)

Los modelos de lenguaje preentrenados, como GPT (Generative Pretrained Transformer), son sistemas de IA entrenados con grandes volúmenes de texto para generar respuestas y contenidos coherentes y contextuales. Estas herramientas son útiles para la creación de contenido y la automatización de diálogos en marketing.

20. Plataformas de experiencia del cliente (CX)

Las plataformas de experiencia del cliente utilizan IA para gestionar y mejorar cada interacción entre la marca y el cliente. Desde el análisis del comportamiento del consumidor hasta la personalización de ofertas, estas plataformas ayudan a optimizar la lealtad y satisfacción del cliente.

 

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