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Desbloquea el futuro:

Bienvenido al futuro del marketing y las ventas.


Imagina tener un asistente inteligente a tu lado, siempre dispuesto a ayudarte.
Eso es lo que puede ofrecerte la magia de la IA, especialmente herramientas como GPT-4 de OpenAI.
Piensa en GPT-4 como tu multitarea definitivo: puede elaborar contenidos, extraer detalles clave de los datos, resumir artículos largos, actualizar contenidos antiguos, clasificar información e incluso responder a tus preguntas al instante.
Y no se trata de palabrería tecnológica extravagante; se trata de herramientas reales y prácticas que pueden hacer tu trabajo más fácil y eficaz.


Basándonos en los resultados de su evaluación hemos identificado casos de uso específicos adaptados a la categoría de su empresa

Estos casos de uso de la IA están listos para que los aplique en su trabajo diario.

Para asegurarnos de que ofrecemos toda esta información en trozos digeribles, hemos preparado un breve resumen por caso de uso que puede adaptar a continuación. 

Pero eso no es todo. Esté atento a su bandeja de entrada.

Pronto recibirás el primero de una serie de correos electrónicos en los que se profundizará en cada tema, para asegurarte de que estás bien equipado para aprovechar la IA en tus tareas diarias.

Estamos aquí para ayudarte en tu viaje. Si tienes algún comentario, necesitas ajustes o quieres darte de baja, háznoslo saber.

Pero estamos seguros de que lo que te espera puede cambiar las reglas del juego en tu trabajo. Y una nota rápida: si no ves nuestro correo electrónico, echa un vistazo a tu carpeta de correo no deseado y asegúrate de añadirnos a tu lista de confianza para continuar este emocionante viaje.

Creación de contenidos
Muchos profesionales del marketing afirman que el contenido es la clave del éxito.
Sin embargo, crear siempre buenos contenidos puede ser difícil.
Ahí es donde ayudan la IA y los LLM. Ofrecen una forma de gestionar muchas tareas de marketing, desde la redacción de artículos hasta la creación de publicaciones en redes sociales.

Con herramientas de IA como los LLM, puedes generar contenido fresco, desde entradas de blog detalladas sobre las últimas tendencias de marketing digital hasta atractivas actualizaciones de redes sociales.
Además de crear nuevos contenidos, los LLM pueden adaptar el contenido contenido existente a diferentes estilos o audiencias.
Pueden examinar grandes cantidades de datos para encontrar información clavehaciendo que su contenido sea rico en datos. Los LLM pueden simplificar documentos complicados en resúmenes concisos. concisos y ajustar el contenido de el contenido para adaptarlo a diversas plataformas, garantizando su mejor aspecto en todas partes.
Contenido - Casos prácticos
1. Descripciones de productos: Cree descripciones convincentes que impulsen las ventas.
2. Entradas de blog: Posiciona tu marca como una fuente de información de confianza.
3. 3. Redes sociales: Comparta actualizaciones periódicas e interesantes.
4. Ideas de negocio: Propón nuevas ideas y amplía las actuales.
5. Contenido de formato largo: Escribe contenidos atractivos que mantengan a los lectores interesados.
6. Emails personalizados: Conecta personalmente con tu audiencia utilizando mensajes a medida.
7. Contenido Web y App: Mejore la experiencia del usuario con contenidos digitales cautivadores.

Sin embargo, es esencial tener en cuenta que la IA, especialmente los LLM, presenta algunos retos. A veces pueden cometer errores, tener problemas con significados sutiles como el sarcasmo y no siempre captar todo el contexto.
Contenido - CONSEJOS
Mientras que las herramientas de IA sientan las bases de los contenidos, el toque humano los perfecciona. La sinergia entre la IA y los humanos en la creación de contenidos se basa en la colaboración, no en la sustitución.
Para que los profesionales del marketing aprovechen al máximo los LLM, tengan en cuenta estas mejores prácticas:
1. 1. Ingeniería de avisos: Las instrucciones adecuadas pueden generar contenidos que se ajusten a tus objetivos. Dominar esta técnica es vital para un uso eficiente del LLM.
2. 2. Ajuste del modelo de IA: Entrene a los LLM en el estilo y el lenguaje de su empresa. Esto garantiza que el contenido coincide con la voz de su marca, promoviendo la coherencia y reforzando la identidad de la marca.
3. Supervisión humana: La revisión de los contenidos generados por la IA ayuda a detectar imprecisiones y a ajustar los resultados, garantizando una calidad de primer nivel.
Ejemplos del mundo real
¿Aún escéptico? He aquí empresas que han integrado con éxito la IA:

1. BuzzFeed: Utilizan las herramientas de OpenAI para borradores, esquemas y resúmenes, introduciendo "contenido inspirado en IA" que mejora la experiencia del usuario.
2. Unilever: El gigante de los bienes de consumo emplea modelos de IA para los textos de marketing y el contenido de las redes sociales, aumentando su producción de contenidos en más de un 20%.
3. Wayfair y Walmart: La IA les ayuda a elaborar descripciones detalladas de los productos, agilizando su proceso de redacción.
4. Red Bull, LEGO y GE: Utilizan la IA para reutilizar contenidos, convirtiendo los materiales existentes en nuevos formatos de fácil lectura.
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Estudios de mercado
Comprender su mercado es esencial en el competitivo panorama empresarial actual. La investigación de mercado, aunque crucial, puede requerir mucho trabajo. La Inteligencia Artificial (IA), especialmente los Modelos de Lenguaje Amplio (LLM), revoluciona este proceso, ofreciendo información más rápida y precisa.
Estudio de mercado - Casos prácticos
1. Escuchar la voz del cliente: Los clientes son vitales, y la IA puede profundizar en sus reseñas a través de varias plataformas., puede identificar los sentimientos a partir de las reseñas. Estos comentarios pueden orientar las mejoras de marketing y de producto.
2. 2. Realización de grupos de discusión con IA: Los grupos de discusión tradicionales ofrecen información cualitativa, pero consumen muchos recursos. Los LLM pueden simular estos grupos y generar diversas reacciones de los consumidores.
3. Seguimiento de competidores y tendencias de consumo La IA puede rastrear los sitios web, los canales sociales y las opiniones de la competencia, ofreciendo información sobre sus estrategias, lanzamientos de productos y reacciones de los clientes. Además, la IA identifica patrones en una gran cantidad de datos, como los sentimientos de los clientes a través de plataformas, detectando cambios de actitud hacia algunos productos.
4. Análisis predictivo: La IA utiliza datos actuales e históricos para predecir el comportamiento de los consumidores, las tendencias del mercado y los retos.
5. 5. Personalización del marketing: La IA destaca en el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo que permite estrategias de marketing a medida para clientes individuales
Ejemplos del mundo real
¿Aún escéptico? He aquí empresas que han integrado con éxito la IA:

1. BuzzFeed: Utilizan las herramientas de OpenAI para borradores, esquemas y resúmenes, introduciendo "contenido inspirado en IA" que mejora la experiencia del usuario.
2. Unilever: El gigante de los bienes de consumo emplea modelos de IA para los textos de marketing y el contenido de las redes sociales, aumentando su producción de contenidos en más de un 20%.
3. Wayfair y Walmart: La IA les ayuda a elaborar descripciones detalladas de los productos, agilizando su proceso de redacción.
4. Red Bull, LEGO y GE: Utilizan la IA para reutilizar contenidos, convirtiendo los materiales existentes en nuevos formatos de fácil lectura.
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Redacción publicitaria
En la era digital actual, producir textos impactantes y atractivos es primordial. Con la constante afluencia de contenidos, sólo los textos excepcionales destacan de verdad.

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) han surgido como fuerzas transformadoras en este difícil entorno, ofreciendo numerosas ventajas.
Los profesionales del marketing tienen ahora una oportunidad única de aprovechar las capacidades de la IA para crear textos de alta calidad que no sólo destaquen entre la competencia, sino que también creen conexiones profundas con el público.
La IA, y en especial los LLM, están reconfigurando el ámbito de la redacción publicitaria.

No sólo prometen una mayor eficacia, sino que también abren nuevas vías para la creatividad y la innovación estratégica. Al adoptar esta tecnología, los profesionales del marketing pueden obtener una ventaja competitiva significativa.
El proceso de redacción de AI
Generación de textos publicitarios y de ventas: Mediante instrucciones o descripciones de los resultados deseados, los LLM elaboran contenidos publicitarios y de ventas a medida.
Identificación de avatares de clientes: Los LLM profundizan en la información de los clientes, analizando patrones de comportamiento, preferencias y comentarios.
Evaluación del conocimiento del mercado: La IA discierne el sentimiento del mercado, determinando los niveles de conocimiento y familiaridad con el producto.
Elaboración de una propuesta de valor única: La IA analiza las ofertas en relación con los competidores, destacando las características sobresalientes...
Mejora del cuerpo del texto: Con los LLM, se crean narrativas cautivadoras, se abordan las objeciones y se perfeccionan los CTA.
Revisión y pruebas A/B: Garantizamos la precisión gramatical, mantenemos la voz de la marca y perfeccionamos continuamente el texto para lograr el máximo impacto.
Ejemplos del mundo real


eBay: Emplea IA para producir anuncios web masivos, reasignando redactores humanos a proyectos más complejos.
Chase Bank: Utiliza IA para crear anuncios web masivos, permitiendo que la creatividad humana se centre en tareas intrincadas..
BlueFocus Intelligent Communications Group: Se plantea sustituir a algunos redactores por modelos generativos de IA. Su alianza con gigantes tecnológicos como Alibaba y Baidu indica un cambio significativo hacia la IA en la redacción publicitaria.
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Chatbots de atención al cliente
Los chatbots están transformando el servicio al cliente, ofreciendo respuestas en tiempo real y experiencias de usuario mejoradas.
Sus funciones van desde la automatización de procesos hasta el intrincado análisis de datos.

Los chatbots de IA funcionan 24 horas al día, 7 días a la semana, ofrecen respuestas inmediatas y permiten que los agentes humanos se centren en tareas avanzadas.

Los chatbots de IA han pasado de ser sistemas básicos basados en reglas a sofisticados que utilizan el aprendizaje automático y la PNL.A Y a medida que evolucione la tecnología, los chatbots gestionarán interacciones más intrincadas y ofrecerán servicios a medida.

La recopilación y evaluación continuas de datos perfeccionarán aún más la formación de los chatbots. La integración de la IA en el servicio de atención al cliente está redefiniendo las interacciones entre empresas y clientes. Se hace hincapié en un servicio rápido, preciso y personalizado, que aumente la satisfacción del cliente.
Proceso de atención al cliente basado en IA
Metodologías para implementar chatbots de IA:

- Entrenamiento desde cero: Muy personalizable, pero requiere una gran cantidad de datos.
- Perfeccionamiento de modelos existentes: Enfoque equilibrado entre personalización y complejidad.
- Ajuste rápido: Eficiente pero técnicamente difícil.

Colaboración entre humanos e IA: Los chatbots se encargan de las tareas rutinarias, pero las cuestiones complejas las abordan mejor los humanos. La combinación garantiza la eficiencia y el toque humano.
Ejemplos del mundo real

Bizbike:Implementó chatbots para gestionar consultas repetitivas, ahorrando más de 40 horas mensuales.

Belfius:Utiliza chatbots para gestionar las reclamaciones de seguros, categorizándolas y enviándolas a los agentes humanos adecuados.

Sephora: Utiliza una IA de marketing digital para lecciones de cosmética, reseñas de productos y reservas de citas en la tienda.
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Aprendizaje interno con chatbots basados en IA
Todos hemos asistido a sesiones de formación genéricas y hemos olvidado la mayor parte del contenido a la semana siguiente. Pero, ¿y si el aprendizaje se adaptara a nuestras necesidades y ritmo específicos? Según un estudio de Deloitte, las organizaciones que ofrecen programas de aprendizaje personalizados tienen un 30% más de probabilidades de ser líderes del mercado. Un chatbot de IA puede evaluar los niveles de competencia de cada empleado, identificar áreas de mejora y personalizar el contenido de la formación en consecuencia, convirtiendo la formación de una tarea en un cambio de juego.

Los chatbots impulsados por IA están transformando la forma en que las empresas gestionan la formación interna y la difusión de conocimientos. Piense en los chatbots como mentores personales 24 horas al día, 7 días a la semana, que proporcionan información y formación a la carta.
Proceso de aprendizaje interno basado en IA
Más allá de la atención al cliente: Los chatbots pueden servir como mentores internos, sacando información en tiempo real y guiando a los empleados.
Formación personalizada: La IA puede personalizar el contenido de la formación en función de las competencias y necesidades de cada persona. Los programas de aprendizaje personalizados producen mejores resultados.
Renovación de la incorporación: Los chatbots de IA ofrecen una experiencia de incorporación optimizada, guiando a los recién llegados a través de políticas, presentaciones de equipo y presentación de documentos.
El auge de los chatbots internos: Estos bots se están convirtiendo en herramientas indispensables, desde proporcionar artículos de la base de conocimientos hasta facilitar la incorporación y supervisar las visitas a la oficina.
Ejemplos del mundo real y estudios de casos
Knowledge Bot: El bot de una consultora global redujo el tiempo de recuperación de información en un 20%.
Bot de bienvenida : El bot de incorporación de una startup tecnológica redujo la carga de trabajo de RRHH en un 30%.
Bombero: El bot de un gigante del comercio electrónico redujo a la mitad el tiempo de aprobación del acceso a las aplicaciones.
Asistente de oficina: Una empresa de atención sanitaria logró una tasa de cumplimiento del 90% durante la pandemia.
RecruiterBot : El bot de una empresa de medios de comunicación mejoró la eficiencia de las referencias en un 50%.
Character.AI : Una startup de IA valorada en mil millones de dólares, ofrece a las empresas chatbots personalizables para la atención al empleado 24 horas al día, 7 días a la semana.
Ventajas, retos y futuro
Ahorro de tiempo y dinero: Automatización de tareas, liberando a los equipos para el trabajo estratégico.
Experiencia personalizada: Formación y apoyo únicos para cada empleado.
Conocimiento de los datos: Los chatbots proporcionan información a través del análisis de datos, ayudando a la toma de decisiones.

Imagina un mundo en el que cada empleado tenga acceso 24/7 a un mentor para recibir formación y apoyo. Aunque existen desafíos, los inmensos beneficios hacen que los chatbots de IA sean indispensables.
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Desarrollo e innovación de productos
La IA está revolucionando el ámbito del desarrollo de productos y la innovación.

Desde predecir el éxito de un producto hasta acelerar la creación de prototipos, sus capacidades son amplias y transformadoras.

Las empresas tienen la oportunidad de aprovechar la IA, remodelando sus procesos de innovación e impulsando el crecimiento.

El profundo impacto de la IA es evidente en todos los sectores, por lo que integrarla no es sólo una opción, sino una necesidad para seguir siendo competitivos.
Proceso de innovación impulsado por la IA
Encender la innovación: La IA procesa enormes cantidades de datos a la velocidad del rayo, identificando tendencias y patrones ocultos que pueden ser la base de nuevas ideas de productos. Este enfoque basado en los datos fomenta la creatividad y la innovación.
Optimización de ideas: La IA utiliza modelos predictivos y algoritmos para evaluar el éxito potencial de cada idea. Las evalúa basándose en datos históricos, tendencias de mercado y comportamientos conocidos de los consumidores, garantizando que solo progresen las ideas más viables.
Predicción de tendencias futuras: A través de análisis predictivos avanzados, la IA puede prever cambios en el mercado, en el comportamiento de los consumidores y posibles desafíos. Esta previsión permite a las empresas adelantarse a los acontecimientos.
Potenciación de la toma de decisiones: La IA proporciona información basada en datos, garantizando que las decisiones estén respaldadas por datos sólidos y no sólo por la intuición. Esto aumenta las posibilidades de éxito del producto.
Aceleración de la creación de prototipos: Mediante el aprendizaje automático, la IA puede probar e iterar diseños rápidamente. Al simular las interacciones de los usuarios y predecir posibles problemas, los productos pueden perfeccionarse antes de llegar al mercado, lo que ahorra tiempo y recursos.
Ejemplos y casos reales
Anheuser-Busch: Este gigante cervecero aprovecha la IA y el aprendizaje automático para derivar conceptos de productos innovadores. Analizando los datos de ventas, las preferencias de los consumidores y las tendencias del sector, generan nuevas ideas.
Procter & Gamble: P&G utilizó las capacidades predictivas de la IA para detectar una tendencia hacia los productos naturales y orgánicos, lo que llevó al lanzamiento de la línea "Tide Purclean"...
Coca-Cola: Mediante el análisis de las redes sociales, los datos de ventas y los comportamientos de los consumidores con IA, Coca-Cola identificó una demanda de bebidas más saludables, lo que condujo a la introducción de su gama baja en azúcar y sin azúcar.
Walmart: aprovecha la IA en todas sus operaciones, desde el análisis de los datos de los proveedores hasta la optimización de las rutas de reparto. También utilizan tecnologías de IA como la visión por ordenador y el aprendizaje automático para agilizar las operaciones en las tiendas.
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Gestión de marca y reputación en línea
"La marca es la promesa que haces; tu reputación depende de si cumples o no esa promesa".
La IA y los grandes modelos lingüísticos (LLM) ofrecen soluciones para sortear estos retos, revolucionando la gestión de la marca.
Desde análisis de opiniones a gestión de crisisla IA aporta una serie de herramientas que pueden reforzar el prestigio de una marca en Internet.
Los LLM, con sus capacidades de generación de texto similares a las humanas, pueden crear contenido que se ajuste a la voz y la imagen de una marca.
La IA y los LLM como GPT-4 están llamados a transformar aún más el marketing y las ventas. Cada vez se pone más énfasis en la velocidad, la automatización y la personalización en tiempo real.
Los LLM avanzados podrían revolucionar el marketing de contenidos y mejorar la atención al cliente.
Los chatbots impulsados por IA pronto podrían ser indistinguibles de los representantes humanos de atención al cliente.
Gestión de marca con AI Advantage
Análisis del sentimiento: La IA mide el sentimiento de los clientes en tiempo real, analizando el tono de las opiniones y las publicaciones en las redes sociales.
Supervisión de marcas: La IA supervisa las menciones en línea en todas las plataformas, garantizando que las marcas sean conscientes de su percepción en línea.
Análisis de la competencia: La IA rastrea las actividades de los competidores y el sentimiento del público, ofreciendo información estratégica.
Análisis predictivo: La previsión de la IA permite a las marcas anticiparse a las necesidades de los clientes y ajustar sus estrategias.
Personalización: La IA mejora la experiencia del cliente ofreciéndole contenidos y ofertas a medida.
Chatbots y asistentes virtuales: Ofrecen un servicio de atención al cliente 24/7, asegurando reseñas online positivas.
Creación de contenidos: La IA ayuda a crear contenido optimizado para SEO que resuene con el público objetivo.
Gestión de crisis: La IA identifica posibles crisis analizando las conversaciones en línea, lo que permite una gestión proactiva de la marca.
Éxitos reales
Radisson Blu: Utiliza BOTSHOT para la gestión de opiniones, obteniendo información en tiempo real sobre los sentimientos de los huéspedes. Las alertas inmediatas permiten mejorar rápidamente el servicio.
Wyndham: Responde activamente a las opiniones en línea, abordando las preocupaciones de los huéspedes y mostrando su compromiso con la experiencia del cliente.
L'Oréal: L'Oréal: Desarrolló un algoritmo para determinar el tono perfecto de la base de maquillaje en función del color de la piel, el tono y la textura del cabello...
Nike: Optimizó su 'Nike+ App' con IA, ofreciendo programas de entrenamiento personalizados.
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Comercio electrónico
La aparición de las plataformas de comercio electrónico supuso un salto significativo en el panorama digital, pero su tecnología básica apenas experimentó innovaciones durante años.
Pero a medida que se acercaba 2023, comenzó un cambio sísmico, impulsado por los avances en Inteligencia Artificial.

Esta revolución de la IA está haciendo evolucionar el comercio electrónico de meros catálogos de productos a plataformas que comprenden realmente la intención humana.
Desde el emparejamiento hasta la comprensión, pasando por la integración de datos en tiempo real y la compra multimedia, la IA está sentando las bases para una experiencia de compra en línea transformadora.
Comercio electrónico con IA
De la concordancia a la comprensión: La IA profundiza en las consultas de los usuarios, comprendiendo su intención subyacente, en lugar de limitarse a emparejar palabras clave.
Clasificación de resultados mejorada: La IA elabora resultados de búsqueda personalizados basados en las preferencias de los usuarios, los datos de comportamiento y las tendencias del mercado.
Integración de datos en tiempo real: La IA ajusta dinámicamente las visualizaciones y recomendaciones de productos en función de cada acción del usuario.
Modelos de IA individualizados: La IA evoluciona con cada interacción del usuario, agilizando y personalizando la experiencia de compra a lo largo del tiempo.
Personalización real: La IA crea una experiencia de compra a medida desde la primera interacción del usuario.
Comercialización mejorada por IA: La IA proporciona información, análisis y sugerencias, perfeccionando sus algoritmos a partir de la experiencia humana.
Comercio conversacional: Los chatbots basados en IA transforman la compra en un diálogo, guiando a los usuarios a lo largo de todo el proceso.
Aplicación en el mundo real
Amazon: Dominó las recomendaciones personalizadas de productos utilizando IA, impulsando más del 35% de las compras de productos sugeridos por IA.
Sephora: Aumentó la retención en un 4% mediante recomendaciones de productos basadas en IA y chatbots mejorados en Messenger.
BMW: Empleó chatbots de IA generativa en las primeras etapas de investigación de clientes, ampliando significativamente los tiempos de interacción del usuario.
Pizza Hut: Automatizó el 70% de los puntos de contacto con el cliente con chatbots, acelerando los tiempos de pedido y mejorando la satisfacción del cliente.
eBay: Identificó compradores de alta intención utilizando IA, desplegando promociones perfectamente sincronizadas para aumentar las conversiones.
Shopify y General Motors: Perfeccionaron las descripciones de sus productos mediante IA, garantizando un contenido preciso y atractivo para los usuarios.
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La pila de ventas basada en IA
La tecnología de capacitación de ventas, con la ayuda de la IA, está experimentando un renacimiento transformador.
Las herramientas basadas en IA son adaptables, se amoldan a las necesidades humanas y amplían las capacidades de venta.
Capacidades como la visión por ordenador, la PNL y el aprendizaje profundo convierten a la IA en un potente aliado para las ventas.
El objetivo es evolucionar de utilidades prácticas a asesores de IA indispensables, remodelando los procesos de ventas.
El futuro es prometedor para las organizaciones de ventas que adopten la colaboración entre humanos e IA.
Proceso de ventas basado en IA
Armar a los profesionales de ventas con conocimiento instantáneo: Las bases de conocimiento impulsadas por inteligencia artificial ofrecen información esencial bajo demanda, automatizando las recomendaciones de contenido adaptadas a los escenarios de ventas.
Entrenamiento y aprendizaje: proporcionados por la IA: Las plataformas de IA automatizan el coaching, ofrecen orientación en tiempo real durante la venta en vivo e identifican las carencias de habilidades para mejorar.
Organización de ventas complejas: La IA facilita la colaboración entre departamentos para operaciones B2B complejas, prediciendo posibles obstáculos y sugiriendo puntos de acción.
Potenciación de los equipos de ventas híbridos: La IA atiende tanto a los representantes de ventas presenciales como a los remotos, interpretando los tonos de los clientes potenciales, impulsando la utilización de contenidos y mejorando las capacidades de venta virtual.
El futuro de la capacitación de ventas con IA: La IA de nueva generación aspira a convertirse en un socio indispensable para los equipos de ventas, ofreciendo estrategias creativas y fomentando la confianza de los clientes.
Aplicaciones en el mundo real
RocketDocs: Este software de capacitación de ventas recomienda contenido relevante automáticamente, eliminando la criba manual de datos.
Chorus.ai: Esta plataforma utiliza IA conversacional para analizar las llamadas de ventas, proporcionando información para el coaching.
Aviso: Analiza los acuerdos históricos para pronosticar los resultados de las ventas, sugiriendo acciones para mejorar la velocidad del pipeline.
Silversneakers y Paychex: Utilizaron herramientas de IA como Highspot y Gong respectivamente para mejorar la utilización de contenidos y las tasas de conversión de ventas.
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Lead Nurturing con IA
Tradicionalmente, la captación de clientes potenciales ha sido una mezcla de arte y ciencia.
La IA está revolucionando este equilibrio, transformando el lead nurturing en un proceso predictivo y personalizado.
Mientras que antes dependía de las conversaciones personales, ahora la IA crea perfiles de clientes potenciales, analiza comportamientos y recomienda contenidos de forma eficaz.
La capacidad de la IA para automatizar y amplificar crea un entorno de nutrición que es a la vez eficiente y adaptado a los clientes potenciales individuales.
El futuro promete una personalización aún mayor impulsada por la IA, pero la esencia de la nutrición, centrada en la conexión humana, permanece inalterada.
El papel de la IA en el Lead Nurturing
Perfiles de clientes potenciales: La IA agrega datos de varias interacciones, creando perfiles completos de clientes potenciales. Esto permite una segmentación basada en matices comunes.
Supervisión del compromiso: Los sistemas de IA puntúan los leads de forma dinámica basándose en datos históricos e interacciones en tiempo real, lo que permite a los equipos de ventas priorizar de forma eficaz
Leer entre líneas: La IA emplea el procesamiento del lenguaje natural para derivar un contexto emocional más profundo de las comunicaciones, guiando las acciones de los representantes de ventas.
Automatización y toque humano: Aunque la IA puede automatizar muchas interacciones, el contacto humano sigue siendo crucial. La IA ayuda a los representantes de ventas organizando la investigación de clientes potenciales y proporcionando resúmenes posteriores a la llamada.
Aplicaciones en el mundo real
Dell: Utiliza el aprendizaje automático para analizar los patrones de compra, dirigiéndose a clientes potenciales de alta calidad en función de patrones como las empresas en expansión.
HubSpot: Emplea IA para puntuar automáticamente los leads entrantes basándose en datos históricos y en tiempo real, lo que permite priorizar los leads de forma eficiente.
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Generación de clientes potenciales:
El panorama de la generación de prospectos está evolucionando rápidamente gracias al poder predictivo de la IA y a las capacidades del lenguaje natural.

La IA está llamada a revolucionar la prospección al ofrecer no solo más clientes potenciales, sino también clientes de alta calidad y activamente comprometidos.

Las organizaciones de ventas modernas están experimentando resultados transformadores al integrar la IA en los procesos tradicionales de generación de prospectos.

El proceso de generación de prospectos basado en IA
El auge de las máquinas: La IA para la generación de clientes potenciales no consiste en que los robots sustituyan a las funciones de ventas. En su lugar, los algoritmos de aprendizaje automático procesan una gran cantidad de datos e identifican patrones y perspectivas cruciales para los clientes potenciales.
Supervisión constante: La naturaleza siempre activa de los algoritmos de IA implica una supervisión continua de los clientes potenciales, lo que garantiza una puntuación dinámica de los clientes potenciales basada en los datos más recientes.
Actuación en función de los datos: La capacidad de la IA para iniciar y personalizar el contacto a gran velocidad garantiza un compromiso eficaz. Las herramientas de lenguaje natural elaboran mensajes a medida para cada destinatario.
Escalabilidad: La IA puede operar a escalas que los humanos no pueden igualar. Garantiza que todos los clientes potenciales, independientemente de lo extensa que sea la lista, reciban un alcance personalizado.
Revolución de las máquinas: La fusión de datos, análisis y procesamiento del lenguaje natural garantiza la captación de clientes potenciales de calidad, impulsando a los equipos de ventas hacia nuevos horizontes de crecimiento de los ingresos.
Inteligencia Artificial de HubSpot
Recopilación de datos: La IA de HubSpot recopila datos de diversas fuentes, analizando los datos demográficos, el comportamiento y las interacciones de los prospectos.

Análisis del perfil del cliente potencial: Los algoritmos de aprendizaje automático procesan estos datos para crear un perfil de cada cliente potencial, identificando las señales que indican su idoneidad y disposición para la compra.
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Campañas de marketing hiperpersonalizadas
La IA y los LLM están reconfigurando el panorama del marketing hacia estrategias hiperpersonalizadas basadas en datos.Los mensajes de marketing genéricos están siendo eclipsados por las campañas personalizadas.

La IA y los LLM están a la vanguardia, transformando la forma en que las empresas entienden a sus clientes y llegan a ellos. Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos permite conocer en profundidad las preferencias y comportamientos individuales de los clientes.

Esta nueva frontera del marketing se traduce en campañas a medida más eficaces y que resuenan a nivel personal.
La incorporación de estas tecnologías garantiza que las empresas sigan siendo competitivas y ofrezcan experiencias inigualables a sus clientes.
El futuro del marketing ya está aquí: personalizado, impulsado por la IA, y centrado en el cliente.
Las campañas de marketing impulsadas por la IA
Revolucionando la publicidad: El aprendizaje automático analiza los datos históricos de los anuncios para perfeccionar las estrategias y optimizar el gasto publicitario.

Impulso de la creatividad en la creación de anuncios: La IA y los LLM estudian anuncios anteriores de éxito, lo que sirve de base para ideas nuevas y atractivas.

Campañas hiperpersonalizadas: Los algoritmos basados en IA ofrecen mensajes personalizados en función de los gustos y preferencias individuales.

Optimización de los embudos de ventas: La IA analiza los datos del recorrido del cliente, identificando los cuellos de botella y mejorando la experiencia de compra.
Aplicaciones y casos reales
Netflix: Utiliza un algoritmo único que combina atributos de comportamiento con aprendizaje predictivo para ofrecer sugerencias de contenido personalizadas.
Coca-Cola: Colabora con Brain & Company y OpenAI para imágenes digitales distintivas y reimaginar las experiencias en máquinas expendedoras.
Levi's: Levi's "complementa" su uso de humanos reales con modelos hiperrealistas generados por IA.
Starbucks: Emplea un algoritmo de IA como parte de su estrategia Digital Flywheel, entregando más de 400.000 mensajes personalizados.
Netflix: Utiliza un algoritmo único que combina atributos de comportamiento con aprendizaje predictivo para ofrecer sugerencias de contenido personalizadas.
Sephora: Implementa herramientas de IA para una experiencia de compra fluida, incluido el 'Sephora Visual Artist' para maquillajes virtuales y 'Colour IQ' para coincidencias precisas de bases de maquillaje.
Modelos generados por IA



















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Creación de vídeo con IA
Desde los anuncios que promocionan nuestros productos favoritos hasta los vídeos educativos que amplían nuestros horizontes, los vídeos se han incrustado en el tejido de nuestra vida digital.
Con nuestra creciente dependencia de estas formas vibrantes e interactivas de contenido, el proceso de creación de vídeos está experimentando una transformación drástica, abanderada por las herramientas de Inteligencia Artificial.

Los modelos de aprendizaje del lenguaje (LLM) y los modelos de difusión, como Midjourney y RunwayML, están a la cabeza de este proceso y están remodelando el panorama de la creación de vídeos.
Profundizar en la creación de vídeo con IA
Los LLM son sofisticados modelos de IA diseñados para comprender y generar lenguaje humano. Pueden conceptualizar, escribir guiones e incluso hacer storyboards de vídeos.
Los modelos de difusión, por su parte, son un tipo de modelo generativo que crea nuevas imágenes, animaciones y gráficos, mejorando el atractivo visual de los vídeos.
Las herramientas modernas de IA facilitan la creación de avatares personalizados: representaciones digitales de nosotros mismos o de cualquier personaje que imaginemos. Estos avatares pueden utilizarse en los vídeos para dar un toque personal o crear personajes únicos.
Los avances en la tecnología de conversión de texto en voz permiten a la IA clonar voces humanas con una precisión increíble. Esta tecnología puede convertir guiones escritos en audio de sonido natural, imitando una voz humana o incluso la voz de un individuo concreto.
Junto a la transformación de texto en vídeo, el ámbito de las transformaciones de imagen en vídeo también está experimentando una aceleración significativa. La IA puede ahora convertir imágenes estáticas en vídeos dinámicos, creando contenidos atractivos que cautiven a los espectadores.
ejemplos del mundo real
Las empresas están aprovechando el poder de la IA para revolucionar sus procesos.
El grupo BSH Home Appliances ha utilizado Synthesia para formar a más de 60.000 empleados, aumentando su eficiencia formativa en un 70%. Del mismo modo, Xerox ha reducido sus costes de producción de vídeo en un 50% utilizando Synthesia para formar a sus más de 1.000 representantes de ventas.
El equipo de También el equipo de excelencia operativa de DuPont ha aprovechado la IA para ahorrar hasta 10.000 dólares por vídeo de formación.
Un ejemplo brillante es el de Coca-Cola Company Masterpiece" de Coca-Cola. En colaboración con el modelo DALL-E2 de OpenAI y ChatGPT, Coca-Cola creó un anuncio visualmente extraordinario, que mostraba una botella de Coca-Cola viajando a través de obras de arte icónicas, todo generado mediante IA.
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Creación de imágenes con IA
La IA está transformando el panorama del marketing, haciendo que las campañas no solo se basen en los datos, sino que también funcionen con IA.

Las tecnologías avanzadas, como los modelos de difusión, permiten crear rápidamente imágenes de marketing a medida.

Una visión antaño futurista, en la que los elementos visuales de marketing se producen a medida de los datos demográficos de cada cliente, es ahora una realidad.

La IA está llamada a transformar radicalmente la creatividad, el diseño y el marketing, ofreciendo un inmenso potencial a las empresas.
Ventajas de la creación de imágenes con IA
Reducción de costes y ahorro de tiempo: AI elimina la necesidad de extensas sesiones fotográficas y procesos de diseño, ofreciendo una creación de imágenes rápida, eficiente y realista.
Personalización a escala: Los modelos de IA pueden adaptarse a las demandas y aprovechar los datos del usuario para crear imágenes personalizadas, mejorando el compromiso.
Coherencia y experimentación: La IA garantiza un lenguaje visual uniforme de la marca, al tiempo que permite experimentar con estilos innovadores.
Capacidad de predicción y pruebas A/B: La IA predice los tipos de imagen óptimos y puede generar diseños variados para realizar pruebas eficaces.
Contenido dinámico y asignación eficiente de recursos: La automatización de la IA permite a los equipos creativos centrarse en la estrategia, garantizando un uso óptimo de los recursos.
Enriquecer la experiencia del cliente: A través de imágenes personalizadas, la IA mejora la experiencia del usuario, aumentando potencialmente la fidelidad y las tasas de conversión.
Optimización del gasto publicitario: Las imágenes creadas con IA se adaptan al rendimiento, lo que garantiza un gasto publicitario eficiente.
ejemplos del mundo real
Stitch Fix utiliza DALL-E para generar imágenes de ropa basadas en las preferencias del cliente, revolucionando sus esfuerzos de marketing.

Ogilvy París, Wunderman Thompson y startups como Omneky están aprovechando los generadores de imágenes de IA para conseguir efectos visuales cautivadores, imágenes personalizadas y experimentos de estilo únicos.
En las siguientes diapositivas verá
imágenes generadas 100% por IA,
para que se haga una idea
de lo que ya es posible hoy en día:
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Análisis de datos con IA
El panorama de la generación de prospectos está evolucionando rápidamente gracias al poder predictivo de la IA y a las capacidades del lenguaje natural.

La IA está llamada a revolucionar la prospección al ofrecer no solo más clientes potenciales, sino también clientes de alta calidad y activamente comprometidos.

Las organizaciones de ventas modernas están experimentando resultados transformadores al integrar la IA en los procesos tradicionales de generación de prospectos.

Análisis de datos con IA (1/2)
Procesamiento y preparación de datos: La IA automatiza tareas como la limpieza de datos, la detección de errores y la normalización de conjuntos de datos. Los LLM mejoran la comprensión en todos los ámbitos.
PLN y análisis de textos: La IA extrae sentimientos y tendencias de datos no estructurados y convierte estos conocimientos en estrategias prácticas.
Reconocimiento de patrones: Las capacidades computacionales de la IA permiten detectar patrones intrincados, predecir cambios en el mercado y riesgos potenciales.
Informes automatizados: La IA genera informes detallados con rapidez, adaptando la presentación a las distintas audiencias.
Análisis predictivo: La IA analiza datos pasados para predecir tendencias futuras, elaborando hojas de ruta para afrontar los retos venideros.
Visualización de datos: La IA traduce los datos brutos en atractivos relatos visuales que facilitan una toma de decisiones más rápida y fundamentada.
Análisis de datos con IA (2/2)

Aprendizaje continuo: La IA perfecciona constantemente sus modelos, garantizando que las empresas siempre dispongan de conocimientos refinados.
Optimización y ayuda a la toma de decisiones: La IA evalúa innumerables variables, identificando las estrategias más eficientes.
Personalización: La inmersión profunda de la IA en las preferencias de los usuarios fomenta experiencias hiperpersonalizadas, elevando el compromiso de los usuarios.
Innovación a través de los datos: La IA aprovecha los datos para conceptualizar e innovar, impulsando el crecimiento empresarial.
Visión por ordenador: La capacidad de la IA para diseccionar datos visuales transforma sectores como el comercio minorista o la sanidad.
Precios dinámicos: Las capacidades de análisis en tiempo real de la IA ajustan los precios en función de las condiciones del mercado.
Aplicaciones reales
Walmart: Walmart utiliza la IA para la gestión de inventarios en tiempo real, aprovechando la visión por ordenador para supervisar y reponer las estanterías, mejorando la satisfacción del cliente e impulsando las ventas.
General Electric: Predix, la aplicación de IA de GE, predice cuándo las máquinas industriales necesitan mantenimiento, lo que reduce el tiempo de inactividad y aumenta la vida útil de las máquinas.
Ford Motor Company: Ford recopila y analiza datos de sus coches conectados utilizando IA, lo que conduce a mejoras en el diseño y una mayor satisfacción del cliente.
Johnson & Johnson: J & J utiliza IA para analizar datos de ensayos clínicos, lo que acelera el proceso de desarrollo de fármacos y lleva los productos al mercado de manera eficiente.
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Automatización del flujo de trabajo diario
En una era en la que abundan los datos, los equipos de marketing y ventas se encuentran a menudo desbordados, buscando formas eficientes de gestionar sus tareas.

Afortunadamente, la combinación de Inteligencia Artificial (IA) y Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) como ChatGPT ofrece soluciones innovadoras.
Exploremos la multitud de vías en las que la IA y los LLM pueden transformar el espacio de trabajo, complementadas con ejemplos del mundo real.
Su asistente de inteligencia artificial
Poder de síntesis: La IA puede destilar contenidos complejos en resúmenes concisos, ayudando a una rápida absorción de los datos y a una visión estratégica.
Notas de reunión sin esfuerzo: La IA captura las transcripciones de las reuniones, destaca los elementos de acción y automatiza el seguimiento.
Dominio de las agendas: Las herramientas de IA sincronizan los horarios, envían invitaciones al calendario y se ajustan en función de la disponibilidad.
Perfección en la traducción: La IA proporciona traducción en tiempo real, rompiendo las barreras lingüísticas en entornos empresariales.
Brainstorming Buddy: La IA pone en marcha sesiones de brainstorming, ofreciendo una plétora de ideas creativas para las campañas.
Introducción precisa de datos: La IA extrae datos meticulosamente, rellenando bases de datos y sistemas CRM, garantizando la precisión.
Dominio del correo electrónico: La IA categoriza los correos electrónicos, captura los detalles, sugiere respuestas y agiliza la gestión del correo electrónico.
Impresionantes diseños de presentación: La IA diseña presentaciones con estilo de marca, utilizando datos para elaborar diapositivas atractivas.
Análisis de contratos: La IA destaca las cláusulas contractuales importantes y los riesgos potenciales.
Prodigio de la redacción: La IA actúa como asistente de redacción, garantizando una gramática y puntuación impecables.
Aplicaciones y casos reales
Hilton: Utiliza IA generativa para interpretar y resumir los comentarios de los clientes, mejorando las experiencias de los huéspedes.
CVS MinuteClinic: Se asocia con Google para ofrecer a los pacientes una experiencia fluida mediante Google Search y Google Maps.
Microsoft Office: IA integrada para funciones como sugerencias de fórmulas en Excel y recomendaciones de diseño en Word.
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Optimización de motores de búsqueda (SEO)
En el mundo digital de hoy en día, la optimización para motores de búsqueda actúa como un faro que guía a los clientes potenciales hacia las empresas.
El SEO no consiste solo en aparecer en los primeros puestos de los motores de búsqueda, sino también en establecer autoridad y confianza en un dominio.
El panorama digital evoluciona rápidamente, y los métodos tradicionales de SEO se han quedado anticuados.

Adaptarse y evolucionar con estos avances tecnológicos es crucial para mantenerse en cabeza.
Procesos SEO basados en IA
Comprender la IA y el SEO: Los motores de búsqueda clásicos indexan y clasifican las páginas web, mientras que la IA generativa elabora nuevos contenidos basándose en las consultas.
Identificación de palabras clave con IA: las herramientas de IA deofrecen precisión en la selección de palabras clave, lo que permite la identificación de palabras clave potenciales basadas en datos.
Creación de contenidos con IA: las herramientas de IA deno sólo generan contenidos, sino que garantizan su optimización para SEO, combinando eficacia y calidad. Aunque Google reconoce el contenido generado por IA si ofrece valor, el contenido de baja calidad podría acarrearle penalizaciones. Utiliza la IA como trampolín, no como muleta. Recuerde que es la voz de su marca. La IA es sólo el micrófono de alta tecnología que la amplifica.
SEO en la página con IA:Desde las meta descripciones hasta la difusión, la IA proporciona información en tiempo real, garantizando que los sitios web rindan al máximo.
Creación de enlaces e IA :La IA ayuda a identificar oportunidades de backlinks de calidad y garantiza una difusión eficaz para crear un perfil de backlinks sólido.
el "futuro" del SEO
Bing, antaño competidor lejano de Google, ha mejorado su juego con un motor de búsqueda basado en IA. En lugar de presentar a los usuarios una lista de enlaces, ahora ofrece respuestas directas. Aunque este cambio es eficaz, tiene implicaciones para los profesionales del marketing. Si los usuarios ya no tienen que hacer clic en los enlaces, puede haber una pérdida de tráfico en el sitio web. El reto consistirá en encontrar nuevas formas de fomentar la participación en este nuevo paradigma.

En aumento de las búsquedas visuales y por voz, los chatbots y otras herramientas basadas en IA están cambiando la forma de buscar información en Internet.

Innovaciones de Google: Funciones como la Experiencia Generativa de Búsqueda (SGE) cambian las reglas del juego, pero conllevan una serie de retos para los profesionales del marketing.

El futuro del SEO está entrelazado con la IA.
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