En un artículo anterior, exploramos el arte de la curación de clientes, se detalla un enfoque estratégico que permite a las empresas identificar y cultivar relaciones con aquellos clientes que realmente impulsan el crecimiento. Ahora, vamos a ampliar esta perspectiva para abordar el concepto de la curación de audiencias. Mientras que la curación de clientes se centra en optimizar las relaciones existentes con clientes de los que tenemos algún tipo de dato registrado y gestionable a través de una base de datos, la curación de audiencias abarca un espectro más amplio, desde la identificación de clientes potenciales hasta la creación de comunidades comprometidas en torno a una marca. Hoy la IA desempeña un papel fundamental en este proceso, permitiendo a las empresas comprender y conectar con sus audiencias de manera más profunda y personalizada. En este artículo, profundizaremos en el poder de la IA para impulsar la curación de audiencias, explorando cómo las nuevas tecnologías pueden transformar la forma en que las empresas interactúan con su público objetivo.
Métricas de vanidad: el espejismo del éxito
En el mundo de las campañas de audiencias, las métricas de vanidad son como un espejismo en el desierto: algunos datos de resultados pueden parecer impresionantes a primera vista. Se trata de indicadores superficiales que, si bien pueden generar una sensación de satisfacción al líder de Marketing, no necesariamente se traducen en resultados tangibles para el negocio. Algunos ejemplos que se pueden mencionar son los siguientes:
Anuncios de pago: Impresiones, alcance, clics, visualizaciones de video.
Optimización orgánica en buscadores (SEO): Tráfico orgánico, posiciones en los resultados de búsqueda, número de palabras clave posicionadas.
Redes sociales: Seguidores, "me gusta", comentarios, compartidos.
Estas métricas pueden ser útiles para medir el alcance y la visibilidad de una campaña, pero no ofrecen una visión completa de su impacto real ni nos confirma que estamos impactando a la audiencia correcta de acuerdo a los obnjetivos de negocio. Por ejemplo, un anuncio puede generar miles de impresiones, pero si no se traduce en conversiones (ventas, registros, descargas, etc.), su valor para la empresa es limitado.
Por eso, es fundamental ir más allá de las métricas de vanidad y usar herramientas impulsadas con IA para poder hacer una curación de audiencias precisa y eficiente, un arte que se basa en criterios de valor que impulsan resultados tangibles.
MQL y SQL: criterios clave para el Inbound Marketing B2B
En el contexto de las estrategias de Inbound Marketing B2B, que no es completamente aplicable a la gestión de audiencias por carecer de datos para hacerlo, los criterios para identificar y cualificar leads son los siguientes:
MQL (Marketing Qualified Lead): La IA analiza el comportamiento online de los usuarios, como visitas a la web, descargas de contenido o interacción en redes sociales, para determinar su nivel de interés y engagement.
SQL (Sales Qualified Lead): La IA evalúa características demográficas y firmográficas, como el tamaño de la empresa, el sector o el cargo, para identificar a aquellos leads con mayor potencial de conversión.
Si bien los conceptos de MQL y SQL se originaron en el Inbound Marketing B2B, su esencia puede adaptarse y aplicarse a la gestión de audiencias en campañas de pago, redes sociales y SEO, aprovechando el poder de la IA para optimizar resultados.
La confianza o engagement (MQL) se podría hacer al gestionar audiencias con IA evaluando el engagement de la audiencia en diferentes canales:
Anuncios de pago: La IA analiza clics, tiempo de visualización de videos, interacciones con formularios y otras acciones que indiquen interés en el producto o servicio.
Redes sociales: La IA evalúa "me gusta", comentarios, compartidos, clics en enlaces y otras interacciones que muestren afinidad con la marca o el contenido.
SEO: La IA analiza el comportamiento de los usuarios en las páginas de resultados de búsqueda (SERPs), como clics en los resultados orgánicos, tiempo de permanencia en la página y tasa de rebote, para identificar a aquellos usuarios con mayor probabilidad de convertirse en clientes potenciales.
Lo mismo que se hace con los SQLs podría hacerse en la gestión de audiencias para aprovechar la información demográfica y de intereses disponible en las plataformas publicitarias y redes sociales para identificar a aquellos usuarios que se ajusten al perfil del cliente ideal:
Anuncios de pago: La IA utiliza datos demográficos (edad, género, ubicación) e intereses para segmentar la audiencia y mostrar anuncios relevantes a aquellos usuarios con mayor probabilidad de conversión.
Redes sociales: La IA analiza los datos de perfil de los usuarios, como intereses, grupos a los que pertenecen y páginas que siguen, para identificar a aquellos con mayor potencial de compra.
SEO: Si bien la información demográfica no está disponible directamente en las SERPs, la IA puede analizar el comportamiento de los usuarios en el sitio web (páginas visitadas, tiempo de permanencia, etc.) para inferir sus intereses y características demográficas.
Al combinar estos datos es más fácil optimizar las campañas en tiempo real, ajustando la segmentación, los mensajes y las ofertas para maximizar el ROI. Por ejemplo, la IA puede identificar que los usuarios que interactúan con ciertos tipos de contenido en redes sociales tienen una mayor probabilidad de conversión, y ajustar la estrategia de contenidos en consecuencia.
El futuro de la curación de audiencias con IA
La inteligencia artificial está redefiniendo el panorama del marketing, permitiendo a las empresas ir más allá de las métricas superficiales y sumergirse en la esencia de sus audiencias. La capacidad de la IA para analizar el comportamiento de los clientes a través de múltiples puntos de contacto, desde clics en anuncios hasta interacciones en redes sociales, ofrece una visión sin precedentes de sus preferencias, necesidades y motivaciones.
Gracias a esta información, la IA puede crear segmentos de audiencia increíblemente precisos, agrupando a los usuarios en función de características compartidas y patrones de comportamiento. Esto permite a las empresas diseñar campañas altamente personalizadas que resuenan con cada individuo, maximizando el impacto y el retorno de la inversión.
Pero la personalización no se detiene ahí. La IA también puede automatizar la entrega de mensajes personalizados a través de diferentes canales con plataformas de comunicaciones automatizadas, garantizando que cada usuario reciba el contenido adecuado en el momento adecuado. Ya sea un correo electrónico con recomendaciones de productos basadas en el historial de compras, un anuncio en redes sociales que destaque las características más relevantes para un segmento específico o una oferta personalizada en el sitio web, la IA permite crear experiencias únicas y relevantes para cada usuario.
Esta personalización avanzada no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también impulsa la fidelidad y el compromiso a largo plazo. Al sentirse comprendidos y valorados, los clientes son más propensos a interactuar con la marca, realizar compras repetidas y recomendarla a otros.
En resumen, la curación de audiencias basada en IA es el futuro del marketing. Aquellas empresas que adopten esta tecnología estarán mejor posicionadas para construir relaciones sólidas y duraderas con sus clientes, impulsar el crecimiento y alcanzar el éxito en el competitivo mundo digital.
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