Machine Learning, Inteligencia Artificial, modelos de redes neuronales convolucionales, aprendizaje automático, etc., son conceptos que han pasado de ser de dominio exclusivo de matemáticos, estadísticos (o científicos de datos, “data scientist”, tan bien valorados en la actualidad) a ser del día a día de casi cualquier mortal, da igual el sector donde trabajes.
La capacidad de acceder a toda esa cantidad de datos ha sido una ventaja extraordinaria a la hora de tomar decisiones, tener conocimiento y control de la información y poder analizarla, además, de una manera rápida. En muchos casos en tiempo real.
Si estás leyendo este artículo seguramente te hayas informado muchísimo durante los últimos años acerca del Big Data, las 4 v’s (o 5, o 7, las que sean).
Gracias a toda esta información, el aprendizaje automático ha cambiado de forma dramática en los últimos años y seguirá creciendo de forma exponencial. Hace no muchos años era impensable. Hoy cuando subes a Facebook una foto, automáticamente aparecen etiquetados tus amigos, cuando dictas a tu teléfono, aparece transcrito en tiempo real lo que estás hablando en forma de texto. Con unas gafas de realidad virtual puedes experimentar la forma en que una escena va cambiando según estés mirando a una parte de la pantalla u otra. ¿No te sorprende que Amazon acierte casi siempre con sus recomendaciones?
Estas son solo algunas aplicaciones lúdicas o comerciales de la inteligencia artificial. El debate ético está encima de la mesa a este respecto, pero el abanico posibilidades que estas metodologías nos abren en campos como la medicina o la salud son innegables. Relojes que nos previenen de una posible afección cardíaca con una monitorización constante, detección precoz de posibles enfermedades graves con el simple análisis de una ecografía son sólo algunos de los ejemplos de las posibles aplicaciones en estos campos. Estos son sólo la punta del iceberg en estas áreas y que ya se extienden a campos como el estudio de la genética, neurología, etc. No se trata de sustituir a los médicos ni a los científicos, sino de ayudarlos y de reforzar sus habilidades y experiencia como humanos.
Para entender cómo funciona el Machine Learning dentro del Marketing hay que prestar atención a cómo Facebook Ads o Google te presentan anuncios en función de tu perfil, de manera automática y basado en sistemas de pujas en tiempo real. Para poder hacer estas cosas debemos saber que sus algoritmos irán aprendiendo de manera automática para ir mejorando esos KPIs (indicadores relevantes) de cada campaña.
Por otro lado, de acuerdo con un estudio de Salesforce, casi un 30% de los que trabajamos en marketing B2B, implementaremos tecnologías basadas en inteligencia artificial en 2020. Esto es muy interesante, ya que sólo un 10% lo está haciendo actualmente.
Machine Learning en B2B
Desde el prisma del marketing, existe una superposición en la manera que B2B y B2C están haciendo las cosas. Ambos dependen no sólo de generar leads, si no de generarlos cualificados. Además, comparten objetivo, el mayor retorno, pero también el de entender de una manera detallada la base de clientes, y más para el caso del B2B, donde la operación para cerrar una venta puede ser muy larga, muy compleja y requiere de múltiples decisores (en media hasta 6 personas)
Existen puntos comunes en las operativas del Marketing que se está realizando para B2B y B2C, en ambos casos los enfoques no sólo se quedan en la generación de leads, sino de la cualificación de estos. Ambas operativas comparten el objetivo, la maximización del ROI. Pero podríamos decir que el enfoque del Marketing y las VentasB2B es más especializado en cuanto a la necesidad de compresión de las bases de clientes, el proceso de aproximación a estos y la forma de cierre de una venta. La razón de esta especialización viene impuesta normalmente por la tipología de estos clientes de B2B, que llevan implícitos ciclos de venta más complejos y que requieren de mayor tiempo para escoger la decisión más adecuada.
El aprendizaje automático nos aporta profundas conclusiones y nos ayuda a la toma de decisiones para acelerar el proceso de compra de nuestros clientes. El tener un buen producto ya no es suficiente para captar nuevos clientes, hay que aportar más valor y diferenciarse. Hay que encontrar el momento y la manera de contar tu propuesta, para así poder aprovecharla. Podemos decir que la inteligencia artificial es como un equipo más dentro del departamento de ventas y/o de marketing con miles de ordenadores analizando millones de datos, y que además no se cansa.
Calidad del lead
Obtener más leads es un objetivo compartido por todos nosotros, sin leads suficientes no hay ventas, esto es así. Aquellos clientes más interesados son con los que tenemos que crear una relación, dar todo lo mejor de nosotros e intentar cerrar la venta.
Un atributo importante además de generar la mayor cantidad de leads posible es medir la calidad de estos leads, el scoring de ese cliente potencial. ¿Cómo transformar en ventas esos leads que hemos generado en el último mes? Lo ideal, ya que tenemos recursos finitos (entre ellos el tiempo) es crear un modelo de ventas automatizado en base a esa calidad del lead y a su scoring. Priorizando puedes llegar a ser mucho más eficiente. Y aquí es donde la inteligencia artificial nos vuelve a echar una mano, ya que nos ayuda a identificar quienes nos esos potenciales clientes con más propensión a la compra, analizar tendencias y patrones y realizar un análisis predictivo de lo que ocurrirá basándonos en toda esa cantidad de datos que tenemos de nuestros clientes.
Gracias a la inteligencia artificial, podremos construir y optimizar nuestro funnel, ya que llegaremos a entender mejor nuestro customer’s journey. Así, podremos proveer a nuestros futuros clientes, en cada etapa de ese journey, del contenido más adecuado para ellos en el momento en que se encuentren. Hemos de averiguar cuáles son sus necesidades para poder cubrirlas, sus o áreas de mejora o “pain points” para ayudarles a resolverlas y, a posteriori, estudiar cómo ha sido su comportamiento.
Por ejemplo, vinculando la inteligencia artificial con el Social Listening podremos entrar en detalle sobre el lenguaje y los términos que usan, tendencias y palabras clave comunes.
Personalización de contenidos
Presentar información a tus clientes potenciales, en tiempo y forma adecuada a sus necesidades es clave. Además, es una manera muy natural de aproximarnos y es ahí donde podemos hablar de todo nuestro conocimiento, además de educar y conseguir generar interés y atención.
Tradicionalmente, el marketing B2B se ha basado en la generación de contenido para capturar información. Por ejemplo, un lead cualificado podría rellenar un formulario a cambio de descargarse un whitepaper o solicitar una demo de un producto. Sin embargo, no todos están dispuestos a dejar sus datos, muchos no lo harán.
Los modelos de aprendizaje automático permiten a las compañías B2B generar leads sin requerir que completen un formulario de registro. Por ejemplo, una empresa B2B podría usar la inteligencia artificial para categorizar cada pieza de contenido (páginas de producto, e-books, tutoriales, posts de su blog, etc.) y presentarlo a cada potencial cliente en el momento adecuado y en el mejor lugar, para conseguir así cualquier tipo de interacción, siempre basándonos en la estrategia definida dentro de nuestro modelo ABM (Account-Based-Marketing).
La inteligencia artificial se puede usar para ayudarnos en la creación de contenido automáticamente y optimizar tareas básicas.
La personalización mejorará la experiencia de nuestros clientes B2B y acortará los ciclos de venta, lo que nos llevará a un mejor retorno.
Mejorar la publicidad mediante la inteligencia artificial
La inversión en publicidad digital en B2B es una partida importante y por eso hay que optimizar ese retorno. La inteligencia artificial nos ayuda a enseñar ese anuncio que queremos a la persona adecuada, en el mejor canal y al menor coste posible.
CRM
Uno de los mayores pain points en el Marketing B2B es la relación con el cliente, tanto antes como después del cierre de la venta. La relación a posteriori es especialmente sensible si lo que vendemos son servicios durante un periodo de tiempo (mantenimientos, etc.). Se intenta dar respuesta a todas las conversaciones con los clientes y en la actualidad, usamos herramientas de inteligencia artificial para dar esas respuestas minimizando el uso de recursos humanos. Este tipo de tecnologías analiza las respuestas de los clientes y determina su intención, definiendo respuestas para mantener activa esa conversación. Los chatbots pueden ser un ejemplo, de un uso ya extendido en algunas compañías.
Segmentación
Una tarea básica dentro del marketing es la segmentación, o agrupar clientes según atributos específicos, como patrones de comportamiento, ingresos o variables demográficas. Esto es vital para entender a nuestros clientes y nos permite personalizar nuestra relación con ellos de una manera efectiva. En el mundo B2B, nuestros clientes requieren una personalización 1 to 1 totalmente adaptada y contextualizada. La inteligencia artificial nos ayudará a realizar automáticamente esa identificación y vincular a nuestros clientes al segmento más parecido a sus características.
Hasta aquí una serie de ideas sobre cómo la inteligencia artificial o el aprendizaje automático se usa en el marketing B2B para ayudarnos a hacer nuestro trabajo más fácil y rápido. Con estas operativas seremos más eficientes en nuestro proceso de generación, cualificación y conversión de leads, lo que finalmente nos dará un mayor retorno.
Inteligencia Artificial en B2B en 2020
En 2020, la implementación de estas tecnologías en el mundo B2B crecerá de manera exponencial. Es por esto que tendremos que preparar nuestra estrategia de B2B y nuestro ecosistema tecnológico para, a su vez, definir e implementar estrategia marketing automatizado para estos clientes.
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