Volver a todas las ideas La nueva realidad del marketing de marketing alimentada por AI
El marketing nunca ha sido tan difícil.
CMO y los equipos de marketing ahora deberían ser estrategas, científicos de datos, expertos digitales y motores de crecimiento corporativo; A menudo con menos recursos y plazos de estrechamiento constantemente.
Mientras tanto, la IA transforma rápidamente el panorama de marketing, resolviendo los puntos débiles existentes, pero también agrega nuevas complejidades. Muchos equipos de marketing ya han adoptado la IA para la eficiencia (tareas automatizadas como la creación de contenido, la compra de medios o ideas de clientes).
Pero la oportunidad más preciosa radica en El uso de IA como herramienta estratégica para un crecimiento a largo plazo.
“Los especialistas en marketing que no se adaptan al nuevo riesgo de realidad nativa de IA se retrasan en un mundo donde la IA no es solo una herramienta sino una parte esencial de la toma de decisiones estratégicas”.
¿Qué esperamos de los líderes de marketing hoy?
1. Las empresas en crecimiento requieren CMOs
Los CEO esperan que sus líderes de marketing reduzcan el crecimiento de los ingresos, a menudo midiendo el éxito en el retorno trimestral de la inversión en lugar de en el capital de la marca.
Sin embargo, muchos equipos tienen presupuestos y números más pequeños que antes de la adopción de IA masiva hace dos años.
2. Habilidades en demanda
Los especialistas en marketing deben ser estrategas de marca, planificadores de medios, analistas de datos, creadores de contenido y mucho más.
Reclutar y mantener talentos que puedan Navegar por recuerdos creativos, tomar decisiones basadas en datos y resolver los desafíos técnicos se ha convertido en una prioridad absoluta.
3. Manipulación de la espada de AI de doble filo
El aumento en la adopción de AI por parte de CMOS es claro: la automatización de tareas de rutina libera a los equipos de marketing para centrarse en la estrategia a gran escala.
Por otro lado, la salida generada por la IA puede sentirse genérica y crear nuevos desafíos, como la coherencia de la marca, la sobrecarga de datos o las preocupaciones éticas.
Más allá de la eficiencia: 3 oleadas de la adopción de IA en marketing
La mayoría de las empresas todavía están conduciendo Ola 1: Uso de AI para acelerar los procesos existentes:
- Generación y personalización de contenido a gran escala,
- Optimización de medios de tiempo real para mejores rendimientos
- Análisis predictivo que superficie las tendencias del consumidor más rápido
Estas aplicaciones son poderosas, pero solo raspan la superficie de lo que AI puede hacer.
Pero para obtener una ventaja competitiva sostenible, los especialistas en marketing deben avanzar en lugar de permanecer permanentemente en la ola 1.
Ola 2 (calidad y seguridad)
La segunda ola ya no consiste en hacer las cosas más rápido y más barato. Esto implica el uso de IA para aumentar la calidad general de la producción del equipo de marketing.
Vague 3 (reinventar completamente los modelos de marketing)
La transformación real solo puede ocurrir cuando los sistemas están especialmente diseñados para tener una IA en la base.
Este nivel de adopción puede imaginarse completamente agentes centrados endonde los asistentes de IA negocian compras en nombre de los consumidores; O flujo hiperpersonalizado Creado para una audiencia de uno.
Vaya más allá de la ejecución: transforme la IA en un motor de crecimiento estratégico
¿Cuáles son las formas más transformadoras cuyos equipos de marketing pueden ir más allá de la primera ola y comenzar a beneficiarse del máximo potencial de la IA?
Detección de mercado en vivo (y respuesta)
LLM puede escanear las redes sociales, las noticias y los datos de la industria para los movimientos emergentes de clientes o competidores. Su equipo puede actuar casi en tiempo real, no días o semanas, especialmente a través de agentes interconectados:
Redacción, generación de imágenes, alineación de la marca, hasta los “bucles de retroalimentación” de la alimentación de datos a los modelos responsables de la ideación de nuevos productos o servicios que satisfacen mejor las necesidades de los consumidores.
Esta transición a la autonomía (parcial o completa) no puede ocurrir sin confianza intrínseca en la IA y las estrictas garantías. También repensa por completo los procesos de toma de decisiones de toda la organización, y no puede ser una iniciativa dividida. Por lo tanto, es crucial tener pleno apoyo para el liderazgo de IA-Fluent:
AI Mastery
Esto es lo que necesita saber sobre la IA como líder.
Simulación de escenario
Los modelos alimentados por AI pueden proporcionar los resultados de los cambios presupuestarios o los ajustes de la campaña antes de cometer gastos.
Al usar caracteres sintéticos que actúan como sus clientes ideales, estas simulaciones pueden validar nuevos conceptos en una gran cantidad de clientes potenciales tan pronto como nazca cualquier idea.
Estas ideas pueden revelar problemas hipotéticos y KPI del proyecto, lo que le permite tomar decisiones basadas en datos desde el principio.
Subsidio presupuestario más inteligente
AI puede monitorear constantemente el rendimiento de su campaña 24/7.
Junto con grandes cantidades de datos sobre rendimiento histórico y acceso a todas las noticias en tiempo real en los mercados en los que realiza campañasLa IA puede reasignar dinámicamente los presupuestos entre regiones, productos y formatos.
El modelo de marketing futuro: el bucle perpetuo
Los ejemplos más transformadores muestran que si el marketing tradicional se basa en embudos lineales y viajes de clientes, AI mueve la industria a un modelo de bucle perpetuo, donde:
- AI analiza continuamente los datos y adapta las estrategias de marketing en tiempo real
- La personalización evoluciona de segmentos predefinidos a hipercontextualizado experiencias
- Los agentes de IA juegan un papel más importante en la influencia y facilitación de las decisiones del consumidor
Obstáculos comunes a la adopción de AI (y cómo superarlos)
A pesar del potencial de la IA, muchas organizaciones están luchando por implementar. Los desafíos más comunes que vemos incluyen:
1. Proyectos mudos
Muchas empresas prueban la IA en casos de uso aislados en lugar de desarrollar una estrategia unificada.
¿Cómo superar las experiencias aisladas?
La IA no puede considerarse un problema de “tecnología”. Establezca una junta directiva central de gobernanza de IA para alinear a los pilotos con objetivos comerciales más amplios. Los equipos de gestión en la gestión de estas iniciativas también deben comprender el valor real de la IA para su organización.
2.
Los equipos internos pueden no tener dominio de la IA necesaria.
¿Cómo superar la falta de experiencia interna?
Asociar expertos externos al tiempo que aumentan los equipos internos; Ejecute “AI Bootcamps” que mezclan la teoría y el trabajo de los casos en vivo.
3. Preocupaciones regulatorias y éticas
La adopción de IA debe alinearse con las pautas legales y éticas, en particular en industrias como la atención médica y las finanzas.
¿Cómo responder a las preocupaciones éticas comunes sobre la IA?
Definir políticas claras sobre el uso de datos, los sesgos algorítmicos de enfoque y la confidencialidad del consumidor (y actualizarlas a medida que evolucionan las regulaciones)
Confianza y ética de la IA
Asegúrese de que su IA sea ética, explicable y conforme
4. No muy claro rey
Los especialistas en marketing necesitan mejores ejecutivos para medir el impacto de la IA más allá de las ganancias de eficiencia.
¿Cómo comprender mejor el impacto comercial de las iniciativas de IA?
Vaya más allá de los clics y el costo per cápita. Siguiendo medidas como “Time to Insight”, ingresos adicionales de productos orientados a la IA y mejoras en la sensación de marca.
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La necesidad de una estrategia holística de IA
Para enfrentar estos desafíos, las empresas deben desarrollar una hoja de ruta para la estrategia de IA que alinee sus objetivos comerciales, identifica posibilidades clave e incorpora la IA en las estructuras de toma de decisiones.
¿Qué es un significativo? Marco de estrategia de IA ¿incluir?
- Pilotos del mercado de IA: Cambios clave que afectan a la empresa
- Estrategia y capacidades de IA: Definir dónde se seca la IA una ventaja competitiva
- Tecnología y gobernanza: Establecer directrices para la adopción responsable de la IA
- Talento y cambio organizacional: Prepare a sus equipos para trabajar de manera efectiva con AI
El tiempo de actuar es ahora
El marketing está en la encrucijada: la IA no es solo una herramienta de automatización.
La IA ahora es un cambio fundamental en el funcionamiento del marketing. Las empresas que adoptan la IA como un motor de crecimiento estratégico obtendrán una ventaja competitiva, mientras que aquellos que dudan en la obsolescencia del riesgo.
Como marketing para la prueba del futuro, los gerentes deben:
- Ir más allá de la ejecución e invertir en la toma de decisiones dirigida por AI
- Alinear la adopción de IA en la estrategia comercial a largo plazo, no solo la eficiencia a corto plazo
- Desarrollar flujos de equipo y flujos de trabajo nativos de AI para estimular la innovación
- Prepárese para un panorama de marketing donde la IA juega un papel central en las interacciones del consumidor.
La única pregunta es si las empresas liderarán la transformación o el mal a seguir.
Hablemos sobre cómo puede transformar la ambición de IA en un impacto real con una estrategia clara.
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