Comprendiendo la Capacidad Crítica de Análisis e IA Fundamental de Gartner
Según Gartner, las capacidades de Análisis e IA Fundamental son esenciales para optimizar el rendimiento del programa a través de intervenciones dirigidas y personalización. Estas capacidades incluyen modelos predictivos como la optimización del tiempo de envío (STO) y el análisis de recencia-frecuencia-monetario (RFM) para una segmentación precisa.
La IA Fundamental (o IA no generativa) emplea algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado para analizar datos históricos y hacer predicciones utilizando técnicas como clustering (por ejemplo, k-means), árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte. Estos métodos se centran en interpretar los datos existentes para derivar conocimientos procesables que impulsan la efectividad del marketing.
Gartner evaluó a 11 proveedores de hubs de marketing multicanal en sus capacidades de Análisis e IA Fundamental. Las clasificaciones demuestran cómo cada plataforma ofrece modelado predictivo, análisis del recorrido del cliente y toma de decisiones basada en datos. Aquí están las clasificaciones de los proveedores para las Capacidades Críticas de Análisis e IA Fundamental:
*Fuente: Gartner Critical Capabilities for Multichannel Marketing Hubs (Septiembre de 2025)
Lo que dice Gartner sobre Optimove y Otros Proveedores
Aquí están las clasificaciones:
#1 - Optimove (Puntuación: 4.0)
Gartner destacó las excepcionales capacidades de Optimove en Análisis e IA Fundamental, señalando que la plataforma permite a los profesionales del marketing importar puntuaciones y modelos de modelado directamente para un análisis avanzado y personalizado. Esta capacidad permite a los equipos de marketing aprovechar su trabajo propietario en ciencia de datos mientras se benefician de los conocimientos nativos impulsados por IA de Optimove.
Según el informe, el caso de uso más fuerte de Optimove es la ejecución de viajes y campañas, donde la plataforma se destaca en la gestión de campañas a gran escala. Los profesionales del marketing pueden escalar eficientemente miles de campañas y momentos con el motor de campañas auto-optimizador de Optimove. Los agentes de IA de la plataforma personalizan los viajes con un motor de experimentación siempre activo y toma de decisiones en tiempo real, aprovechando cualquier fuente de datos e IA para comparar estrategias de viaje, al mismo tiempo que proporcionan atribución multitáctil integrada y capacidades de grupo de control.
#2 - Salesforce (Puntuación: 3.9)
Para Salesforce, Gartner observó que si bien la plataforma ofrece sólidas capacidades de análisis, la mayoría de las características avanzadas, como los modelos propios y los algoritmos avanzados, están impulsadas por Data Cloud, un producto secundario no incluido en Marketing Cloud Engagement. Este enfoque arquitectónico puede requerir una inversión adicional para las organizaciones que buscan capacidades de análisis integrales.
#3 - Insider (Puntuación: 3.8)
Gartner destacó que las capacidades de Análisis e IA Fundamental de Insider incluyen modelado de atribución e informes de rendimiento personalizados para la toma de decisiones basada en datos. El Sirius AI de la plataforma acelera la velocidad del marketing e integra el servicio al cliente y las interacciones de marketing a través de chatbots impulsados por GenAI. Las herramientas de optimización y priorización de Insider permiten a los equipos de marketing comparar el rendimiento del canal, atribuir ingresos por canal y utilizar funciones impulsadas por IA, como Next Best Channel y Send Time Optimization.
#4 - Adobe (Puntuación: 3.8)
Las capacidades de Análisis e IA Fundamental de Adobe ofrecen conocimientos impulsados por GenAI, informes automatizados y análisis predictivos. La plataforma integra estas capacidades en Adobe Journey Optimizer y Adobe Customer Journey Analytics, lo que permite a los profesionales del marketing aprovechar la toma de decisiones impulsada por IA a lo largo del recorrido del cliente. Gartner señaló que Adobe se destaca en la orquestación de viajes y campañas adaptativos y de múltiples pasos con datos en tiempo real y personalización impulsada por IA.
#5 - Bloomreach (Puntuación: 3.6)
Gartner señaló que las capacidades de Análisis e IA Fundamental de Bloomreach permiten a los profesionales del marketing identificar canales, detectar anomalías para alertar a las partes interesadas y predecir la probabilidad de abandono para optimizar los límites de frecuencia y los tiempos de envío durante las campañas. El Loomi AI de la plataforma impulsa estas capacidades, ayudando a los equipos de marketing a tomar decisiones basadas en patrones de comportamiento del cliente. Los análisis basados en GenAI de Bloomreach ayudan a los profesionales del marketing a identificar y activar oportunidades de campaña.
#6 - SAP (Puntuación: 3.5)
Según Gartner, SAP Emarsys lanzó recientemente los Agentes de Interacción de IA Joule, un asistente de marketing de IA conversacional que proporciona acceso rápido a la documentación de ayuda, sugerencias de campañas y segmentos, y la capacidad de consultar datos. Si bien la plataforma ofrece paneles de rendimiento de campañas y recomendaciones a través de Tácticas, Gartner señaló que carece de detección nativa de anomalías u oportunidades para proyectos y tareas.
#7 - Braze (Puntuación: 3.4)
Gartner reconoció las capacidades de modelado predictivo de Braze, incluida la correlación de eventos que compara diferentes grupos de usuarios y analiza cómo se comportarán o qué atributos tendrá un segmento. El conjunto de análisis predictivos de la plataforma permite a los profesionales del marketing ver cómo las interacciones afectan los objetivos e identificar posibles abandonos durante los viajes. La arquitectura de datos de transmisión en tiempo real de Braze permite la personalización en el momento y la ejecución multicanal.
#8 - Iterable (Puntuación: 3.4)
Para Iterable, Gartner destacó que los profesionales del marketing pueden aprovechar el modelado predictivo para construir audiencias propensas a convertir utilizando esquemas de código bajo o sin código. El Nova AI de la plataforma proporciona seguimiento del rendimiento de las campañas y recomendaciones procesables, mientras que los conocimientos de Brand Affinity alertan a los usuarios sobre las campañas y los canales que generan el mayor compromiso. Gartner señaló que los conocimientos prescriptivos de Iterable proporcionan modelado de datos visual y flujos de usuario por canal, lo que ayuda a los profesionales del marketing a optimizar la selección de canales.
#9 - MoEngage (Puntuación: 3.0)
Gartner observó que MoEngage ofrece segmentación Merlin AI, lo que permite a los usuarios crear fácilmente segmentos a través del lenguaje natural y construir recorridos de cliente de varios pasos. La plataforma proporciona ingesta de datos en tiempo real, unifica perfiles de clientes de múltiples fuentes y ofrece múltiples integraciones preconstruidas con flujo de datos bidireccional. Sin embargo, Gartner señaló que la plataforma cubre informes a nivel de canal y procesamiento de datos, pero carece de capacidades de informes predictivos.
#10 - Cordial (Puntuación: 2.7)
Según Gartner, los atributos predictivos y la segmentación sin código de Cordial Edge AI mejoran la segmentación, la personalización y el desarrollo de audiencias, mientras que el análisis del recorrido admite las decisiones de "próxima mejor acción". La plataforma aprovecha Cordial Edge AI para obtener información de mensajes impulsada por IA y creación autónoma de contenido, con lanzamientos recientes que incluyen recomendaciones de productos de IA y atributos de IA predictiva para mejorar la toma de decisiones en tiempo real en todos los canales.
#11 - Airship (Puntuación: 2.4)
Gartner señaló que las capacidades de análisis de Airship admiten el diseño y la optimización de campañas omnicanal. El recién lanzado Journeys AI de la plataforma permite a los clientes crear rápidamente viajes omnicanal utilizando indicaciones simples. Sin embargo, Gartner observó que Airship ofrece visibilidad básica de las métricas de uso, pero carece de capacidades avanzadas de pronóstico y optimización en Análisis e IA Fundamental en comparación con los líderes del mercado.
Por qué el Análisis y la IA Fundamental son Importantes en el Marketing Sin Posición (Positionless Marketing)
El Análisis y la IA Fundamental son la columna vertebral de un Marketing Sin Posición eficaz que prioriza las necesidades y los comportamientos del cliente sobre los segmentos de marketing predeterminados o los ciclos de vida rígidos del cliente.
Según Optimove, el Análisis y la IA Fundamental son los habilitadores centrales del Marketing Sin Posición, eliminando roles fijos, segmentos estáticos y suposiciones de ciclo de vida predefinidas de la ejecución de marketing. En lugar de forzar a los clientes a viajes fijos, la IA fundamental analiza continuamente las señales conductuales, transaccionales y contextuales para determinar la próxima acción más relevante para cada cliente individual.
El Marketing Sin Posición empodera a los profesionales del marketing para que confíen en la inteligencia predictiva, no en reglas manuales, para decidir a quién involucrar, cuándo involucrarlo y a través de qué canal. La IA fundamental permite capacidades como el modelado de propensión, la medición del impacto incremental, el análisis de grupos de control y la priorización en tiempo real en campañas y viajes. Estas capacidades garantizan que las decisiones de marketing se basen en el impacto comercial esperado en lugar de la intuición o los promedios históricos.
Sin un fuerte Análisis y una IA Fundamental, el Marketing Sin Posición no puede escalar. Las herramientas generativas pueden acelerar la creación de contenido, pero es la IA fundamental la que determina si se debe enviar un mensaje, qué experiencia debe tener prioridad y cómo optimizar continuamente el rendimiento.
En Resumen
La clasificación #1 de Optimove en esta capacidad crítica valida la capacidad de la plataforma para ayudar a las marcas a pasar del marketing tradicional basado en segmentos a estrategias de Marketing Sin Posición verdaderamente centradas en el cliente que impulsan resultados comerciales medibles.
El informe Critical Capabilities for Multichannel Marketing Hubs 2025 de Gartner refuerza que el Análisis y la IA Fundamental siguen siendo los impulsores más críticos de una personalización eficaz y escalable. La clasificación #1 de Optimove en esta categoría refleja su fortaleza para transformar los datos de los clientes en inteligencia predictiva, recomendaciones prescriptivas y resultados comerciales medibles.
Al combinar análisis avanzados, IA fundamental y toma de decisiones en tiempo real dentro de una única plataforma, Optimove permite a las marcas ir más allá del marketing tradicional basado en segmentos y adoptar un verdadero Marketing Sin Posición. El resultado es una ejecución más rápida, una mayor relevancia y programas de marketing que se optimizan continuamente en función del comportamiento del cliente y el impacto incremental.
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Al evaluar a los proveedores de capacidades de Análisis e IA Fundamental, los profesionales del marketing deben hacer estas preguntas críticas para garantizar que la plataforma pueda ofrecer un impacto comercial medible:
1. ¿Puedo incorporar mis propios modelos y trabajo de ciencia de datos a la plataforma?
Busque plataformas que le permitan importar puntuaciones de modelado personalizadas y algoritmos propietarios. Esta capacidad garantiza que no esté limitado a la IA exclusiva del proveedor y pueda aprovechar la experiencia especializada en ciencia de datos de su equipo junto con la inteligencia nativa de la plataforma.
2. ¿La IA toma decisiones en tiempo real, o solo proporciona recomendaciones sobre las que necesito actuar manualmente?
Distinga entre plataformas que ofrecen toma de decisiones en tiempo real (la IA determina de forma autónoma las próximas mejores acciones) y aquellas que solo ofrecen información que requiere implementación manual. Esta última crea cuellos de botella que ralentizan la ejecución de la campaña y limitan la personalización a escala.
3. ¿Qué capacidades predictivas se incluyen en la plataforma base frente a los complementos de pago?
Aclare qué características de IA fundamental, como el modelado de propensión, la optimización del tiempo de envío, la predicción de abandono y la afinidad de canal, son nativas de la plataforma. Evite las soluciones en las que las capacidades críticas de IA requieren la compra de productos secundarios o niveles premium.
4. ¿Cómo maneja la plataforma la experimentación y los grupos de control a escala?
Pregunte si la plataforma proporciona capacidades integradas para pruebas A/B, pruebas multivariadas, medición del impacto incremental y gestión automatizada de grupos de control en miles de campañas simultáneamente. Una IA fundamental sólida debe hacer que la experimentación sea sistemática, no un proyecto manual.
5. ¿Puede la plataforma priorizar campañas en conflicto en función del impacto comercial previsto?
Evalúe si la IA puede resolver autónomamente los conflictos cuando varias campañas se dirigen al mismo cliente, priorizando en función de la conversión esperada, los ingresos o el valor de por vida en lugar de reglas arbitrarias o intervención manual.
6. ¿Qué tipos de datos puede analizar la IA más allá de las señales conductuales y transaccionales?
Determine si la plataforma puede incorporar datos contextuales (clima, ubicación, dispositivo), enriquecimiento de terceros, información del catálogo de productos y flujos de eventos en tiempo real. La amplitud de las entradas de datos impacta directamente en la precisión y relevancia de las predicciones impulsadas por IA.
7. ¿Cuán transparentes y explicables son las recomendaciones de IA?
Comprenda si la plataforma proporciona visibilidad sobre por qué la IA hizo recomendaciones específicas: qué señales priorizó, qué modelos utilizó y cuán segura está en la predicción. La IA de "caja negra" crea problemas de confianza y dificulta la optimización cuando las campañas no cumplen las expectativas.
