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¡Agentes que te permiten actuar mientras otros aún están analizando!
Por qué es importante:
La IA se vuelve mucho más útil para los especialistas en marketing cuando puede ir más allá de generar ideas y realmente trabajar con datos de clientes, campañas, contenido, medición y las herramientas que los equipos ya usan.
Al leer esta publicación, los especialistas en marketing verán cinco formas prácticas en que la Optimove AI puede ayudarlos a encontrar oportunidades, crear y optimizar campañas, automatizar el trabajo recurrente y analizar el rendimiento, dándoles la capacidad de actuar de manera más instantánea e independiente.
Puntos clave:
Al hablar de IA en marketing, siempre surge la pregunta inevitable: ¿qué pueden hacer realmente los especialistas en marketing con ella hoy?
Para los usuarios de Optimove, la respuesta va mucho más allá de escribir copias o resumir informes.
Optimove AI es la única suite de IA de marketing que funciona en tres superficies: dentro de la plataforma de Optimove con Native AI, fuera de la plataforma a través del MCP de Optimove conectado a las herramientas de IA más utilizadas, y sobre la plataforma a través de Optimove Custom Apps.
Puede trabajar con datos de clientes, descubrir oportunidades, construir campañas, tomar decisiones de personalización, conectar la actividad de CRM con otras herramientas y analizar lo que está funcionando.
Eso cambia el papel de la IA de un asistente independiente a algo mucho más cercano a una capa operativa para el marketing.
Aquí hay cinco ejemplos de cómo es usar la Optimove AI en la práctica.
La Optimove AI puede ayudar a los especialistas en marketing a identificar segmentos de clientes valiosos y descubrir brechas en la actividad de CRM existente haciendo preguntas en lenguaje natural.
Pregunte "¿cuántos clientes son de alto valor y tienen un alto riesgo de abandono?" y la Optimove AI puede usar los atributos de cliente y los modelos predictivos disponibles en el entorno de Optimove para identificar a esa audiencia y explicar cómo se interpretaron los criterios.
La siguiente pregunta podría ser "¿Las rutas de prevención de abandono existentes realmente están llegando a estos clientes?" La Optimove AI examinará las campañas, los grupos objetivo, las condiciones y el rendimiento relevantes para identificar posibles brechas.
El análisis puede revelar fallas en las campañas de reactivación, como dirigir a clientes que ya abandonaron la empresa en lugar de centrarse en clientes activos con alta probabilidad de abandono.
El mismo enfoque se puede aplicar a preguntas sobre el valor del cliente, las etapas del ciclo de vida, las preferencias de productos, el valor futuro, la cobertura de la campaña y otros atributos de cliente disponibles dentro de Optimove.
Los equipos de marketing pueden usar la Optimove AI para pasar de un objetivo o brief a los componentes reales necesarios para ejecutar la campaña.
Una vez que se ha identificado una oportunidad, el especialista en marketing puede simplemente pedirle a la Optimove AI que actúe sobre ella.
En el ejemplo anterior, la Optimove AI creó un grupo objetivo para clientes de alto valor con un riesgo elevado de abandono, y puede preparar la campaña completa a partir de indicaciones conversacionales.
Puede pedirle a la Optimove AI que:
A partir de ahí, la Optimove AI creará el grupo objetivo, la estructura de la campaña, las variantes de ofertas y las plantillas de correo electrónico.
El especialista en marketing aún establece el objetivo, las restricciones comerciales, el KPI y las salvaguardas, mientras que la IA ayuda a comprimir la ejecución del trabajo que sigue.
La Optimove AI puede ayudar a determinar no solo qué campaña debe recibir un cliente, sino también qué tratamiento dentro de esa campaña es el más apropiado para él.
Considere una campaña con tres niveles de generosidad promocional: un bono de depósito del 10%, 15%, y 20%.
Una prueba A/B convencional podría buscar un ganador general y eventualmente enviar ese tratamiento a la mayoría de los clientes. La Decisión de Ofertas de la Optimove AI adopta un enfoque diferente.
El agente identifica grupos más pequeños de clientes similares dentro de la audiencia de la campaña basándose en los datos disponibles en Optimove. Eso puede incluir características como preferencias de productos, recencia, frecuencia, comportamiento del cliente, geografía y otros atributos.
Luego, aprende qué oferta funciona mejor para diferentes clientes en lugar de asumir que una oferta debería ganar para todos.
La asignación puede seguir adaptándose con el tiempo a medida que cambia el comportamiento del cliente.
Esto se vuelve especialmente importante cuando los especialistas en marketing intentan equilibrar la respuesta del cliente con los resultados comerciales. Pueden instruir al agente para que optimice los ingresos netos en lugar de los ingresos brutos porque el objetivo es realizar ventas cruzadas a los clientes mientras se protege el margen.
El KPI importa porque define lo que el agente está tratando de mejorar.
El mismo principio se extiende más allá de la selección de ofertas. La capa de toma de decisiones de Optimove está diseñada para respaldar decisiones sobre audiencias, rutas, contenido, tiempo de envío y otras partes de la experiencia del cliente.
Content Intelligence puede agregar otra capa analizando cómo los clientes responden a diferentes tipos de mensajes, imágenes, mecánicas promocionales y tonos de voz. Esas señales pueden luego informar la personalización futura.
El resultado es una personalización orquestada por IA a escala que va más allá de simplemente insertar un nombre de pila en un mensaje.
El MCP de Optimove puede conectar los flujos de trabajo de marketing de CRM con las otras herramientas que los especialistas en marketing ya utilizan, permitiendo que el trabajo repetible ocurra en todos los sistemas en lugar de permanecer confinado a la plataforma de CRM.
Aquí es donde la IA puede comenzar a eliminar parte del trabajo operativo repetitivo que rodea la ejecución de la campaña.
Un ejemplo es la ideación de campañas. Una tarea recurrente podría revisar los próximos eventos deportivos cada semana, recomendar partidos relevantes para un minijuego, sugerir la mecánica de juego apropiada y enviar esas recomendaciones al equipo en Slack.
El especialista en marketing puede entonces elegir una idea y pedirle a la IA que cree el juego utilizando las pautas de marca existentes.
El mismo enfoque se puede aplicar al monitoreo.
Un flujo de trabajo programado puede identificar campañas que tienen un rendimiento inferior a sus grupos de control y presentarlas al equipo para su revisión. En lugar de depender de alguien para que recuerde inspeccionar cada campaña, la IA puede ayudar a llevar las excepciones que requieren atención al especialista en marketing.
Los flujos de trabajo de informes también se pueden automatizar. Una tarea mensual puede extraer datos de campaña de Optimove a un rastreador de Excel, incluyendo campos como información de campaña, tamaño de la audiencia, mejora y ROI calculado.
La garantía de calidad es otro ejemplo. La IA puede revisar plantillas de correo electrónico, categorizar problemas como problemas de copia, operativos o de diseño, y crear tareas en una plataforma de gestión de proyectos como Asana para el miembro del equipo apropiado.
Los equipos también pueden proporcionar a la IA un contexto compartido, como:
Eso significa que la IA no está simplemente ejecutando indicaciones aisladas. Puede trabajar a partir de un conjunto común de instrucciones que ayuda a diferentes miembros del equipo de marketing a operar desde el mismo contexto.
La Optimove AI permite a los especialistas en marketing y ejecutivos hacer preguntas sobre el rendimiento del CRM directamente y convertir las respuestas en análisis o paneles.
Un especialista en marketing puede pedirle a OptiGenie dentro de Optimove que analice el rendimiento de la campaña de correo electrónico de la semana anterior.
A partir de esa solicitud relativamente simple, la IA puede examinar los resultados de la campaña y devolver información como el rendimiento general, la mejora frente a los grupos de control, los resultados estadísticamente significativos, las campañas de mejor rendimiento y las campañas de bajo rendimiento que pueden requerir investigación.
El especialista en marketing puede entonces continuar la conversación y preguntar por qué una campaña en particular produjo una mejora negativa o qué se debe investigar a continuación.
A través del MCP de Optimove, los especialistas en marketing también pueden crear vistas personalizadas de sus datos de CRM.
Un líder de marketing podría construir un panel que muestre cómo el equipo está usando Optimove, incluyendo volúmenes de campañas, adopción de grupos de control, uso de agentes de decisión, tamaños de grupos objetivo u otras métricas operativas.
Otro panel podría centrarse en el rendimiento del CRM, combinando tendencias de KPI, movimiento del ciclo de vida, segmentos de riesgo de abandono, cohortes de adquisición y las campañas de mejor y peor rendimiento en una sola vista.
Esto también cambia quién puede interactuar con los datos de CRM.
Los ejecutivos que quizás no naveguen regularmente por una plataforma de CRM pueden hacer preguntas, crear informes y acceder a paneles actualizados continuamente sin esperar que alguien del equipo de marketing o análisis prepare otro informe del lunes por la mañana.
La Optimove AI ofrece a los equipos de marketing más que una nueva forma de generar contenido. Conecta la IA con los datos de los clientes, la creación de campañas, la toma de decisiones, los flujos de trabajo y la medición para que los especialistas en marketing puedan pasar de una pregunta a una idea, y de una idea a una acción, mucho más rápido.
Eso podría significar identificar una audiencia de alto valor pasada por alto, crear una campaña completa a partir de un brief, personalizar ofertas a un nivel más granular, automatizar el trabajo operativo recurrente o analizar el rendimiento sin esperar otro informe.
El hilo conductor es que los especialistas en marketing siguen liderando. Definen los objetivos, la estrategia, los KPI y las salvaguardas, mientras que la IA ayuda a ejecutar, analizar y optimizar el trabajo a su alrededor.
Para obtener más información sobre lo que su equipo de marketing puede lograr con la Optimove AI, contáctenos para Solicitar una Demostración
IA creada para especialistas en marketing.
Prevé, crea y optimiza, sin depender de datos, desarrollo o diseño.
Rony Vexelman es el SVP de Marketing de Optimove. Rony lidera la estrategia de marketing de Optimove en todas las regiones e industrias.
Anteriormente, Rony fue Director de Marketing de Producto de Optimove, liderando lanzamientos de productos, esfuerzos de marketing para clientes y relaciones con analistas. Rony es licenciado en Administración de Empresas y Sociología por la Universidad de Tel Aviv y posee un MBA por la UCLA Anderson School of Management.
FAQ
Los equipos de marketing pueden usar Optimove AI para analizar datos de clientes, descubrir oportunidades, crear audiencias y campañas, generar contenido, personalizar experiencias de clientes, automatizar flujos de trabajo recurrentes y analizar el rendimiento del CRM.
Sí. Los especialistas en marketing pueden usar la IA para crear componentes de campaña, incluyendo grupos objetivo, borradores de campaña, ofertas y plantillas basadas en un objetivo de campaña y requisitos definidos. Las campañas creadas a través del MCP permanecen como borradores para que los especialistas en marketing puedan revisarlas antes de la activación.
Una prueba A/B tradicional generalmente busca el tratamiento que mejor funciona en una audiencia más amplia. La Decisión de Ofertas de la Optimove AI aprende continuamente qué tratamiento funciona mejor para diferentes grupos de clientes similares, permitiendo que diferentes clientes reciban diferentes ofertas.
Sí. Los especialistas en marketing pueden hacer preguntas a Optimove AI sobre el rendimiento de la campaña y recibir análisis que cubran métricas como el aumento frente a los grupos de control, las campañas con mejor y peor rendimiento, y los resultados estadísticamente significativos. Luego pueden continuar haciendo preguntas de seguimiento para investigar resultados específicos.
