En general, los consumidores se han acostumbrado a que una marca o un anunciante les dirija mensajes a través de múltiples puntos de contacto. Esta aceptación viene acompañada de una mayor exigencia de que todos esos puntos de contacto funcionen a la perfección. Es lógico, desde el punto de vista del consumidor, naturalmente. Por ejemplo, un cliente potencial ve un anuncio mientras navega o ve contenido en streaming, visita una tienda física o una página web para realizar una compra y chatea con el servicio de atención al cliente o con un agente para pedir ayuda. Es razonable que ese consumidor espere que, al alternar entre todos esos canales diferentes, la experiencia con la marca siga siendo única y coherente.

Garantizar este nivel de cohesión ha supuesto, históricamente, un obstáculo importante que las marcas han tenido que superar. Con la introducción de sistemas de segmentación de audiencias basados en la inteligencia artificial, las marcas pueden resolver este problema conectando datos, comportamientos, entornos y creatividades en tiempo real. La integración de la coordinación, la observabilidad de los datos y la personalización permitirá a las marcas diseñar estrategias y ejecutarlas con éxito en todos los canales.

Orquestación unificada

Un enfoque omnicanal adecuado requiere que todos los segmentos se vinculen a un único perfil de cliente, una fuente de información fiable. Los motores de coordinación basados en IA se están convirtiendo rápidamente en un elemento de conexión crucial para la gestión de audiencias omnicanal, precisamente porque pueden ofrecer este enfoque. Son capaces de gestionar la cadencia, la estrategia y la entrega de los posibles puntos de contacto para cada cliente potencial. Al actuar como columna vertebral de la gestión omnicanal, la orquestación de IA permite un enrutamiento y una adaptación de segmentos más rápidos, lo que genera un mayor retorno de la inversión publicitaria y ofrece un verdadero diferenciador competitivo.

Adaptación en tiempo real

Un enfoque omnicanal no debe ser estático. El método de analizar a un usuario y asignarle una cohorte y una campaña para un punto de contacto específico no es una estrategia eficaz. Los modelos de IA permiten ahora orientar el comportamiento de forma dinámica. Las señales en tiempo real de un usuario, como el uso de la aplicación o una visita reciente a la tienda, son procesadas continuamente por los modelos de IA en tiempo real y pueden ayudar a determinar qué canal debe priorizarse para ofrecer la mejor experiencia posible. En esencia, la IA está eliminando el retraso entre una información y la acción lógica que le sigue.

Calidad de los datos y observabilidad

Un obstáculo importante en la gestión omnicanal es la calidad de los datos. Los flujos de datos pueden desviarse o interrumpirse; por ejemplo, debido a un problema de latencia entre un punto de venta y la nube. Estos posibles retrasos o discrepancias en los datos pueden dar lugar a decisiones erróneas y afectar negativamente a las iniciativas de personalización, como mostrar una oferta a un usuario después de que haya realizado una compra.
Los sistemas de audiencia basados en IA ofrecen ahora a las marcas y a los anunciantes un nivel de observabilidad sin precedentes. Estas herramientas supervisan la actualidad y la integridad de los datos de los usuarios en múltiples sistemas, incluidos los puntos de venta, las aplicaciones y las sesiones de asistencia. Una capa de confianza más fundamentada en los datos permite crear bucles de retroalimentación inteligentes capaces de detectar cualquier posible fallo en la personalización.

Conexión entre el entorno offline y el online

Los sistemas de segmentación de audiencia basados en IA permiten vincular la actividad en la tienda con las audiencias digitales, lo que facilita el retargeting omnicanal. El tráfico de clientes en las tiendas físicas, los escaneos de aplicaciones en tienda y los registros de compras offline permiten a las marcas y a los anunciantes realizar retargeting y presentar ofertas o interacciones personalizadas. Varios minoristas ya han comenzado a implementar medios inteligentes en tienda, como pantallas o estanterías digitales, que se integran y sincronizan con plataformas publicitarias externas, lo que permite a los usuarios disfrutar de una experiencia offline-online auténtica, coherente y fluida.

Orquestación creativa con IA

La IA no solo permite un ajuste preciso y una adaptación automática en cuanto al momento y el lugar en que se dirige a los usuarios, sino que también permite que los modelos de IA generativa produzcan variantes creativas adaptadas específicamente a las características y el contexto del usuario. Gracias a una coordinación unificada, la generación de contenidos creativos se integra a la perfección con la lógica del usuario. En concreto, «lo que» se muestra se adapta al «dónde» y al «cuándo», manteniendo intacta la coherencia del mensaje y el tono. Las marcas pueden llevar la personalización a nuevos niveles sin sacrificar la coherencia del mensaje en todos los canales.

Conclusión principal

Los sistemas de segmentación de público basados en inteligencia artificial están transformando la forma en que las marcas llevan a cabo la personalización omnicanal. Al unificar los datos, mejorar la visibilidad y permitir la adaptación creativa y conductual en tiempo real, las marcas pueden por fin ofrecer las experiencias fluidas y adaptadas al contexto que esperan los consumidores, y generar así un crecimiento cuantificable de los ingresos.

Próximos pasos

Los sistemas de gestión de audiencias basados en la inteligencia artificial están revolucionando la gestión omnicanal, lo que proporciona una ventaja competitiva a las marcas que los adoptan desde el principio. Las marcas que deseen optimizar sus sistemas actuales para integrar la inteligencia artificial deberían:

Identificar y resolver cualquier posible desconexión entre los datos y los puntos de contacto, y elaborar un plan para integrarlos con el fin de lograr una coordinación unificada y en tiempo real.
Considere la posibilidad de invertir en herramientas y soluciones que ofrezcan el nivel de visibilidad de los datos necesario para identificar posibles puntos ciegos.

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