Aplicaciones de la IA en el Departamento de Marketing: Automatización y Contenidos Personalizados con IA

El departamento de Marketing ha abrazado rápidamente la IA para amplificar su creatividad y efectividad, desde la generación automatizada de contenidos hasta la segmentación hiperpersonalizada de campañas. Dado que marketing maneja gran volumen de datos de clientes y produce continuamente materiales, la IA encaja naturalmente para optimizar esas tareas.

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Aplicaciones

Las aplicaciones más claras del uso de la IA en Marketing son:

Generación de contenido a escala

Crear contenidos de calidad (artículos, posts en redes, descripciones de productos, guiones de videos, etc.) tradicionalmente consume mucho tiempo de redactores y diseñadores. Con IA generativa de texto (GPT-3, GPT-4, etc.) se pueden producir borradores de contenido en segundos. Por ejemplo, una campaña que requiera 50 variantes de anuncios para distintos públicos puede ser completamente redactada por una IA, ajustando el tono y los mensajes clave para cada segmento demográfico, para luego ser revisada por el equipo creativo.

De igual modo, se pueden generar publicaciones de blog a partir de puntos clave o datos facilitados por los expertos internos. Si bien el toque humano sigue siendo importante para pulir y verificar, la IA ahorra el grueso del trabajo inicial.

Personalización al extremo (hyper-personalization)

La IA posibilita el marketing one-to-one que antes era impracticable. Analizando datos de comportamiento y preferencias individuales, la IA puede personalizar automáticamente contenido y recomendaciones para cada usuario. Un ejemplo claro son los sistemas de recomendación en sitios de e-commerce o plataformas de streaming, que mediante algoritmos de machine learning sugieren productos o contenidos adaptados al gusto específico de cada persona (modelo popularizado por Amazon, Netflix, Spotify, etc.).

Optimización de campañas y segmentación inteligente

Tradicionalmente, segmentar audiencias y optimizar campañas requería análisis manual y prueba y error. La IA automatiza este proceso: algoritmos de clustering encuentran nuevos segmentos de clientes con comportamientos similares que quizá el marketero no tenía identificados (por ejemplo, descubre que hay un grupo de clientes jóvenes urbanos, activos de madrugada, que responden muy bien a cierto mensaje; pudiendo así crear una sub-campaña para ellos).

Asimismo, durante la ejecución de una campaña, la IA puede ajustar continuamente las pujas, la asignación de presupuesto entre canales y las creatividades mostradas en función de los resultados en vivo, algo conocido como optimización programática.

Análisis de datos y aprendizaje del mercado

Marketing genera enormes cantidades de datos (métricas de campañas, analytics web, menciones en redes, estudios de mercado). La IA ayuda a digerir esta información para obtener insights accionables al instante. Por ejemplo, analiza sentimientos de miles de comentarios en redes para decirnos cómo perciben los clientes una nueva campaña o producto, o utiliza modelos de mix marketing modeling para determinar qué combinación de canales está aportando más a las ventas (atribución del ROI por canal).

Beneficios

Generación de contenido a escala

El 93% de los marketers que ya usan IA dicen utilizarla precisamente para generar contenido más rápido surveymonkey.com. Además, herramientas como Copy.ai o Jasper permiten a especialistas de marketing no técnicos aprovechar modelos de lenguaje mediante interfaces sencillas para crear copys publicitarios, emails, titulares o incluso landing pages de forma casi instantánea.

A esta generación de texto se suma la generación de imágenes (con IA como DALL-E, Midjourney) para crear visuales originales a partir de descripciones, lo que reduce la dependencia de bancos de imágenes o sesiones fotográficas costosas.

Personalización al extremo (hyper-personalization)

Ha demostrado aumentar significativamente las tasas de conversión y el valor por cliente. McKinsey reportó que las empresas que sobresalen en personalización logran generar un 40% más de ingresos a partir de esas iniciativas comparado con empresas promedio ​nrla.org. Gartner, por su parte, proyecta que para 2025 el 30% de los mensajes de marketing de grandes empresas serán generados por IAlinkedin.com, ajustados dinámicamente al receptor. Esto incluye emails con ofertas ajustadas a cada cliente, páginas web cuyo contenido (banners, orden de secciones) se adapta en tiempo real según el perfil de quien navega, o notificaciones push distintas para cada usuario según su uso de una app.

La IA analiza montañas de datos de comportamiento en tiempo real y decide la mejor pieza de contenido o el mejor incentivo para mostrar a cada cliente en su customer journey. El resultado es una experiencia mucho más relevante para el cliente (se siente comprendido en sus necesidades) y mucho menos desperdicio de impresiones de marketing irrelevantes (lo que implica usar mejor el presupuesto).

Optimización de campañas y segmentación inteligente

Plataformas de publicidad digital como Google Ads o Meta Ads ya incorporan mucha IA – desde la oferta automática hasta la elección de cuál anuncio mostrar a cada usuario – logrando típicamente mejores resultados que la gestión manual. También en email marketing, la IA determina el mejor momento de envío para cada destinatario según cuándo suele abrir sus correos, optimizando las tasas de apertura.

Según una encuesta reciente, un 90% de los marketers que usan IA la aprovechan para tomar decisiones más rápidas en sus campañas (por ejemplo, redistribuir presupuesto de un anuncio de bajo rendimiento a otro exitoso sin intervención humana) ​surveymonkey.com.

Análisis de datos y aprendizaje del mercado

Esto permite afinar la estrategia sobre la marcha en lugar de esperar al post-mortem de la campaña. Un 81% de marketers indica que utiliza la IA para descubrir insights más rápidamente que con análisis tradicionales​surveymonkey.com. En la práctica, esto podría significar detectar en días que una audiencia inesperada está convirtiendo bien y pivotar para enfocarla, cuando sin IA quizás solo se vería al final de la campaña.

Casos de uso

Coca-Cola

En 2023, Coca-Cola lanzó la campaña «Create Real Magic», desarrollada en colaboración con OpenAI y Bain & Company. Esta iniciativa permitía a los usuarios crear obras de arte digitales personalizadas utilizando herramientas de IA como GPT-4 y DALL·E, combinando elementos icónicos de la marca, como la botella de Coca-Cola y el oso polar, con la creatividad de los consumidores. Las mejores creaciones fueron exhibidas en lugares emblemáticos como Times Square en Nueva York y Piccadilly Circus en Londres. La campaña logró un aumento del 5% en los ingresos de Coca-Cola en el primer trimestre de 2023 y un 6% en el segundo trimestre. Marketing Maverick

Heinz

Heinz implementó la IA para generar imágenes y contenido creativo en sus campañas publicitarias. Utilizando herramientas de generación de imágenes, la marca creó visuales únicos que destacaban su producto de manera innovadora, lo que resultó en un aumento significativo del engagement en redes sociales.

Stitch Fix

La empresa de moda Stitch Fix emplea IA para recomendar outfits personalizados a cada cliente en base a sus preferencias y feedback, combinando la curaduría de estilistas humanos con algoritmos. Logró así escalar a millones de clientes con un modelo de suscripción que no sería viable sin la IA seleccionando gran parte de los envíos.

Estrella Galicia

En 2024, Estrella Galicia, en colaboración con Netflix, lanzó la campaña «El robo del año», que utilizó IA para crear una experiencia inmersiva y personalizada para los usuarios. La campaña fue galardonada con el Gran Premio en los Premios Eficacia 2024, destacando su innovación y efectividad en el uso de la inteligencia artificial en marketing. Reason Why

Herramientas

En generación de contenido destacan OpenAI (GPT-4) utilizado vía plataformas no-código (p.ej. Writer, Jasper, Copy.ai) para textos, y Canva con funciones de diseño asistido o Adobe Firefly para gráficos.

En personalización, suites como Adobe Experience Platform, Salesforce Marketing Cloud o Dynamic Yield integran IA para decisiones en tiempo real sobre contenido mostrado al cliente.

Para análisis social, herramientas de social listening con IA (Brandwatch, Sprout Social con funciones avanzadas) ayudan a entender la voz del cliente a escala.

Un caso ilustrativo es Spotify con su campaña anual Spotify Wrapped: aunque es marketing de producto, utiliza IA para compilar de forma personalizada para cada usuario una historia sobre su año en música, generando altísimo engagement en redes. Esto demuestra cómo la personalización masiva con IA puede crear experiencias de marca memorables.

Conclusión

La IA en marketing conlleva mayor eficacia por euro invertido. Las campañas se optimizan solas para maximizar conversiones, los contenidos se generan más rápido (campañas lanzadas en días en vez de semanas) y con mayor relevancia, lo que incrementa tasas de conversión y reduce costes de adquisición.

Un estudio de Deloitte encontró que el 75% de las organizaciones de marketing aumentaron su inversión en IA en 2024 y reportan como principales beneficios mejoras de eficiencia y productividad, relaciones más estrechas con clientes y más innovación en sus campañas​ deloitte.com. Asimismo, al automatizar tareas rutinarias (reportes, ajustes de puja, clasificación de datos), la IA libera a los creativos y estrategas para enfocarse en la dirección y el mensaje global, potenciando la calidad estratégica del marketing.

Cabe mencionar que es vital mantener un control de calidad humano, especialmente en contenido generado, para asegurar que el tono de marca y la veracidad de la información se conserven – la IA es una herramienta potentísima, pero el criterio del equipo de marketing sigue siendo la brújula que guía la creatividad y la estrategia.

Este artículo es un extracto del Informe: Aplicación Práctica de la IA para Aumentar la Eficiencia y Reducir Costes en la Empresa.

Puedes acceder a la descarga gratuita del informe completo en este enlace.

Pedro García Navarro

Ejecutivo de Tecnología, IA y Transformación Digital

30 años de experiencia, en desarrollo de productos de software, en empresas de ámbito global como Accenture o Vodafone, y en empresas más pequeñas en expansión.