La revolución de la IA está transformando el Account-Based Marketing con automatización y personalización sin precedentes. De qué manera contribuye con la estrategia y por qué es clave su aplicación.

Ya no se trata de saber qué es la IA. Ahora, para las empresas (más específicamente el sector de marketing), es momento de conocer para qué y cómo se utiliza la inteligencia artificial (IA). Los diferentes sectores se dan cuenta de que, de comprender esta tecnología, pueden sacar provecho de la experiencia. 

De acuerdo a estadísticas compartidas por Hubspot, el mercado de la IA en marketing, en 2021, se estimó en USD 15,840 millones. Este valor, según la empresa, aumentaría a más de USD 107,5 mil millones para 2028. Por otra parte, destacó que más del 80 % de los expertos del sector integran algún tipo de tecnología de IA en sus actividades de marketing online. Es decir que su aplicación, en sus diferentes aspectos, ya es una realidad. 

El ABM no es la excepción y empieza a indagar en los detalles de una herramienta que puede dar grandes frutos. Como se sabe, esta estrategia tiene un principio fundamental: la personalización. Se centra en dirigirse a cuentas clave. Es decir que, en lugar de atraer un grupo amplio y heterogéneo, busca identificar y acercarse a cuentas específicas que pueden convertirse en futuros clientes. 

En primer lugar, la personalización estará vinculada a la selección de las cuentas. Mediante el uso de algoritmos avanzados, la IA ayuda a las empresas a identificar y clasificar los prospectos potenciales con precisión. De esta manera se agiliza el proceso de selección de cuentas objetivo. 

Al automatizar esta etapa inicial, los equipos de marketing y ventas pueden centrar sus esfuerzos en interactuar con las cuentas clave de manera más personalizada y efectiva. Aquí es donde llega el segundo punto importante: la preparación de los mensajes. 

Esta selección de las cuentas viene acompañada por el análisis de sus datos. Al ofrecer la IA información clave sobre sus necesidades e intereses específicos, las compañías pueden personalizar aún más (y mejor) sus mensajes y ofertas. Este conocimiento sobre cómo es, se comporta, cuáles son sus gustos o por cuál canal le gusta recibir el mensaje, pueden garantizar un cliente a futuro. Cuanto más preciso, más leads se generan. 

De esta manera, la IA ayuda a la identificación de patrones en los datos de la cuenta. Es decir, no solo indica qué tipo de mensajes u ofertas van a preferir, sino también el cómo y el cuándo los prefieren.

Autimatización y personalización en tiempo real

El camino de la IA no termina allí. Continúa con la identificación, seguimiento y análisis de la interacción de los prospectos con los mensajes. Esto brinda una visión más clara de cómo interactúan con el contenido y cuáles son sus necesidades. Permite ajustar rápidamente las estrategias y mensajes para maximizar la efectividad del ABM. 

En este caminar junto con los clientes, que poseen distintas necesidades, problemáticas o desafíos, la IA puede detectar patrones de comportamiento y tendencias en los datos recopilados, proporcionando información valiosa para anticipar las necesidades de los clientes y adaptar las tácticas de manera proactiva.

Vamos con un simple ejemplo: los correos electrónicos automatizados impulsados por la IA pueden incluir contenido altamente relevante y sugerencias de productos basadas en el comportamiento previo del cliente, lo que mejora la probabilidad de que se produzca una interacción positiva.

Así es como al combinar la automatización con la personalización, las empresas pueden crear experiencias únicas y atractivas para cada cuenta, lo que aumenta significativamente las posibilidades de éxito en la conversión y retención de clientes. 

En resumen, son seis las grandes ventajas que puede proporcionar el IA al ABM:

1. Personalización efectiva: La IA permite a las empresas recopilar y analizar grandes cantidades de datos de clientes potenciales y cuentas objetivo. Con esta información, pueden crear estrategias de marketing altamente personalizadas y adaptadas a las necesidades y preferencias individuales de cada cuenta. La personalización efectiva mejora la experiencia del cliente, lo que aumenta la probabilidad de conversión y fidelización.
   
   
2. Eficiencia en la segmentación: Gracias a los algoritmos de IA, las empresas pueden identificar y seleccionar con precisión las cuentas ideales para sus campañas de ABM. La tecnología analiza diversos datos, como el comportamiento del cliente, la interacción con el contenido y las señales de compra, para determinar qué cuentas tienen más probabilidades de convertirse en clientes. Esto optimiza el tiempo y los recursos, ya que los equipos de marketing y ventas pueden enfocar sus esfuerzos en las cuentas con mayor potencial.
   
   
3. Automatización de tareas repetitivas: La IA permite automatizar tareas rutinarias y repetitivas, como el envío de correos electrónicos de seguimiento, la programación de publicaciones en redes sociales y el análisis de datos. Así es como libera tiempo para que los profesionales del marketing se centren en actividades más estratégicas y creativas, como el desarrollo de contenido personalizado y la creación de relaciones significativas con los clientes.
   
   
4. Predicción de comportamientos: Los algoritmos de IA pueden analizar datos históricos para predecir comportamientos futuros de los clientes potenciales. Esta capacidad predictiva ayuda a anticipar las necesidades y preferencias de las cuentas objetivo, permitiendo a las empresas brindar soluciones y ofertas adecuadas en el momento oportuno.
   
   
5. Mejora de la experiencia del cliente: La personalización y la automatización inteligente proporcionadas por la IA mejoran significativamente la experiencia del cliente. Al recibir mensajes y contenido altamente relevantes y personalizados, los clientes potenciales se sienten más valorados y comprendidos, lo que aumenta la confianza en la marca y la probabilidad de una conversión exitosa.
   
   
6. Análisis de datos avanzado: La IA tiene la capacidad de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y extraer patrones y tendencias difíciles de identificar mediante métodos tradicionales. Esto proporciona a las empresas una visión más profunda y detallada del comportamiento del cliente, lo que les permite optimizar continuamente sus estrategias de ABM para obtener mejores resultados.

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