El inicio de la cuarta Revolución Industrial, con numerosas innovaciones y avances tecnológicos, ha impulsado a las industrias y a las empresas a reinventar sus sistemas de trabajo para no quedarse obsoletos. Aunque esto ha supuesto grandes cambios, los resultados merecen la pena. Uno de los avances más importantes es el incremento del uso de la Inteligencia Artificial en aplicaciones de marketing para empresas B2B. Aunque los vendedores digitales ya han comenzado a analizar las ventajas de los algoritmos de aprendizaje automático, aún quedan oportunidades para incorporar la Inteligencia Artificial en empresas B2B. Algunas de las áreas que todavía necesitan ser exploradas incluyen: blockchain o también denominada “cadena de bloqueo”, análisis predictivos, personalización, modelos de propensión y la búsqueda de clientes potenciales. Vamos a echar un vistazo a cómo puede aplicarse la Inteligencia Artificial en estas áreas.

“Blockchain” o Cadena de Bloqueo
Uno de los sistemas más innovadores que están siendo desarrollados en las empresas B2B es la denominada “cadena de bloqueo”. La mayoría de las cadenas de suministro involucran al vendedor, al comprador y al proveedor logístico; la información que circula entre estas tres entidades se transmite de un punto a otro a través del Intercambio Electrónico de Datos (EDI). Cada entidad se encarga de sincronizar la circulación de información dentro de la cadena de suministro. Sin embargo, este proceso resulta ser bastante complejo, por lo que no existe una sincronización perfecta.

La cadena de bloqueo para redes de empresas B2B funciona como un distribuidor que ofrece un registro veraz y seguro de todo lo que ocurre en este tipo de empresas para facilitar el acceso a una información mucho más clara y certera, la cual se mantiene en un almacenamiento inalterable de datos.

De forma simultánea, el blockchain dirige información confidencial y protección de datos. De este modo, cuando la Inteligencia Artificial esté completamente desarrollada e integrada dentro de los sistemas existentes, la cadena de bloqueo permitirá a los vendedores contactar directamente con los clientes sin la necesidad de agencias e intermediarios.

Personalización
El uso de datos no solo implica obtener una idea de los patrones de comportamiento de los clientes actuales y con mayor potencial, sino que también trata de analizar dichas ideas para crear estrategias de marketing personalizadas. Anteriormente, los comerciantes tenían que adaptarse a las tendencias de marketing para atraer a un sector específico de la población, pero con la llegada de la Inteligencia Artificial, ahora se puede dirigir a entidades comerciales en casos particulares.

Esto permite el incremento de la personalización de los productos y servicios ofertados, acelerando, de este modo, el número de ventas. Esto también mejora la experiencia de los clientes porque éstos tienen acceso a mensajes de marketing que han sido diseñados para proporcionar soluciones viables a sus necesidades específicas. La tecnología de la Realidad Aumentada incrementa la fiabilidad de las ventas, lo que propiciará un crecimiento en el mercado de productos personalizados tanto para las empresas B2B como para las B2C.

Clientes con mayor potencial
Además del mantenimiento de los clientes actuales, las empresas que quieren conservar y mejorar su posición en el mercado, deben generar y conseguir constantemente nuevos clientes. Cuando éstos se integran de forma adecuada, los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los vendedores identificar clientes que les interesen. En este ámbito, la Inteligencia Artificial se asemeja a una herramienta de precisión para la búsqueda de datos que procesa la información en bruto para encontrar posibles clientes.

El gran potencial de la Inteligencia Artificial nos permite combinar información extraída de múltiples recursos y, según los estudios realizados por el grupo de investigación “Aberdeen”, la mayoría de las empresas (el 61% de las encuestadas) están de acuerdo en que la búsqueda de clientes con potencial es la razón más importante por la que invertir dinero en Inteligencia Artificial.

Modelos de propensión
Los modelos de propensión se refieren al uso de algoritmos de aprendizaje automático para procesar una gran cantidad de información del historial de una empresa y de esta forma, crear modelos de predicciones de diferentes aspectos como, por ejemplo, información de contactos. También, permite la automatización de trabajos manuales como la búsqueda de clientes potenciales, además de la personalización de aplicaciones y páginas web.

Análisis predictivos
La aplicación de modelos de propensión en áreas relacionadas con la predicción de los patrones de comportamiento de los clientes existentes y con gran potencial, se refiere al análisis predictivo. Cuando dicho análisis se utiliza con la aplicación de modelos de propensión, los análisis predictivos ofrecen estimaciones precisas de la probabilidad de conseguir determinados resultados en una empresa en particular. Estos análisis nos ofrecen una predicción bastante exacta de aspectos tales como el tipo de clientes que comprarán más, por ejemplo.

Por último, cabe destacar que la tecnología de la Inteligencia Artificial (especialmente en los modelos de propensión y en análisis predictivos) solo puede ser efectiva si los datos que se manejan son verídicos. Por tanto, la información que no sea fiable, entradas de bases de datos incompletas o información con un alto grado de datos aleatorios puede generar algoritmos de Inteligencia Artificial con resultados incorrectos. Sin embargo, el aumento de la incorporación de la Inteligencia Artificial en la industria del marketing digital facilitará y mejorará la gestión de las bases de datos en dicho sector.