Toma de decisiones con IA: La evolución de la interacción con los clientes y la personalización 1:1

El marketing está inundado de palabras de moda, y dos de las más populares son "inteligencia artificial" y "personalización". Es fácil entender por qué. Como industria, nos hemos ido acercando cada vez más al objetivo del marketing personalizado (1:1), y las nuevas tecnologías ayudan a hacer realidad ese sueño. Pero esa innovación conlleva mucho bombo y platillo, sobre todo ahora que la inteligencia artificial (IA) se está apoderando de tantos aspectos de nuestra vida laboral.

Decir que "la toma de decisiones con IA puede revolucionar la forma en que los especialistas en marketing utilizan los datos para personalizar las experiencias" puede sonar a promesas vacías, sobre todo porque oímos este tipo de afirmaciones en torno a cada nueva tecnología. Sin embargo, la diferencia está en los detalles. El nuevo BrazeAI Decisioning Studio™ utiliza agentes de aprendizaje por refuerzo para experimentar de forma autónoma y aprender continuamente del comportamiento del cliente. Estos agentes pueden establecer relaciones duraderas con los clientes personalizando todo lo que ven de una marca, lo que en última instancia tiene un impacto tangible en los resultados de la marca.

Siguiente mejor acción: el modelo de personalización no tan personal

Para los especialistas en marketing, la IA no es algo nuevo. La mayoría de las marcas empresariales llevan años utilizando alguna forma de aprendizaje automático para personalizar sus campañas según el ciclo de vida. Muchas se basan en los modelos de la siguiente mejor acción (NBA), que indican a los especialistas en marketing la siguiente acción a realizar con cada cliente. En principio, la siguiente mejor acción se refiere simplemente a cualquier algoritmo que introduzca datos de clientes y recomiende una acción basada en esos datos.

En la práctica, los modelos de NBA suelen empezar tomando datos de clientes sin procesar y calculando características de los clientes como "compras en los últimos 90 días" o "valor promedio de las últimas diez compras". A continuación, estas características se introducen en una colección de modelos de predicción, es decir, modelos que puntúan a los clientes según su probabilidad de realizar diversas acciones, como volver a comprar, cancelar o comprar en una categoría determinada. Luego, estas puntuaciones se traducen en reglas de negocio, que determinan la recomendación final.

La siguiente mejor acción no encuentra realmente la mejor acción

Aunque los modelos de IA, como los de la siguiente mejor acción, fueron revolucionarios para su época, sus limitaciones son claras. Digamos que un modelo de NBA recomienda un determinado par de zapatos como el siguiente mejor producto para un cliente. ¿Qué significa? Lo más probable es que el cliente tuviera una alta puntuación de "afinidad" por la categoría "zapatos", es decir, que su siguiente compra más probable fuera un par de zapatos, basándose en su comportamiento histórico de compra. Las reglas de negocio estipulaban entonces que los clientes con altas puntuaciones de afinidad por una categoría determinada debían recibir más mensajes sobre esa categoría.

Aquí hay varios problemas. En primer lugar, que el cliente haya comprado zapatos en el pasado no significa que el marketing de zapatos sea la acción que lleve a la mayor cantidad de compras incrementales. En segundo lugar, la mayoría de las empresas quieren ampliar las categorías en las que compran los clientes, mientras que este enfoque tradicional de NBA sólo crea una cámara de eco contraproducente que recomienda cosas que compraron anteriormente. Y en tercer lugar, aunque este enfoque de NBA ofrezca recomendaciones razonables (aunque subóptimas) sobre qué productos sugerir, no puede predecir cómo motivar al cliente para que interactúe con un correo electrónico, una notificación push o un mensaje de texto. No selecciona el momento, el canal, la frecuencia o la creatividad que más motivaría a ese cliente a realizar su próxima compra.

La toma de decisiones con IA introduce la personalización de "siguiente mejor todo".

Mientras que los modelos de NBA podrían recomendar potencialmente el producto adecuado para un cliente (aunque de forma imperfecta), la toma de decisiones con IA puede motivar a los clientes a actuar. La toma de decisiones con IA utiliza modelos de refuerzo para adoptar lo que llamamos un enfoque de siguiente mejor todo sobre el marketing del ciclo de vida.

La toma de decisiones con IA es un nuevo enfoque de la personalización que utiliza el aprendizaje por refuerzo. La toma de decisiones con IA puede encontrar no sólo la siguiente mejor oferta de producto, sino el mejor canal, hora del día, día de la semana, frecuencia, mensaje, creatividad o cualquier otra dimensión necesaria para que un cliente único logre la conversión.

Un agente decisor de IA aprende de su entorno, eligiendo iterativamente entre un conjunto de acciones, recibiendo recompensas por los resultados positivos y aprendiendo de esas recompensas, para luego elegir otra acción basándose en lo aprendido.

Los agentes de IA experimentan constantemente en segundo plano, eliminando la necesidad de pruebas manuales. De este modo, el modelo aprende y se adapta continuamente, lo que le permite ser flexible cuando cambian los mercados o los comportamientos del cliente. Y como los modelos utilizan todos los datos propios sobre cada característica disponible de los clientes, la toma de decisiones con IA está alcanzando verdaderas decisiones 1:1 para los individuos, no para los segmentos.

El futuro de la interacción con los clientes

La toma de decisiones con IA está cambiando la forma en que los especialistas en marketing ofrecen personalización 1:1. Mediante el uso de datos propios enriquecidos para crear experiencias relevantes y a nivel individual, BrazeAI Decisioning Studio™ ayuda a los especialistas en marketing a impulsar la interacción y obtener resultados empresariales significativos.

Braze está construyendo el futuro del marketing impulsado por IA, donde los agentes de IA permiten a los especialistas en marketing convertirse en conductores estratégicos de capacidades componibles e inteligentes. Al satisfacer a los clientes con acciones que les motivan a convertirse, la toma de decisiones con IA ayuda a los especialistas en marketing a organizar sus campañas en torno al tipo de personalización 1:1 que conduce a resultados empresariales tangibles.

Si quieres saber más, visita la página de BrazeAI Decisioning Studio™ hoy mismo.

Afirmaciones de carácter prospectivo

Esta entrada de blog contiene "afirmaciones de carácter prospectivo" en el sentido de las disposiciones de "puerto seguro" de la Ley de Reforma de Litigios sobre Valores Privados de 1995, incluidas, entre otras, las declaraciones relativas al rendimiento y los beneficios esperados de Braze, sus productos y funciones, como por ejemplo BrazeAI Decisioning Studio™. Estas afirmaciones de carácter prospectivo se basan en las hipótesis, expectativas y creencias actuales de Braze, y están sujetas a riesgos, incertidumbres y cambios sustanciales en las circunstancias que pueden hacer que los resultados, el rendimiento o los logros reales difieran materialmente de cualquier resultado, rendimiento o logro futuro expresado o implícito en las declaraciones prospectivas. Se incluye más información sobre los factores potenciales que podrían afectar a los resultados de Braze en el informe anual de Braze en el formulario 10-Q correspondiente al trimestre fiscal finalizado el 31 de julio de 2025, presentado ante la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) de Estados Unidos el 5 de septiembre de 2025, así como otros documentos públicos presentados por Braze ante la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) de Estados Unidos. Las afirmaciones de carácter prospectivo incluidas en esta entrada del blog representan las opiniones de Braze solo a fecha de su publicación, y Braze no asume ninguna obligación ni tiene la intención de actualizar estas afirmaciones de carácter prospectivo, salvo que lo exija la ley.