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Cómo la Inteligencia Artificial está cambiando el email marketing

Posted by Alejandro Durán on 8/22/19, 5:09 AM

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El primer mensaje electrónico se envió en 1971. Hoy, el mundo del email (y del spam, que lo atormenta) es mucho más sofisticado. De 1 millón de usuarios en 1995, ha llegado a 3.000 millones en 2019. En otras palabras, el email ha explotado, y ahora los proveedores de cuentas de correos y los spammers confían en la Inteligencia Artificial (IA).

Cómo utilizan la IA los proveedores de cuentas de correo electrónico 

Gmail, por ejemplo, hace un uso exhaustivo de la inteligencia artificial para determinar si un mensaje es spam y debe bloquearlo, o si es confiable y puede ser entregado. Y este fue apenas el primer uso que se le dio; hoy los proveedores de correos utilizan inteligencia artificial avanzada y machine learning no solo para poner barreras al correo no deseado, sino también para mejorar significativamente la experiencia de sus usuarios.

Es posible que estos usuarios no siempre vean la IA en acción, pero tiene un indudable efecto en las campañas de email marketing.

El impacto de la IA en las campañas de email marketing

No hay especialista en email marketing que no haya sentido el mundo hundirse a su alrededor, cuando ve su última y mejor campaña irse directamente al spam. O la decepción de ver cómo su mensaje va a dar a la pestaña Promociones de un prospecto, enterrado bajo toneladas de comunicaciones de otras marcas.

Los que toman estas decisiones son los sistemas de inteligencia artificial. Mediante reglas muy específicas se nutren de gran cantidad de datos de millones de usuarios para determinar cómo clasificar los envíos. Estos modelos de aprendizaje automático mejoran con el tiempo, en función del comportamiento del usuario.

El uso de IA en el mercado del email no es nuevo. De hecho, la IA se ha utilizado desde que el aprendizaje automático impulsó, en los noventa, sistemas para filtrar el correo no deseado (spam). A partir de entonces, evolucionó para enfocarse en filtros relativos a la reputación de los enviadores, estudiando patrones y detectando anormalidades.

Hoy, los sistemas de IA utilizados por los proveedores de correo también analizan la forma en que los suscriptores interactúan con las comunicaciones que reciben. Esto representa un verdadero desafío para los vendedores.

Los principales retos que la IA impone a los especialistas en marketing

Nadie sabe con exactitud cómo utilizan los proveedores de correos la inteligencia artificial y el machine learning para filtrar los mensajes. No existe una lista que reúna todas las reglas que Gmail, Outlook o Yahoo usan para establecer los límites.

Cada proveedor utiliza diferentes criterios, pruebas y modelos para tomar estas decisiones, las que son impulsadas por las oportunidades y desafíos comerciales específicos de cada empresa.

Esto significa, por un lado, que los marketeros deben hacer lo que se supone que deben hacer en primer lugar: enviar esos mensajes magníficos, relevantes, que a los usuarios les encanta abrir y leer, aquellos que los convencen de hacer clic y participar.

Si los especialistas en marketing logran esto, están bien encaminados a conseguir que los usuarios interactúen con sus mensajes, lo que, a su vez, es indicador de que los patrones de sus mensajes, que analizan los algoritmos de inteligencia artificial, son confiables y vale la pena priorizarlos.

Pero, por otro lado, implica también que las apuestas nunca han sido tan altas.

El verdadero peligro no es que los marketeros envíen un mensaje que sus clientes ignoren; es que envíen demasiados mensajes que los usuarios ignorarán, marcarán como spam y les harán salir de su bandeja de entrada principal. Porque, a la larga, eso se traducirá en que los pequeños robots que analizan y clasifican sus envíos, aprenderán que sus mensajes no son tan confiables ni valiosos como los de otros remitentes.

Esto quiere decir que, para bien o para mal, es el usuario quien tiene el control total y cada acción que realiza informa a los modelos de máquina que determinan cómo se entregarán los futuros envíos. Desafortunadamente, hay demasiadas variables involucradas en esto como para que un humano las comprenda y actúe en consecuencia. Los propios modelos de IA se ejecutan de acuerdo a cientos, a miles de reglas de machine learning, que se establecen en base a muchos comportamientos y acciones ejecutadas por los usuarios.

Lo que sí pueden hacer los especialistas en email marketing es realizar una evaluación comparativa del rendimiento de los envíos a sus usuarios. En esto, es muy útil apoyarse en expertos, humanos o máquinas, para medir la capacidad de entrega actual y las tasas de participación.

También es importante determinar la reputación del remitente, pues indica a los modelos de IA cómo tratar los mensajes que envía.

 

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Tags: Gestionar

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