Analítica con IA en marketing: cómo crear campañas más inteligentes que den resultados

El marketing sufre una gran presión desde todos los lados.

Los presupuestos son más ajustados, las conversiones son más difíciles de conseguir y demostrar el retorno de la inversión (ROI) es una lucha constante. Además, la mayoría de herramientas de analítica siguen ancladas en el pasado: te explican qué ocurre, pero no te dicen cómo solucionarlo.

Con la aplicación de la analítica con IA en marketing, por fin se está empezando a cubrir esa carencia. Y no lo hace prescindiendo de los insights humanos, sino eliminando la fricción que ralentiza el proceso: las horas dedicadas a revisar dashboards, los recorridos de cliente fragmentados y los informes que no captan la visión general.

En esta guía encontrarás la explicación de por qué aplicar la analítica con IA en marketing te aportará claridad en tiempo real, te ayudará a mejorar el rendimiento en los diferentes canales y a medir el impacto de cada campaña, sin las demoras habituales ni los dolores de cabeza que generan los informes.

Insights más importantes

• Las métricas tradicionales no pueden satisfacer las necesidades actuales de los especialistas en marketing. Hoy en día, a los equipos no les basta con informes retrospectivos: necesitan insights útiles que se adapten al ritmo y la complejidad de sus campañas.

• El marketing con IA permite conocer el comportamiento de los clientes en tiempo real. Interpretando señales de comportamiento en vivo (como frustración, vacilación o intención de salida), las herramientas con IA revelan insights a medida que van surgiendo, lo que ayuda a los profesionales del marketing a reaccionar de forma más rápida e inteligente.

• La IA refuerza, no sustituye, a los expertos en marketing. Con plataformas como Contentsquare, la IA se integra en sus flujos de trabajo, lo que les ayuda a optimizar sus iniciativas de SEO, redes sociales y correo electrónico sin cambiar su forma de trabajar. La IA les aporta precisión sin añadir complejidad.

Pasa rápidamente de las preguntas a la acción aplicando la analítica con IA en marketing

La mayoría de las estrategias de marketing aún dependen de indicadores desfasados, como tasas de clics (CTR), tasas de rebote y tiempo en la página, para tomar decisiones importantes sobre las campañas. El problema es que estas métricas solo confirman lo que ya ha ocurrido, pero no revelan la intención de los clientes, los puntos de fricción ni las oportunidades de optimización reales.

En cambio, la AI analytics o analítica con IA te informa sobre señales de comportamiento, como clics con rabia, vacilación en el desplazamiento y bucles de navegación en tiempo real, para que puedas tomar medidas antes de que las métricas empeoren.

En lugar de pasarte horas analizando dashboards, esperando a los equipos de datos o adivinando qué falló, utiliza herramientas de analítica con IA de la siguiente manera:

• Haz las preguntas correctas sobre lo que realmente está sucediendo en tus campañas de marketing.

• Obtén respuestas instantáneas basadas en el comportamiento real de tus usuarias y usuarias, no en suposiciones.

• Toma medidas rápidamente, antes de que la frustración se convierta en pérdida de ingresos.

Tanto si pretendes demostrar el ROI de una campaña como mejorar la orientación de tus anuncios o reducir los abandonos en las páginas de destino, la IA te ayuda a pasar de las preguntas a la acción en segundos, gracias a los insights que generan los asistentes de IA y los algoritmos sobre los patrones de comportamiento de los clientes.

5 formas de utilizar la analítica con IA en marketing para trabajar de manera más inteligente

No tienes por qué esperar a la siguiente reunión de empresa trimestral para empezar a usar la IA en marketing. Puedes poner en práctica hoy mismo las siguientes 5 aplicaciones de la IA que los equipos de marketing ya están utilizando.

Cada uno de los siguientes casos de uso resuelve un problema común y muestra cómo la IA hace que el análisis sea más rápido, las medidas más claras y los resultados más medibles.

1. Descubre rápidamente qué está perjudicando el rendimiento de tu campaña

El problema: Estás dirigiendo tráfico a una página web, pero las conversiones no despegan, las tasas de rebote son altas y tu equipo no logra determinar qué está fallando.

Sabes que algo no funciona bien, pero no sabes qué es. ¿Es el contenido? ¿La experiencia de usuario (UX)? ¿O quizás la audiencia a la que te diriges?

El análisis: Empieza chateando con Sense, el asistente de IA de Contentsquare. Hazle la siguiente pregunta: "¿Qué diferencia hay entre los usuarios que generan rebotes y los que generan conversiones?".

Luego, usa los resúmenes de reproducciones de sesiones, una función de Contentsquare con IA que agrupa automáticamente sesiones de usuario por comportamientos, como clics con rabia o vacilación en el desplazamiento. De esta forma, te ahorras horas de revisión manual y te concentras directamente en los patrones que tienen un impacto en la experiencia del cliente.

Contentsquare agrupa las sesiones por comportamientos para que puedas detectar problemas críticos sin tener que revisar cada grabación.

Aplica los insights que obtengas para hacer lo siguiente:

• Solucionar los puntos de fricción antes de que se traduzcan en abandonos.

• Establecer prioridades de desarrollo en función de los verdaderos puntos de dolor de los usuarios.

• Reducir el gasto publicitario desperdiciado identificando audiencias que no generan conversiones.

• Compartir con los equipos de diseño y creación de contenido recomendaciones basadas en el comportamiento de los usuarios.

2. Conoce en segundos cómo se comporta tu audiencia

El problema: Necesitas saber cómo los diferentes segmentos de usuarios se comportan en tu sitio, pero generar informes tradicionales te lleva demasiado tiempo y no incluyen matices importantes.

Descubrir y analizar segmentos de usuarios es imprescindible para segmentar a la audiencia y personalizar el contenido de forma eficaz. El problema es que los análisis convencionales suelen pasar por alto detalles que fomentan la interacción de los clientes.

El análisis: Hazle la siguiente pregunta a Sense: "¿Qué diferencias hay en el comportamiento de los usuarios recurrentes y el de los usuarios nuevos?".

El agente de IA te muestra automáticamente datos pertinentes que extrae de funcionalidades de Contentsquare, como Journey Analysis, y te descubre patrones que explican las diferencias en el comportamiento.

Por ejemplo, puede que descubras que los visitantes nuevos abandonan el embudo de conversión al principio, mientras que los usuarios recurrentes completan más pasos y generan más conversiones.

Sense está diseñado para profesionales del marketing que necesitan aclarar rápidamente cuestiones sobre la web, los dispositivos móviles y las campañas.

Aplica los insights que obtengas para hacer lo siguiente:

• Adaptar el contenido y las ofertas de la página principal a los visitantes recurrentes.

• Adaptar el diseño de las páginas de destino para responder mejor a las necesidades de nuevas audiencias.

• Crear segmentos de retargeting basados en patrones de abandono reales.

• Mejorar el marketing por correo electrónico con la segmentación basada en el comportamiento.

💡Consejo avanzado: Las herramientas de marketing B2B con IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático para segmentar instantáneamente a la audiencia según la etapa del recorrido del cliente, lo que resulta perfecto para la creación de contenido dinámico y las campañas de retargeting.

3. Detecta usuarios que tienen una clara intención y activa campañas más inteligentes en tiempo real

El problema: Quieres personalizar campañas, pero estás trabajando con señales superficiales, como clics y páginas vistas.

La personalización solo funciona cuando orientas tus campañas a personas que se están comportando de la forma adecuada y cuando lo haces en el momento oportuno. El problema es que la mayoría de las estrategias de marketing solo tienen en cuenta quién hizo clic, pero no quién dudó, sintió frustración o mostró una clara intención.

El análisis: Utiliza las alertas de IA de Contentsquare para monitorizar en tiempo real métricas específicas en busca de señales de fricción u oportunidad. Cuando detecta patrones, como desplazamientos rápidos o salidas repetidas, te avisa al instante para que puedas responder mientras los usuarios todavía tengan interés.

Los equipos que utilizan alertas de IA para que les avisen cuando se registran clics con rabia o recorridos problemáticos pueden optimizar las experiencias al momento.

Combina las alertas de IA con la funcionalidad para generar y analizar encuestas con IA de Contentsquare. Surveys te permite activar encuestas contextuales basadas en comportamientos específicos de perfiles de usuarios que definas. Por ejemplo, si alguien regresa a la página de precios, pero no genera una conversión, puedes mostrarle una encuesta genérica en ese momento, y no días después, para preguntarle qué le frena.

Aplica los insights que obtengas para hacer lo siguiente:

• Reaccionar en tiempo real, por ejemplo, mostrando a los usuarios una oferta personalizada o un mensaje en una ventana superpuesta cuando estén a punto de abandonar el sitio.

• Crear audiencias para la campaña basadas en el comportamiento real de los usuarios en el sitio.

• Priorizar el retargeting de usuarios que muestran una intención genuina.

• Abordar los problemas que los usuarios han hecho llegar al equipo de asistencia antes de que se agraven.

Cómo respondió Wolverine Worldwide a las alertas de IA en tiempo real

Cuando la IA de Contentsquare detectó un aumento repentino de usuarios que llegaban a una página de error, el equipo de Wolverine no esperó a recibir un informe. Crearon un segmento con los visitantes afectados y diseñaron un recorrido que les guiase de nuevo por el buen camino para proteger el número de sesiones y el potencial de conversión.

"De repente, todo cobró sentido: descubrimos cómo obtener un insight, hacer cambios para aplicarlo y medir el impacto", afirmó Louise Zanier, Ex Director of Ecommerce en Wolverine Worldwide.

Gracias a esa rápida reacción, consiguieron reducir la tasa de salida en un 32 %, y la tasa de rebote, en un 22 %, lo que les evitó perder unos ingresos previsto de más de 10 000 £ anuales.

Lee la historia completa

4. Demuestra el impacto de la campaña más allá de los clics

El problema: Estás haciendo campañas de notoriedad de marca (como publicaciones en el blog, anuncios en redes sociales o colaboraciones con influencers), pero no puedes demostrar cómo contribuyen a las conversiones o la interacción de los clientes.

Necesitas demostrar que el contenido de la parte superior del embudo también contribuye a los resultados de la empresa.

El análisis: Las herramientas de marketing con IA, como Sense, utilizan la analítica predictiva para relacionar interacciones iniciales (por ejemplo, la lectura de una entrada de blog o la reproducción de un vídeo) con resultados importantes, como el valor del tiempo de vida del cliente (TVC), visitas repetidas o conversiones.

Incorpora User Lifecycle Extension para averiguar cómo las usuarias y los usuarios interactúan a lo largo de diferentes sesiones, dispositivos y canales. Muestra cómo los primeros puntos de contacto (como una entrada de blog de una campaña) influyen en acciones posteriores, como el retorno a través de la búsqueda orgánica y la conversión días o semanas después.

Combinando Sense con User Lifecycle Extension, obtendrás una visión completa de todo el embudo, desde el lanzamiento de la campaña hasta la conversión, gracias a los modelos de IA y las métricas del valor del tiempo de vida del cliente. Así, podrás atribuir valor a las campañas que realmente contribuyen a consolidar relaciones, y no solo clics.

Por ejemplo, puedes analizar qué recorridos siguen los visitantes que llegan a través de campañas de marketing por correo electrónico. A medida que vayan navegando por tu sitio durante varias sesiones, la IA podría revelar que el 21,5 % de los usuarios abandonan la página de un producto pero regresan en una nueva sesión y que el 1,85 % finalmente completa una transacción. Gracias a estos insights, puedes identificar los recorridos de contenido que generan fidelización y replicar las estrategias que funcionan.

Journey Analysis de Contentsquare utiliza señales de comportamiento para predecir cómo el consumo de contenido influye en los resultados.

Aplica los insights que obtengas para hacer lo siguiente:

• Identificar contenido que promueva la fidelización, no solo el tráfico.

• Atribuir ingresos a puntos de contacto del inicio del recorrido del cliente.

• Optimizar campañas de lead nurturing con insights inteligentes sobre el contenido generados con IA.

• Mejorar la estrategia de SEO sabiendo qué contenido promueve continuamente la interacción.

5. Prioriza determinados experimentos en función de señales de comportamiento reales

El problema: Quieres mejorar las tasas de conversión, pero no sabes por dónde empezar. Según los insights que tienes, se están registrando abandonos, pero no te explican el motivo. Por lo tanto, haces las pruebas que mejor te parecen, en vez de las que podrían tener un mayor impacto.

Muchos equipos deciden qué pruebas A/B o iniciativas de optimización de la tasa de conversión (CRO) hacer basándose en suposiciones o CTR, sin saber exactamente qué frustra a sus usuarias y usuarios o qué bloquea las conversiones.

El análisis: Haz preguntas específicas a Sense, como esta: "¿Dónde muestran más frustración los usuarios de dispositivos móviles?".

Utilizar la analítica con IA en UX para analizar el comportamiento de las usuarias y los usuarios en diferentes sesiones y segmentos. Te permitirá identificar páginas o flujos donde se frustran más (donde hacen clics con rabia, dudan o abandonan el recorrido).

Luego, la IA de Contentsquare muestra grupos de sesiones que comparten esas señales de fricción para que puedas identificar rápidamente cuál es el problema.

Esta estrategia le ayuda a hacer pruebas A/B de cuestiones que vayan a tener un gran impacto, como campos de formulario confusos o botones que reciben muchos clics con rabia.

Aplica los insights que obtengas para hacer lo siguiente:

• Priorizar pruebas de puntos de fricción reales de los usuarios.

• Centrarte en recorridos en los que las señales de comportamiento predicen pérdida de clientes o abandonos.

• Hacer experimentos que vayan a tener más impacto y reduce el tiempo que inviertes en variantes que aportan menos valor.

• Optimizar la colaboración entre los equipos de analítica y optimización.

💡Consejo avanzado: Integra los datos sobre el comportamiento de tus usuarios con el resto de herramientas de martech que utilices para que te ayude a tomar mejores decisiones.

Los insights sobre marketing generados con IA no deberían estar aislados. La funcionalidad Data Connect de Contentsquare exporta de forma automática los datos sobre los clientes directamente al almacén de datos que prefieras.

Utilízala para convertir datos complejos de varias fuentes en una analítica que el equipo de marketing pueda consultar por su cuenta.

Si te animas a utilizar Data Connect, podrás hacer lo siguiente:

• Exportar segmentos basados en frustraciones (como "rebote después del carrito" o "duda sobre el precio") directamente a las herramientas par hacer pruebas.

• Sincronizar segmentos con una clara intención con plataformas publicitarias y sistemas de marketing por correo electrónico.

• Alimentar modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre el comportamiento y orientar mejor tus iniciativas de marketing.

• Conectar métricas de comportamiento con los sistemas de ventas, asistencia y retención.

Los insights generados con IA están revolucionando el marketing moderno

El marketing que se apoya en la IA está transformando la forma en que trabajan los equipos:

• Los departamentos de marketing obtienen respuestas más rápidas, una segmentación más inteligente e insights más sólidos sobre la experiencia del cliente.

• Los responsables de marketing(CMO) por fin pueden relacionar las iniciativas de marketing con resultados empresariales medibles.

• Los equipos de comercio electrónico, marketing digital y creación de contenido trabajan con una única fuente de referencia.

La IA de Contentsquare no implica una curva de aprendizaje pronunciada ni necesita una configuración que requiera mucho desarrollo: ofrece las mejores herramientas, permite obtener insights más rápido y obtener una clara ventaja para potenciar el crecimiento de la empresa.

Preguntas frecuentes sobre analítica con IA en marketing