El uso de la inteligencia artificial en marketing y ventas

Aplicaciones de la IA en marketing y ventas

La integración de la inteligencia artificial y la ciencia de datos en marketing y ventas ha dado lugar a numerosas aplicaciones prácticas que mejoran la eficiencia y la eficacia en estos ámbitos. Esta sección ofrece una breve visión general de las aplicaciones de distintas técnicas de inteligencia artificial, en el contexto del marketing y las ventas. A continuación, se examinan casos de uso seleccionados para ilustrar algunas aplicaciones prácticas. Con este análisis se pretende comprender mejor cómo se emplean las tecnologías de IA y DS para respaldar la toma de decisiones basada en datos y promover el crecimiento empresarial. 

Una de las herramientas de IA que está revolucionando el panorama del marketing y las ventas son los chatbots. Estas interfaces basadas en IA, impulsadas por los avances en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural, ofrecen a las empresas la capacidad de proporcionar asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana, automatizando partes significativas de las operaciones de atención al cliente. Por ejemplo, según Juniper Research, la industria bancaria vio un ahorro de costos estimado de $ 209M en 2019 por el uso de chatbots, una cifra proyectada para alcanzar $7,3B a nivel mundial para 2023. 

Los chatbots también pueden influir en las ventas. Una investigación descubrió, mediante una combinación de estudios de campo y de laboratorio, que los chatbots tienen el potencial de influir en las preferencias de los consumidores y en sus decisiones de compra. Una de las conclusiones más destacadas fue la buena consideración de los consumidores por entablar un diálogo natural y conectar con la "personalidad" del chatbot. En aplicaciones prácticas, como el alquiler de coches, los consumidores tenían casi el doble de probabilidades de optar por opciones más caras cuando se las presentaba un chatbot humanizado. Del mismo modo, en el ámbito del asesoramiento financiero, los usuarios mostraron un mayor nivel de confianza en las recomendaciones proporcionadas por chatbots que simulan un carácter cercano a un humano, incluso cuando el consejo era objetivamente incorrecto. Sin embargo, el nuevo reglamento sobre inteligencia artificial de la EU puede imponer restricciones al uso de estas tecnologías en caso de que se utilicen para producir una manipulación cognitiva del comportamiento de las personas (lo que se clasificaría como práctica prohibida). 

Los chatbots ofrecen ventajas adicionales. Son escalables y gestionan múltiples consultas simultáneamente. Proporcionan respuestas coherentes y pueden funcionar en varios idiomas. Con el desarrollo de los Large Language Models (LLM), se espera que mejoren las capacidades de los chatbots. Al aprovechar la comprensión lingüística sofisticada y el conocimiento contextual inherentes a los LLM, un chatbot se vuelve más hábil a la hora de comprender al usuario, lo que da lugar a respuestas más nítidas y contextualmente relevantes. Esta integración permite al chatbot entablar conversaciones manteniendo la coherencia en interacciones prolongadas y contribuyendo a una experiencia de usuario más natural y dinámica. 

Otra herramienta con gran impacto es el reconocimiento de imágenes, que puede utilizarse con distintos fines. Por ejemplo, uno de los usos posibles es la detección de logotipos de marcas. Los motores de búsqueda modernos, equipados con algoritmos de detección de objetos (como YOLO, You Only Look Once), pueden escanear rápidamente el vasto panorama digital para identificar imágenes que contengan logotipos de marcas concretas. Esta capacidad tiene un valor incalculable para las empresas que desean supervisar la presencia on-line de su marca, evaluar la eficacia de las campañas de marketing o incluso detectar el uso no autorizado de las imágenes de su marca. Existen muchas herramientas, como Visua o UnamoX, que ayudan en esta tarea. En los dos ejemplos mencionados, la primera se utiliza para la protección de marcas, mientras que la segunda está especializada en la monitorización de redes sociales. Según los creadores de UnamoX, su precisión del 60% es actualmente la más avanzada, por lo que aún queda margen de mejora. 

Los sistemas de recomendación son otra técnica utilizada habitualmente en diversas aplicaciones, como el comercio electrónico, los servicios de streaming, las redes sociales, etc. En el segundo caso de uso, estos sistemas se aplican a una plataforma de contenidos audiovisuales.

En cuanto al uso de técnicas específicas empleadas en marketing, aunque sea tradicional, cabe mencionar las pruebas A/B, que se pueden aplicar de múltiples formas. Por ejemplo, puede utilizarse para diseñar una nueva página de inicio para una plataforma de comercio electrónico. Inicialmente, se define el objetivo, como aumentar las ventas de un producto. Se crean variaciones del elemento de la página que se va a probar; por ejemplo, diferentes colores o texto para el botón de llamada a la acción. A continuación, se divide el tráfico entre estas variaciones y se recopilan datos sobre las interacciones de los usuarios. Estos datos se analizan para determinar qué variación consigue mejor el objetivo definido. La variante ganadora se implanta en el sitio web y la información obtenida se utiliza para futuros esfuerzos de optimización. Este proceso facilita la toma de decisiones basadas en datos para aumentar las tasas de conversión y mejorar la experiencia general del usuario en la plataforma de comercio electrónico. A modo de ejemplo, Xerox empleó este enfoque basado en datos para optimizar el diseño de la página para que los clientes que volvían realizaran una compra, un éxito tras obtener un crecimiento del 86,7% en la tasa de conversión con el nuevo diseño. La segmentación de clientes es otra estrategia fundamental en marketing y ventas, que permite a las empresas clasificar su base de clientes en grupos distintos en función de características, comportamientos o necesidades comunes. Las técnicas de agrupación (clustering), un subconjunto del aprendizaje no supervisado, son especialmente adecuadas para la segmentación de clientes, ya que estos métodos agrupan automáticamente puntos de datos (en este caso, clientes) en función de sus similitudes sin necesidad de etiquetado previo. En un estudio se proporcionó un conjunto de datos procedentes de transacciones de comercio electrónico, analizando los comportamientos de compra de numerosos clientes. Utilizando este conjunto de datos, se empleó el algoritmo de clustering k-means para categorizar a los clientes en función de sus patrones de compra. Los resultados revelaron tres segmentos de clientes distintos, cada uno con su propio conjunto de preferencias y comportamientos, de los cuales uno resultó ser el más rentable. Con este tipo de información, las empresas pueden orientar sus estrategias de marketing para aumentar aún más sus beneficios dirigiéndose a la clientela adecuada.y

Se pueden utilizar muchas otras técnicas para apoyar la necesidad de predicciones de los departamentos de marketing. Por ejemplo, una de las preocupaciones de los departamentos de marketing es la predicción del churn, es decir, la identificación de los clientes susceptibles de abandonar una empresa. Construir y mantener relaciones sólidas con los clientes es esencial para el éxito empresarial. Según R. Kumar, S. Velu y V. Ravi, incluso un modesto aumento del 5% en la retención de clientes puede suponer un crecimiento sustancial del 25%-95% en el valor actual neto de una empresa. Del mismo modo, reducir la tasa de pérdida de clientes en un mero 5% puede mejorar el margen de beneficio medio en un 25%-85%.

El estudio Customer Churn Prediction Using AdaBoost Classifier and BP Neural Network Techniques in the E-Commerce Industry proporcionó un conjunto de datos procedentes de transacciones de comercio electrónico, que abarcaba 95.388 entradas de datos de 8.156 clientes. De ellos, el 92,8% se clasificaron como churned y el 7,2% restante como non-churned. Utilizando este conjunto de datos como base, se empleó el algoritmo AdaBoost, que alcanzó una precisión del 96%. Esta elevada precisión demuestra el potencial del algoritmo para predecir la probabilidad de que futuros clientes abandonen basándose en patrones de datos similares. Fuera del ámbito académico, se están utilizando herramientas profesionales (por ejemplo, Churnly) para predecir la pérdida de clientes en empresas B2B de software como servicio. 

Por último, el análisis de series temporales es una técnica que se aplica en diversos sectores para analizar e interpretar datos recogidos a lo largo del tiempo. 

En conclusión, la integración de la inteligencia artificial y la ciencia de datos en marketing y ventas ha demostrado un potencial significativo para mejorar tanto la eficiencia como la eficacia en estos sectores. Se han explorado técnicas que van desde las tradicionales pruebas A/B hasta metodologías avanzadas como los chatbots y el reconocimiento de imágenes. Estos avances no solo optimizan los procesos operativos, sino que también aportan información sobre el comportamiento y las preferencias de los consumidores.

Casos prácticos

Caso práctico 1: ciclo de vida de una acción comercial

Hoy en día, las acciones comerciales desempeñan un papel clave a la hora de determinar el éxito y la rentabilidad de las empresas. En el ámbito en constante evolución del sector bancario, las acciones comerciales son primordiales para satisfacer las diversas necesidades financieras de los clientes. Algunas de estas acciones incluyen la creación de planes de pensiones sólidos que aseguren el futuro de los titulares de las cuentas, la oferta de soluciones de crédito flexibles o la facilitación de la propiedad de la vivienda a través de hipotecas. La naturaleza polifacética de los servicios bancarios exige un planteamiento estratégico y adaptable. 

En este contexto, la integración de la IA emerge con gran fuerza, rediseñando la forma en que las entidades financieras ejecutan sus planes de acción comercial. Las tecnologías de IA aportan una nueva dimensión al sector bancario al ofrecer capacidades que mejoran los procesos de toma de decisiones, personalizan las interacciones con los clientes y optimizan la eficiencia operativa. 

La introducción de un nuevo producto requiere campañas de marketing estratégicas destinadas a captar la atención de los clientes potenciales. Es crucial elaborar iniciativas publicitarias eficaces no solo para mejorar la visibilidad del producto, sino también para optimizar los costes de promoción. Para lograrlo, es fundamental dirigirse al público adecuado. 

El proceso de lanzamiento de un nuevo producto bancario implica una serie de etapas estratégicas que comienzan con la aplicación de técnicas de segmentación de clientes. Una vez identificados estos segmentos, se emplean técnicas de scoring para evaluar la afinidad de cada segmento con el nuevo producto. Tras las fases de segmentación y scoring, se aplican técnicas para determinar el precio del producto en función de factores como el tipo de cliente, el coste y los precios de productos similares en el mercado. Por último, se ejecuta una campaña de comunicación personalizada, definiendo el tipo de mensaje, diseño, maquetación, colores, etc., a la medida de cada segmento específico de clientes. A continuación, se explica la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en cada uno de estos pasos.

Segmentación de clientes 

Identificar el grupo demográfico ideal para un nuevo producto bancario implica un enfoque estratégico. Resulta decisivo aprovechar el poder de la IA para tratar con las complejidades de la segmentación de clientes. La tarea de determinar qué subconjunto de clientes debe recibir ofertas para el nuevo producto exige una comprensión detallada del comportamiento y las preferencias de los consumidores. 

La IA, con sus capacidades avanzadas de análisis y aprendizaje automático, desempeña un papel fundamental en este complejo proceso. A través de sofisticados algoritmos, como el clustering, la IA puede analizar vastos conjuntos de datos para discernir patrones y clasificar a los clientes en función de sus características y comportamientos únicos. Esto no solo agiliza la estrategia de marketing, sino que también mejora la rentabilidad al garantizar que los esfuerzos promocionales se dirigen a las personas más propensas a comprometerse con el producto. 

Puntuación y clasificación de los clientes 

La clasificación de los clientes puede hacerse asignándoles una puntuación construida mediante modelos que evalúan a cada cliente dentro de un segmento basándose en multitud de factores. Estos factores pueden incluir datos históricos de transacciones, comportamiento bancario, historial crediticio e incluso fuentes de datos externas. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, como los árboles de decisión, el sistema asigna una puntuación a cada cliente, indicando la probabilidad de que esté interesado en el nuevo producto. Esto permite a los bancos priorizar y dirigir sus esfuerzos de marketing a los individuos con puntuaciones altas, maximizando las posibilidades de que el cliente contrate el producto ofertado. En caso de disponer de varias puntuaciones obtenidas a partir de diferentes modelos, suelen aplicarse modelos de recomendación para seleccionar la mejor puntuación. 

Aunque es crucial identificar segmentos prometedores, también lo es filtrar a los individuos que pueden no ser candidatos adecuados para el nuevo producto. Los filtros de exclusión están diseñados para eliminar a los clientes que no cumplen criterios específicos, garantizando que los esfuerzos promocionales se dirigen a individuos con una mayor probabilidad de conversión. Por ejemplo, podrían excluirse los clientes con un poder adquisitivo insuficiente, las personas que no se ajustan al grupo de edad al que va dirigido el nuevo producto o los jubilados, si el producto está dirigido a la población activa.

Estrategias de pricing 

El análisis predictivo y la optimización centrada en el cliente permiten definir una estrategia de precios para los nuevos clientes. Aprovechando los datos históricos, las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes, los modelos de aprendizaje automático prevén la demanda futura, lo que permite a los bancos fijar precios en consonancia con las necesidades previstas del mercado. Esta previsión garantiza la competitividad y la capacidad de respuesta a las expectativas de los clientes. Además, la IA adapta las estrategias de fijación de precios en función de la segmentación de los clientes, optimizando las preferencias de los distintos segmentos. Al identificar los umbrales de precios que se adaptan a grupos específicos de clientes, la IA aumenta las posibilidades de éxito de la penetración en el mercado, maximizando el atractivo y el compromiso. 

Además, el seguimiento y análisis de las estrategias de precios de los competidores proporciona a los bancos información continua sobre el panorama del mercado. Mediante el seguimiento de los precios de los competidores en tiempo real, los bancos pueden tomar decisiones informadas, posicionando estratégicamente los precios no solo para atraer clientes, sino también para competir eficazmente. Los algoritmos de aprendizaje automático desempeñan un papel clave en este proceso, optimizando continuamente las estrategias de fijación de precios. Este enfoque iterativo garantiza que los precios se adapten a la evolución de la dinámica del mercado y del comportamiento de los clientes, contribuyendo en última instancia a un éxito comercial sostenido. 

Campaña de comunicación personalizada 

Aprovechando las capacidades de los LLM, los bancos pueden elaborar mensajes altamente personalizados que respondan a las necesidades y preferencias únicas de cada cliente. Analizando conjuntos de datos que abarcan historiales de transacciones, comportamientos financieros y objetivos declarados, los modelos generativos permiten elaborar contenidos que se adaptan con mayor eficacia a las preferencias y necesidades de los clientes. Este enfoque personalizado no solo mejora el compromiso del cliente, sino que también refuerza la relación general entre el banco y sus clientes, fomentando un sentimiento de comprensión y atención. 

Además, la IA garantiza una experiencia fluida y personalizada para los clientes a través de diversos canales de comunicación. Desde los sitios web y las aplicaciones móviles hasta las redes sociales y el correo electrónico, la IA ayuda a los bancos a mantener la coherencia en sus mensajes desde el punto de vista lingüístico, creando un lenguaje y una interacción unificados y personalizados. Además, la automatización del proceso de creación y ejecución de campañas de marketing puede reducir los costes de marketing y mejorar significativamente la eficacia de las estrategias de captación de clientes.

Caso práctico 2: sistemas de recomendación

En la era digital, la oleada de contenidos y productos en línea inunda de opciones a consumidores y empresas. Los sistemas de recomendación, también conocidos como motores de recomendación, surgen como herramientas cruciales que guían a los usuarios a través de una plétora de opciones ofreciéndoles sugerencias personalizadas adaptadas a sus preferencias. Integrados en las experiencias diarias en línea, estos sistemas revolucionan la interacción con el usuario, mejorando la facilidad de uso de la plataforma y aumentando el compromiso y la rentabilidad de las empresas al actuar como manos invisibles en la navegación por el vasto paisaje en línea. Un ejemplo que puede explorarse es Netflix, una plataforma digital de contenidos en streaming. Con una base global de suscriptores que supera los 238 millones, cuenta con una gran base de datos para aplicar sistemas de recomendación. 

Las investigaciones realizadas entre los consumidores sugieren que un miembro típico de Netflix pierde el interés después de unos 60 a 90 segundos de elección, durante los cuales puede revisar aproximadamente de 10 a 20 títulos (quizás 3 en detalle) en una o dos pantallas. El reto de los sistemas de recomendación consiste en garantizar que, en esos breves instantes y en esas dos pantallas, cada miembro de una audiencia diversa descubra algo cautivador que ver. 

Netflix utiliza un enfoque variado para recopilar datos de los usuarios, que abarca mecanismos de opinión explícitos e implícitos. Los comentarios explícitos se solicitan a través de acciones de los usuarios, como puntuar los títulos con el pulgar hacia arriba o hacia abajo. Por el contrario, los datos implícitos se recogen continuamente en tiempo real a medida que los usuarios interactúan con la plataforma, incluyendo su historial de visionado, tiempo, género y preferencias de dispositivo, así como los títulos que ven.

Netflix emplea una amplia gama de sistemas de recomendación para dar forma a la experiencia del usuario. Estos sistemas definen colectivamente las recomendaciones de contenidos visibles en la página de inicio de la plataforma en distintos dispositivos. La página de inicio presenta un diseño tipo matriz, en el que cada entrada representa un título recomendado agrupado en temas específicos como "Documentales premiados". Este diseño mejora la transparencia y el carácter intuitivo. 

La página principal de Netflix sirve como punto de convergencia para varios algoritmos de recomendación, como detallan Gómez y Hunt. A continuación, se presentan los algoritmos más relevantes:

Clasificador de vídeos personalizado

Este algoritmo ordena subconjuntos de películas, series de televisión y documentales, garantizando una experiencia altamente personalizada basada en las preferencias del usuario. Debido a este clasificador, la experiencia de usuario en la página de inicio es altamente personalizada, teniendo el mismo género diferentes elementos dependiendo del usuario.

Clasificador de vídeos top-N

Netflix emplea el algoritmo clasificador de vídeos top-N para generar recomendaciones para la fila “Lo más destacado”, ofreciendo sugerencias personalizadas de todo el catálogo basadas en los títulos mejor clasificados. Este filtrado híbrido combina enfoques colaborativos y basados en el contenido. 

Similitud vídeo-vídeo 

El algoritmo de similitud, que da forma a la fila “Porque has visto”, utiliza el historial de visionado del usuario para recomendar títulos de temática similar. Este método de filtrado basado en contenidos no personalizados clasifica y muestra títulos relacionados

Caso práctico 3: predicción de ventas

En un mercado en constante evolución, la capacidad de predecir con exactitud las ventas es indispensable para mantener una ventaja competitiva. Unas previsiones de ventas precisas permiten a las organizaciones tomar decisiones informadas sobre los niveles de inventario, la asignación de recursos y la planificación estratégica. Además, proporcionan información crucial sobre las tendencias del mercado y el comportamiento de los consumidores, lo que permite un enfoque más específico de las iniciativas de marketing y ventas. Sin embargo, los métodos tradicionales de predicción de ventas a menudo son limitados a la hora de captar las complejidades y volatilidades inherentes a la dinámica del mercado actual. Se basan en gran medida en datos históricos y pueden no adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes, lo que conduce a predicciones subóptimas y a una posible pérdida de oportunidad. 

La llegada de la IA a la previsión de ventas se perfila como una solución sólida a estos retos. Los sistemas de previsión de ventas basados en IA son capaces de aprender continuamente de nuevos datos, mejorando así su precisión predictiva a lo largo del tiempo. Por ejemplo, los modelos de IA pueden aumentar la tasa de acierto entre un 20% y un 50%, lo que se traduce en una reducción de las ventas perdidas y de la falta de disponibilidad de productos de hasta un 65% . 

La IA aumenta significativamente la precisión de las previsiones al interpretar una amplia gama de datos, reduciendo la incertidumbre y aportando claridad a las previsiones. Esto permite un proceso de toma de decisiones más estratégico fundamentado en datos en un mercado competitivo, allanando el camino para una mayor eficiencia y rentabilidad. La automatización facilitada por la IA no solo mejora el análisis de datos y el análisis predictivo, sino que también reduce la carga de las tareas manuales, ahorrando tiempo y recursos sustanciales. Al aprovechar la capacidad de la IA para manejar una inmensa cantidad de información y su aprendizaje continuo de las tendencias cambiantes del mercado, las empresas están mejor posicionadas para tomar decisiones informadas con rapidez, ganando así una ventaja competitiva.

Para aplicar técnicas de IA a la previsión de ventas de un producto, el primer paso es recopilar datos. La información más básica suele ser la relacionada con las tendencias pasadas de las ventas del producto. En un conjunto de datos, esto podría estar representado en una tabla de tres columnas: fecha, número de unidades vendidas del producto y coste del producto en el momento de la venta. Cuando la demanda en el mercado es estable, estos datos suelen ser suficientes y pueden utilizarse con modelos de series temporales con un buen rendimiento. 

Sin embargo, la demanda de un producto no siempre puede predecirse mejor sólo por la demanda pasada, a veces hay que tener en cuenta factores exógenos. Por ejemplo, un cliente puede ser más propenso a demandar un servicio de transporte como UBER si es un día lluvioso, o la demanda puede aumentar por la mañana debido a que la gente requiere el servicio para viajar al aeropuerto. Además, datos como las tendencias del mercado, los comentarios en las redes sociales, el tráfico del sitio web, las ventas de la competencia, etc. pueden ser útiles para realizar una predicción más acertada. 

Una vez recopilados los datos, comienza un proceso de feature engineering. Este proceso implica la creación de atributos significativos o "características" a partir de los datos brutos, que contribuyen significativamente al poder predictivo del modelo de IA. Por ejemplo, la columna de la fecha en el conjunto de datos podría convertirse en características separadas como el día de la semana, el mes o incluso la hora del día, cada una de las cuales podría ofrecer información única sobre las tendencias de ventas. Del mismo modo, los datos textuales de los comentarios en las redes sociales podrían procesarse mediante un análisis de sentimiento para representar numéricamente la satisfacción del usuario con un producto, que podría servir como característica adicional.

El tratamiento de los valores anómalos y los datos faltantes también es crucial para garantizar la solidez y precisión del modelo. Los valores anómalos, que son valores extremos que se desvían significativamente de otras observaciones, pueden sesgar la comprensión y las predicciones del modelo. Pueden abordarse mediante métodos como el recorte, la transformación o incluso la eliminación tras un análisis exhaustivo. Por otro lado, los datos faltantes son inevitables, pero pueden introducir sesgos o representaciones erróneas. Pueden estimarse utilizando diversas técnicas de imputación, desde las más tradicionales, como la imputación mediante la esperanza matemática, o mediante enfoques más sofisticados como la interpolación espacial para rellenar los huecos. Además, el escalado y la normalización de los datos, especialmente cuando las características tienen diferentes unidades o magnitudes, son pasos esenciales para garantizar que el modelo pueda aprender eficazmente de los datos. 

Una vez que los datos están listos para alimentar un modelo de previsión, hay que elegir el adecuado. Esto puede depender de la cantidad de datos disponibles, así como de los requisitos sobre la explicabilidad del modelo. Por ejemplo, en el estudio de Sajawal et al, se observó que modelos como Random Forests y XGBoost funcionan significativamente mejor que los modelos clásicos como ARIMA y Regresión Lineal. Sin embargo, los resultados de estos modelos de conjunto son más difíciles de explicar, lo que puede provocar desconfianza en dichos resultados. No obstante, existen algunas técnicas, como SHAP, que pueden mitigar este problema calculando el impacto de cada variable en la predicción. 

La aplicación real de la IA en la previsión de ventas puede verse en las operaciones del gigante minorista en línea Amazon. Cuando las ventas de papel higiénico se dispararon un 213% en plena pandemia del COVID-19, Amazon utilizó la previsión predictiva basada en IA para responder rápidamente a señales de demanda imprevistas, garantizando niveles de inventario adecuados para satisfacer el aumento de la demanda. Del mismo modo, un distribuidor de productos químicos utilizó técnicas de aprendizaje automático y analítica avanzada para la previsión de ventas, lo que condujo a un aumento del 6% en las ventas debido a una planificación de la demanda más precisa y eficiente. Estos ejemplos demuestran el potencial transformador de la IA en la previsión de ventas. 

Al aprovechar la destreza analítica de la IA, las empresas no sólo pueden mejorar sustancialmente la precisión de sus previsiones, sino también adaptarse mejor a las volatilidades del mercado, logrando así una ventaja competitiva en el vertiginoso entorno de mercado actual. La aplicación de la IA permite mitigar los problemas que plantean los métodos tradicionales de previsión, allanando el camino para una toma de decisiones más informada y, en última instancia, una mayor rentabilidad empresarial.

Conclusiones

La integración de la inteligencia artificial y la ciencia de datos está remodelando el panorama del marketing y las ventas, dando paso a una era de toma de decisiones basada en datos y estrategias empresariales innovadoras. Estas tecnologías ya no son meros complementos, sino que se han convertido en pilares integrales del comercio moderno, revolucionando las experiencias de los consumidores, personalizando las campañas de marketing y mejorando la precisión de las previsiones de ventas. Las aplicaciones reales presentadas, desde sistemas avanzados de recomendación hasta predicciones de ventas impulsadas por la IA, ofrecen pruebas convincentes del potencial de la IA y la ciencia de datos para impulsar el crecimiento empresarial y la eficiencia operativa. 

Se espera que la colaboración entre la IA y ciencia de datos siga redefiniendo la forma en que las empresas se relacionan con sus clientes, optimizan sus operaciones y mantienen su competitividad en unos mercados en rápida evolución. Al Conclusiones aprovechar el poder de estas tecnologías, las organizaciones tienen las herramientas necesarias para navegar por las complejidades de la era digital, tomar decisiones basadas en datos y, en última instancia, tener éxito en un mundo en constante evolución del marketing y las ventas. Este cambio hacia estrategias basadas en datos subraya el carácter indispensable de la IA y la ciencia de datos para configurar el futuro del comercio, lo que la convierte en un área de interés fundamental tanto para las empresas como para los investigadores.

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