Brand tracking: optimiza tu seguimiento de marca con IA (consejos de HubSpot)
By Juan Molano
El seguimiento de marca se ha convertido en una estrategia esencial de marketing para medir el rendimiento de una marca, la lealtad de los clientes y su posicionamiento en el mercado.
Hasta ahora, las empresas solían depender de encuestas, paneles e investigaciones de mercado para recopilar esta información. Sin embargo, estos métodos suelen ser lentos y pueden tardar semanas o incluso meses en ofrecer resultados.
Esto dificulta que las empresas reaccionen a tiempo frente a cambios rápidos en el mercado. Además, el seguimiento de marca tradicional puede resultar costoso y consumir mucho tiempo, lo cual limita su accesibilidad para equipos más pequeños o con presupuestos ajustados.
La inteligencia artificial surge como una solución que permite obtener resultados de manera más rápida, accesible y rentable. Pero, ¿cómo se puede aplicar la IA al seguimiento de marcas en el mundo del marketing y qué tan confiables son estos resultados?
En un reciente episodio de Marketing Against the Grain, Kieran y Kipp Bodnar utilizaron HubSpot como caso de estudio para explorar cómo las herramientas de IA generativa, como ChatGPT y Claude, pueden optimizar el seguimiento de marca. Al comparar los insights generados por la IA con datos internos, también evaluaron en qué medida la IA puede igualar los métodos de seguimiento tradicionales y su potencial para un uso más amplio.
Qué es brand tracking con IA
El brand tracking, o seguimiento de marca, con IA es el uso de inteligencia artificial para monitorear y analizar en tiempo real cómo los consumidores perciben una marca, proporcionando insights rápidos y precisos sobre rendimiento, lealtad y posicionamiento en el mercado.
Oportunidades de brand tracking impulsadas por IA
La inteligencia artificial ofrece una forma más eficiente de realizar seguimiento y evaluar el rendimiento de la marca, ya que permite obtener información más rápida y con mayor flexibilidad. En este artículo, analizaré tres aplicaciones prácticas.
1. Comprende por qué los clientes eligen tu marca sobre la competencia
La IA no se limita al análisis cuantitativo; también permite a los especialistas en marketing entender el “por qué” cualitativo detrás de las decisiones de los clientes, analizando comentarios, reseñas y foros en línea.
Cuando Kieran y Kipp le solicitaron a la IA que analizara por qué los clientes eligen HubSpot, identificó temas clave como facilidad de uso, capacidades de integración y atención al cliente. Estos hallazgos coincidieron con los datos internos, demostrando que la IA puede extraer rápidamente información precisa desde plataformas públicas.
Esto ofrece una ventana valiosa al comportamiento del cliente, permitiendo mejorar el mensaje de la marca y desarrollar estrategias de adquisición basadas en los atributos que más resuenan con la audiencia.
2. Calcula tu puntuación NPS
El Net Promoter Score (NPS) es un indicador esencial de la lealtad del cliente y la satisfacción de marca, pero su medición suele ser costosa y laboriosa.
Aunque la IA no reemplaza totalmente las encuestas NPS (todavía), puede ofrecer estimaciones rápidas e informales al agregar y analizar comentarios en línea. Esto ayuda a los equipos de marketing a monitorear la satisfacción del cliente de manera constante y realizar ajustes oportunos entre evaluaciones formales.
En el experimento, Kieran y Kipp le pidieron a la IA que estimara el NPS de HubSpot usando datos en línea, y el rango de puntaje fue sorprendentemente cercano a nuestras cifras reales, junto con una justificación detallada. Esto demuestra el potencial de la IA como un indicador eficaz complementario al NPS tradicional.
3. Mejora en el conocimiento de la marca
La “conciencia asistida” (qué tan familiarizados están los consumidores con una marca al ver su nombre o logotipo) es una métrica clave para evaluar la visibilidad de la marca y el posicionamiento en el mercado.
Tradicionalmente, esto implica contratar empresas de investigación para diseñar y ejecutar encuestas exhaustivas. Sin embargo, la IA brinda una alternativa más rápida y accesible al analizar datos y el sentimiento del consumidor en línea.
En el experimento, utilizaron IA para estimar la notoriedad de HubSpot en un segmento de mercado objetivo (empresas de 200 a 2000 empleados). Curiosamente, los dos modelos arrojaron resultados ligeramente diferentes: Claude proporcionó una estimación más precisa en comparación con ChatGPT-4. Esta diferencia resalta el valor de consultar varios modelos de IA para obtener una visión más completa del conocimiento de la marca.
Consejos tácticos para optimizar la IA en el seguimiento de marca
La inteligencia artificial es increíble, pero no es infalible. Si piensas bien en cómo implementas y gestionas tus herramientas de marketing basadas en IA, podrás maximizar el valor que aportan a tu estrategia de seguimiento de marca.
Aquí tienes cinco consejos prácticos para garantizar que obtengas los mejores resultados:
1. Crea indicaciones precisas para obtener resultados de IA acertados
La calidad de los resultados de la IA está directamente relacionada con la forma en que estructures tu solicitud. Define claramente tu público objetivo, tus metas y el contexto que quieres analizar; esto ayudará a la IA a generar información más específica y accionable.
2. Monitorea los valores atípicos y entérate de cuándo validar
Configura tus agentes de IA para que identifiquen los valores atípicos y te notifiquen cuando los resultados se desvíen de lo esperado. Esto te ayudará a decidir cuándo es necesario invertir en análisis manuales o encuestas adicionales para validar los hallazgos.
3. Integra la IA con tus herramientas y datos internos
Mejora la precisión contextual conectando tus herramientas de IA con datos internos (como llamadas de ventas, interacciones en redes sociales y análisis de tu sitio web) para obtener insights más personalizados y acordes con el contexto único de tu marca.
4. Evalúa y actualiza periódicamente tus herramientas de IA
Los modelos de IA están en constante evolución, así que asegúrate de usar siempre la versión más actualizada. Revisa y actualiza periódicamente tus herramientas para alinearlas con tu equipo de marketing y objetivos comerciales; así, garantizarás resultados efectivos y duraderos.
5. Construye tu ecosistema de inteligencia artificial de marketing ahora
“La IA mejorará exponencialmente en 12, 18 o 24 meses”, asegura Kieran. Por eso, este es el momento ideal para construir tu infraestructura de IA en marketing, de modo que estés bien posicionado y listo para integrar mejoras en cuanto estén disponibles.
Adoptar la IA en el seguimiento de marca permite a tu equipo reaccionar más rápidamente a los cambios del mercado y al comportamiento de los clientes, y asegura que tu estrategia de marketing esté preparada para el futuro. Para más información sobre IA en el seguimiento de marca, escucha el episodio completo de Marketing Against the Grain.
Preguntas frecuentes sobre la optimización del seguimiento de marca con IA
A continuación encontrarás algunas de las preguntas más comunes que recibimos en la comunidad de HubSpot sobre este tema:
Cómo garantiza la IA la privacidad de los datos en el seguimiento de marca
Las herramientas de IA de seguimiento de marca deben cumplir con las normativas de privacidad de datos, como el GDPR, y utilizar métodos de anonimización y encriptación para proteger la información del usuario.
Cómo ayuda la IA a entender por qué los clientes eligen una marca
La IA puede analizar comentarios en redes sociales, foros y reseñas para extraer las razones cualitativas detrás de las decisiones de los clientes. Esto incluye factores como facilidad de uso, atención al cliente y características específicas, brindando a los especialistas en marketing una visión profunda del «por qué» detrás de la preferencia de los consumidores.
Cómo puedo integrar la IA con mis datos internos para mejorar el seguimiento de marca
La integración de IA con datos internos, como interacciones de ventas y redes sociales, ayuda a capturar insights más personalizados que reflejen el contexto único de la marca. Esto se logra mediante la conexión de tus herramientas de IA con bases de datos o plataformas de CRM de la empresa.
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