Análisis predictivo en el marketing dirigido : un enfoque basado en la inteligencia artificial

Abstract

El trabajo explora la convergencia de la inteligencia artificial (IA) con el campo del marketing dirigido, enfatizando la capacidad predictiva del ‘machine learning’ en relación con la segmentación del mercado y la personalización de la experiencia del consumidor. Se realiza un análisis de la literatura, que establece un marco teórico en el que se sitúan la IA y sus implicaciones en el marketing contemporáneo, así como el análisis predictivo y las técnicas de aprendizaje automático mayormente utilizadas en esta herramienta predictiva. Asimismo, se complementa esta teoría con la ilustración de dos casos de éxito empresariales donde se implementan de forma efectiva herramientas analíticas avanzadas. El abordaje metodológico combina el estudio cualitativo de experiencias empresariales con el tratamiento cuantitativo de datos, estudiando empíricamente cómo las técnicas predictivas pueden optimizar la relación entre marca y consumidor. El análisis concluye resaltando la indispensable integración de la IA en el marketing como catalizador de innovación, subrayando que si bien su aplicación, no está exenta de desafíos técnicos y éticos, es crucial para la personalización y eficiencia en un mercado cada vez más impulsado por datos.The paper explores the convergence of artificial intelligence (AI) with the field of targeted marketing, emphasizing the predictive capability of ‘machine learning’ in relation to market segmentation and personalization of the consumer experience. A literature review is conducted, which establishes a theoretical framework in which AI and its implications in contemporary marketing are situated, as well as the predictive analytics and ‘machine learning’ techniques most commonly used in this predictive tool. It also complements this theory with the illustration of two business success cases where advanced analytical tools are effectively implemented. The methodological approach combines the qualitative study of business experiences with quantitative data processing, empirically studying how predictive techniques can optimize the relationship between brand and consumer. The analysis concludes by highlighting the indispensable integration of AI in marketing as a catalyst for innovation, underlining that while its application is not without technical and ethical challenges, it is crucial for personalization and efficiency in an increasingly data-driven marketplace.