¿Qué es el marketing con IA y por qué deberías aplicarlo a tu proyecto? Vamos a verlo con 3 claves y ejemplos prácticos para lanzar vuestros proyectos. Y así aprovechar el marketing con IA para lanzar proyectos. ¡Empecemos!
Como siempre, os guiaré por diversos bloques, destacando las claves para saber qué es el marketing con IA y cómo usarlo para lanzar nuestros proyectos.
Índice
Introducción: ¿Qué es el marketing con IA?
El marketing con IA es el conjunto de técnicas, procesos y herramientas que se usan para automatizar, personalizar y optimizar decisiones y contenidos a lo largo del embudo de ventas de marketing. No es solo “usar ChatGPT para escribir un post”: Incluye desde la generación de creatividades hasta la automatización de las conversaciones en soporte al cliente y la optimización dinámica de audiencias para realizar publicidad, entre otras tareas.
En el contexto del crowdfunding, el marketing con IA acelera la validación, reduce costes de producción creativa y permite mejorar la comunicación del proyecto, ya sea con anuncios o con comunicación orgánica, lo que puede traducirse en mayores tasas de conversión a ventas. Pero —y esto es clave— su adopción requiere controlar ciertos aspectos como hacer pruebas de rendimiento de las herramientas de IA y tener métricas claras.
A lo largo de este artículo veremos 3 claves (cómo la IA redefine el camino a la compra; por qué un plan de riesgos es imprescindible; y cómo medir el impacto real de la IA), con ejemplos de campañas y servicios que ya están aplicándolo en lanzamientos de proyectos en Kickstarter. Empezamos.
Clave 1: La IA para redefinir el camino hacia la compra
La IA redefine el camino hacia la compra porque actúa antes (descubrimiento), durante (evaluación) y después (posventa). En la fase de descubrimiento, los modelos permiten crear y probar muchas variantes de anuncios y vídeos para descubrir qué mensaje atrae a cada segmento del público. Herramientas como HeyGen u otros generadores de vídeo con IA prometen crear anuncios de producto en minutos, lo que permite poner a prueba hipótesis creativas a escala. Esto reduce el coste de producción y acelera la optimización.
En la fase de evaluación, los asistentes conversacionales y demos interactivas (incluidos chatbots basados en LLM) permiten a un cliente potencial resolver dudas de forma inmediata, recibir recomendaciones de recompensas y sentir menos fricción al comprar. Por ejemplo, proyectos de electrónica que integran IA en su producto (como es el caso de XNote) se suelen combinar las características del producto con una estrategia de prelanzamiento que convierte reservas en compras el primer día de campaña. En concreto, la campaña de XNote recaudó más de 259.000 dólares y demostró cómo una propuesta con IA puede acelerar la conversión al comunicar claramente su valor diferencial.
En la práctica publicitaria la IA mejora la producción y segmentación. Por ejemplo, combinando el uso de Midjourney para realizar imágenes con herramientas de vídeo con IA como la ya mencionada HeyGen, se puede elevar el rendimiento de anuncios o comunicaciones orgánicas. Reduciendo costes creativos, con mejoras de ROI (retorno de la inversión en tiempo o dinero) que pueden trasladarse a campañas de crowdfunding. Esto significa a nivel práctico, por ejemplo, que un cliente puede ver un anuncio adaptado a su idioma, formato preferido, acortando así el camino a la conversión de visitas a ventas.
En Kickstarter muchos creadores ya usan IA para creatividades y vídeo: Hay proyectos que declaran uso de Midjourney para imágenes o HeyGen para piezas vídeo (por ejemplo, proyectos recientes que indican uso de imágenes generadas por IA como parte de la campaña). Usar IA así permite poner a prueba piezas de creatividades visuales y mensajes en la fase de precampaña y en anuncios. Eso sí, siempre respetando las políticas de la plataforma con respecto a la IA.
Conclusión
Finalmente, integrar IA con las 4 P del marketing: Producto (o servicio), precio, canal de venta, y promoción, produce efectos concretos. El producto puede mostrar demos personalizadas con IA (con herramientas como XNote o ChatGPT); el precio puede ponerse a prueba mediante ofertas personalizadas por niveles de precio; el canal de venta se puede optimizar con segmentación automática y creatividad multiformato cuando es un canal online; y la promoción se puede automatizar para mejorar sus resultados. Así el customer journey se vuelve más predictivo y eficiente.
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Clave 2: Tener un plan de riesgos para IA es fundamental
Adoptar IA sin un plan de riesgos es exponerse a problemas de confianza, cumplimiento y reputación. Kickstarter y otras plataformas han respondido con políticas que obligan a la transparencia: si usas IA para generar imágenes, texto o partes del producto, debes declararlo en la página del proyecto. Esa obligación busca proteger a los compradores y evitar malentendidos sobre autoría y calidad. Por tanto, el primer elemento del plan es la divulgación clara en la página de crowdfunding.
Los riesgos legales y de propiedad intelectual de no hacerlo son muchos. Hay modelos de IA generativa que han sido entrenados con material con derechos de terceros. Si una imagen generada infringe derechos, el creador del proyecto puede enfrentarse a reclamaciones. Por eso el plan debe incluir revisión legal de prompts y, cuando la creatividad depende de artistas, contratos que clarifiquen uso de IA. Varias voces en la comunidad (y medios) han señalado la necesidad de etiquetar contenido IA para preservar la confianza.
También existe un riesgo reputacional y de comunidad. Algunos clientes rechazan productos que usan IA sin control (por ejemplo en sectores creativos como juegos de mesa o arte). Por eso la política de comunicación debe ser proactiva: Explicar qué generó la IA, por qué se usó, y qué controles humanos existen. Un plan útil incluye materiales “detallados” en actualizaciones de campaña, y una sección de FAQ técnica que explique el papel de la IA. Kickstarter exige transparencia y, si no se provee, puede suspender el proyecto.
Por supuesto, existe también un riesgo operativo. La IA puede fallar (hallucinations, respuestas erróneas, sesgos). Para lanzamientos es crítico tener un control humano con una base de conocimiento y supervisión humana con métricas de calidad. También es conveniente diseñar rutas de escalado: Si la IA no puede resolver algo, debe pasar el problema a un humano; si un anuncio generado falla, debe detenerse y analizarse las causas.
Conclusión
El resumen práctico del plan de riesgos sería el siguiente y se debería incluir antes del lanzamiento de una campaña de crowdffunding usando marketing con IA.
- Mensaje de uso de IA en la página del proyecto.
- Revisión legal y licencias de uso de la IA en orden.
- Prompts revisados y control de las versiones usadas de las herramientas.
- Se deben tener humanos para controlar y hacer procesos de validación.
- Hay que tener un plan de crisis (cómo comunicar errores de la IA).
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Clave 3: Medir la ayuda que la IA brinda a un proyecto
Medir es imprescindible. Los KPIs deben definirse y tenerse en cuenta para lograr el objetivo de crowdfunding. Por ejemplo, hay que definir qué buscamos validar, cuándo se necesita recaudar, si hay que buscar colaboradores, entre otros aspectos a medir. Las métricas prácticas son, entre otras, el CAC (coste de adquisición del cliente), el ROAS (retorno del gasto publicitario) de campañas pagadas, la tasa de conversión a ventas (RCVM) de la campaña, el ciclo de vida del cliente estimado, o el tiempo de visualización de la campaña. Estas métricas permiten cuantificar la contribución de IA en cada fase del proyecto.
En segundo lugar, hay que hacer experimentos controlados A/B. Es decir, tests donde se comparen las publicaciones generadas con IA con las realizadas de forma tradicional. Asimismo, para medir impacto de agentes de IA se pueden usar métricas de eficiencia (tiempo medio de respuesta o porcentaje de consultas resueltas) y su efecto en conversión (controlando si las visitas que interactuaron con una IA convirtieron más o no).
Por supuesto, también se debe medir la calidad del contenido realizado con IA para entender qué variables (mensaje, tipo de contenido, aspecto visual) están correlacionadas con las conversiones a ventas. Estos métodos ayudan a entender y confiar en modelos de marketing con IA que funcionen realmente. Evitando decisiones opacas basadas solo en lo que dice la IA sin tener un control sobre su efectividad.
El caso de XNote es un claro ejemplo de cómo hacer una buena precampaña. Recaudándose más de 50.000 dólares en el primer día de campaña (como indica Kicktraq). Es decir, multiplicando por 10 su objetivo inicial de 5.000 dólares. Aunque no estemos seguros de que XNote usara marketing con IA, sí que podemos deducir que lo hizo al ser un proyecto de IA.
Conclusión
La medición del rendimiento de las herramientas de marketing con IA es vital para usarlas con éxito. Asimismo, comunicar los resultados a la comunidad también puede ser un buen ejercicio de transparencia, de forma que dicha comunicación puede convertirse en material de marketing (por ejemplo, publicar un post sobre cómo la IA nos ayudó a convertir las reservas de venta en recaudación real). Este tipo de acciones refuerzan la confianza en el proyecto.
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Conclusión: Las claves para usar bien el marketing con IA
En el marketing con IA hay una clara oportunidad pero también ciertas responsabilidad que no puede obviarse. Las tres claves son:
- Medir todo con tests A/B, con métricas de conversión, y usar esos datos para afinar precios, canales y mensajes.
- Aplicar IA para mejorar el camino del cliente a la compra con creatividades, personalización y servicio al cliente con IA), con herramientas como XNote, HeyGen o el uso de Midjourney.
- Tener un plan de riesgos y transparencia ya que Kickstarter exige declarar el uso de IA y hay implicaciones legales y reputacionales a tener en cuenta.
Recordemos
- La IA puede ayudar a mejorar el camino del cliente hacia la compra.
- Hay que tener un plan de riesgos de IA y controlar su desarrollo.
- Es fundamental medir el desempeño del marketing con IA en un proyecto.
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Enlaces adicionales de interés
- Eliezer Yudkowsky en Wikipedia.
- Artículo de Google sobre las preguntas a realizarse sobre marketing con IA.
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