Es probable que su conjunto de datos no esté preparado para ello. Todavía no.

¿Has visto por casualidad el documental de Netflix sobre Fyre, el festival de música de lujo celebrado una vez en la vida en las Bahamas?

Por si te lo perdiste, el sobredimensionado festival, una supuesta mezcla entre Coachella y Burning Man, acabó convirtiéndose en "La Fiesta Más Grande Que Nunca Ocurrió". Todo el mundo hablaba de él, estaba sobrevalorado, la gente compraba entradas movida por el "miedo a perderse algo" y los organizadores tenían poca o ninguna experiencia en la organización de un festival tan grande.

¿Por qué es esto relevante para un blog de la página web de la Cumbre de Analytics Digital? Bueno, en realidad hay muchos paralelismos entre el estado actual de la IA y el Festival Fyre. Todo el mundo habla de la IA, es un poco exagerada, hay una falta de experiencia y los vendedores están sufriendo de "miedo a perderse".

Pero no hay por qué temer perderse la IA. Conferencias como la Digital Analytics Summit y blogs como este te ofrecen valiosos consejos para evitar que cometas los mismos errores que otros cometieron antes que tú.

Retos recientes en la recogida de datos

Dado que el marketing online es un motor significativo e indispensable para el tráfico de cualquier tienda online, la importancia de los datos crece año tras año. En el informe "State of Martech 2024" de Chiefmartec, el 71 % de los encuestados (profesionales líderes en tecnología de marketing y operaciones de marketing) declararon que ya habían integrado un almacén de datos en su pila de tecnología de marketing.

Todos reconocemos la importancia de los datos, y todos tenemos que navegar continuamente entre la recopilación de datos valiosos, por un lado, y el respeto de la privacidad del cliente y el cumplimiento de la legislación, por otro.

En los últimos tiempos hemos visto cómo las empresas migraban en masa a server-side tracking (mientras que tradicionalmente los datos de comportamiento se capturaban en el navegador del visitante del sitio web). El objetivo era claro: mejorar la calidad de los datos y garantizar su seguridad a largo plazo, ya que eltracking server-side no se ve afectado por los bloqueadores de anuncios ni por los ajustes de prevención de tracking de los navegadores.

Más recientemente, hemos visto cómo casi todos los sitios web implementan el modo de consentimiento de Google para garantizar el cumplimiento del GDPR y, al mismo tiempo, poder rastrear datos valiosos para obtener información.

¿Está su tracking datos preparado para la IA?

Los modelos de IA dependen únicamente de que les lleguen datos limpios y completos. Sin datos correctos, cualquier modelo carece de combustible para ofrecer una predicción inteligente. Por lo tanto, su proceso de recopilación de datos (que es la base de cualquier estrategia basada en datos) debe ser su máxima prioridad. Sin datos validados y ricos, nunca podrá tener éxito con la IA.

Por lo tanto, para garantizar la ejecución eficaz de la IA de marketing, nunca debe olvidar que la basura que entra, se convierte en basura que sale. Esto se aplica al panel de control más sencillo en el que se controlan los indicadores clave de rendimiento básicos, y aún más a la IA. Por lo tanto, antes de empezar con la IA debe asegurarse de que el tracking sus datos está en orden y funciona permanentemente. El DataLayer y todas las etiquetas deben hacer bien su trabajo en todo momento para capturar y transmitir los datos correctos.

Cuando el tracking funcione a la perfección, tendrá un impacto positivo significativo en los costes de su primer proyecto de IA. La correcta configuración del tracking contribuye a la calidad y estructura de los datos y, a la larga, ahorrará a sus científicos de datos mucho tiempo valioso. En lugar de perder tiempo comprobando, limpiando y preparando los datos recopilados, podrán dedicar más tiempo a desarrollar y mejorar los modelos de IA.

Una configuración de tracking que funcione bien y esté bien documentada contribuye a la transparencia y ayuda a explicar la lógica del modelo de IA y sus predicciones a las partes interesadas o incluso a los clientes cuando sea necesario.

Supervisión en tiempo real: ¡Que empiece la fiesta de la IA!

Existen algunas herramientas en el mercado que le ayudarán a comprobar la configuración de su recogida de datos. Sin embargo, lo que la mayoría de estas herramientas no hacen es supervisar en tiempo real las partes más vulnerables de la recopilación de datos.

No querrás que tus capacidades de inteligencia artificial dependan de la necesidad de comprobaciones humanas. Para potenciar tus esfuerzos de IA, será mucho mejor que cuentes con una herramienta de supervisión real que te avise al instante cuando algo no funcione y que además te indique detalladamente cuál es el problema real.

La supervisión en tiempo real de dataLayer, el gestor de etiquetas y las etiquetas garantiza un flujo constante de datos fiables a bajo coste:

Conclusión

A pesar de los numerosos retos y posibles escollos, la implantación con éxito de la IA de marketing es sin duda factible.

La calidad de los datos es clave porque cualquier modelo de IA necesita datos de buena calidad. Es el combustible necesario para realizar predicciones inteligentes. Unos datos de alta calidad ahorrarán tiempo y recursos en la preparación de datos y maximizarán las posibilidades de éxito con la IA. Por lo tanto, garantizar la calidad de los datos y realizar un tracking correcto debe ser su primera prioridad.

Con la supervisión en tiempo real de su sistema de tracking , dispondrá de una salvaguarda permanente para proteger la calidad de sus datos. La supervisión en tiempo real de su proceso de recopilación de datos allanará el camino para tener éxito con la IA.