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Por qué el salto a conclusiones de AI podría ser perfecto para su marca B2B


¿Saltas a conclusiones?

Es inevitable para los humanos.

Espera, ¿acabo de saltar a una conclusión?

La psicología dice que los sesgos cognitivos motivan a las personas a sacar conclusiones precipitadas. Por ejemplo, el sesgo de asociación implica ver conexiones en la información donde no existen. Llega a una conclusión injustificada basada en un conjunto mínimo de datos.

Cuando discuto con mi esposa, el sesgo de asociación es la razón número uno.

Pero, ¿sacar conclusiones precipitadas puede conducir a cosas buenas?

¿Puede saltar a conclusiones conducir a cosas buenas? @Robert_Rose dice que puede hacerlo para los especialistas en marketing B2B a través de @CMIContent. Haz clic para twittear

Los especialistas en marketing B2B deben sacar conclusiones precipitadas

Uno de los aspectos más difíciles, y sin embargo irónicamente beneficiosos, del marketing B2B es su enfoque en una audiencia de nicho. Una vez le pregunté a un ejecutivo de marketing de una empresa de ingeniería empresarial sobre su mercado total direccionable (TAM). Agarró un Rolodex de papel y respondió: “Son las 200 o más empresas aquí”.

La relevancia estadística es un obstáculo para que los especialistas en marketing B2B determinen qué contenido resuena más con las audiencias, genera la mayor cantidad de clientes potenciales y diferencia la marca. No es raro que incluso los grandes equipos de marketing B2B midan el tráfico web mensual en miles, los clientes potenciales en cientos y las oportunidades mensuales en los adolescentes.

A principios de la década de 2000, era director de marketing en una empresa de software de gestión de contenido web. Nuestro objetivo mensual podría ser crear o nutrir tan solo 30 clientes potenciales. La compañía cerraría un promedio de cinco a 10 nuevos clientes por mes.

Comprender qué anuncios, plataformas, eventos y temas de liderazgo intelectual resonaron mejor dependía de un pequeño número de personas. Observamos los datos mínimos y estimamos lo que funcionó. Tuvimos que saltar a conclusiones.

Ahora, algunas empresas B2B saltan a la conclusión correcta: el mensaje perfecto de liderazgo intelectual o diferenciación de marca. El volante arranca porque la diferenciación ocurre rápidamente. Al encontrar el ritmo de una participación de voz desproporcionada, el marketing y las ventas se vuelven más fáciles.

El ejemplo perfecto de llegar a la conclusión correcta es el concepto de inbound marketing.

¿Un ejemplo perfecto de saltar a la conclusión correcta? La creación del concepto de inbound marketing por parte de los fundadores de @HubSpot, dice @Robert_Rose a través de @CMIContent. Haz clic para twittear

Inbound marketing: una gran conclusión saltada

A principios de la década de 2000, apareció una tendencia interesante en el marketing digital llamada “marketing de artículos”. Las marcas podrían crear artículos interesantes y estimulantes en la web que ayudarían a las empresas a ser descubiertas a través de los motores de búsqueda. ¿Suena familiar?

Pero ninguna de las soluciones de gestión de contenido o automatización de marketing se aferró a eso como una estrategia de mensajería. (Para ser justos, no era tan obvio como lo es ahora).

En 2006, Brian Halligan y Dharmesh Shah fundaron HubSpot como una forma de calificar su sitio web, observar el compromiso de las redes sociales y crear publicaciones de blog y páginas de destino para clientes potenciales. Ellos acuñaron el término “inbound marketing”.

Este gráfico de Tendencias de Google muestra que las búsquedas de “marketing entrante” (línea roja) ganaron terreno alrededor de 2008. Superó las búsquedas de “marketing de artículos” (línea azul) en 2013. HubSpot había convertido los mensajes de “marketing entrante” en un estándar.

Brian no tenía datos en los que basar esa estrategia de mensajes. Si hubiera utilizado los datos disponibles, podría haberse centrado en el término “mercadeo de artículos”. Pero vio el éxito de Dharmesh a través de los blogs y la conexión a través de contenido en las redes sociales y creía que eso representaba una nueva forma de comprar. A Brian le gustó el concepto de llamarlo “entrante”, como comparte en esta entrevista de 2019.

Casi todas las empresas B2B con las que he trabajado intentan encontrar un volante como lo hizo HubSpot. Pero el desafío de un conjunto de datos limitado permanece. ¿Es de extrañar que las empresas B2B tengan una evolución de “estrategia de mensajería” aparentemente constante y perenne?

El salto a la conclusión de AI puede proporcionar una oportunidad B2B

Veo un desafío emergente y quizás una oportunidad única en la IA generativa y el marketing y el contenido B2B.

La IA generativa tiende a “inventar” respuestas con confianza. Estas “alucinaciones” ocurren porque los LLM (modelos de lenguaje extenso) que actúan como fuentes de información se limitan a lo que generalmente está disponible en Internet. Para contenido B2B de nicho, estas fuentes pueden ser pocas. Entonces, cuando se trata de contenido B2B, la IA generativa a menudo saca conclusiones falsas.

Hace algunos años, trabajé de cerca con un cliente B2B en el negocio de los centros de datos en contenedores. Su emocionante tecnología configura centros de datos portátiles en contenedores de envío, como se ve detrás de la cabina de un camión. Se pueden apilar como LEGO para escalar rápidamente. El caso de uso perfecto es un desastre natural cuando los equipos de respuesta a emergencias necesitan un centro de datos instantáneo que pueda tener electricidad, almacenar información y permitir el acceso a software, etc. Estos centros de datos se pueden configurar en horas.

Ahora, este es un muy nicho de mercado B2B.

Recientemente, le pedí a ChatGPT que describiera las ventajas y desventajas de los centros de datos en contenedores. La respuesta de casi 400 palabras enumeró tres ventajas principales y tres desventajas principales. Curiosamente, la introducción describió correctamente que el futuro era brillante para los centros de datos en contenedores. Luego, escribió sobre casos de uso general, la capacidad de implementación rápida y la reducción del tiempo para llegar a lugares difíciles. Era correcto aunque ligero en detalles.

Pero el otro 85% de la respuesta se descarriló. Todos los pros y los contras enumerados estaban equivocados.

Este fue el primer profesional: “Entornos de nube híbrida: la contenedorización se alinea bien con los principios de los entornos de nube híbrida. Las organizaciones pueden utilizar contenedores para crear y administrar aplicaciones que se ejecutan sin problemas en la infraestructura local, las nubes privadas y las plataformas de nube pública. Las herramientas de orquestación de contenedores como Kubernetes facilitan esta integración, lo que permite la portabilidad de la carga de trabajo y la utilización eficiente de los recursos”.

Y esta fue la primera estafa: “Complejidad: la contenedorización introduce una complejidad adicional en comparación con la virtualización tradicional. La gestión de aplicaciones en contenedores requiere experiencia en plataformas de orquestación de contenedores como Kubernetes y comprender las complejidades de las redes, el almacenamiento y la seguridad de los contenedores. Puede requerir capacitación y recursos adicionales para administrar y solucionar de manera efectiva los entornos en contenedores”.

A menos que esté en la industria, es posible que no vea o comprenda cuán incorrecta es esa información. La IA se apoyó en un concepto diferente de “contenedorización de datos”. Esta contenedorización de datos es un enfoque de desarrollo de software en el que el código se empaqueta en un ejecutable ligero llamado contenedor. Hay mucha más información disponible sobre ese tema que el concepto sobre el que pregunté.

Por lo tanto, la IA saltó a conclusiones utilizando la información limitada sobre cada concepto de contenedor de datos. Los aplastó y presentó eso como la respuesta. Desafortunadamente, está completamente mal.

Curiosamente, sin embargo, veo una oportunidad inmediata.

Oportunidad para saltar a conclusiones

Si no existe una inteligencia humana para alimentar las herramientas de IA generativa, sacarán conclusiones falsas. Pero dado que los especialistas en marketing B2B han sacado conclusiones precipitadas durante años, usted utiliza la debilidad de la IA a su favor.

Si está en un nicho de mercado B2B, las conclusiones falsas de AI pueden impulsarlo o al menos inspirarlo a encontrar su versión de “marketing entrante”. Puede crear contenido que defina (o redefina) la industria: la información que separa y establece nuevos estándares para sus soluciones a los problemas. Puede establecer más fácilmente la “respuesta correcta” para lo que debe ofrecer la IA generativa.

Deje que las falsas conclusiones de la #IA lo impulsen o lo inspiren a crear #contenido que (re)defina la industria, dice @Robert_Rose a través de @CMIContent. Haz clic para twittear

Puede enseñar a sus audiencias mientras entrena la máquina.

Esta oportunidad requiere un enfoque renovado y una gran producción humana de liderazgo intelectual, contenido y mensajes de ideas. También significa que no puede apoyarse en las formas tradicionales de definir lo que hace. Debe aprender qué y cómo piensa AI sobre su industria, su enfoque y sus términos de arte. Vea lo que sus compradores pueden experimentar a través de estas herramientas de IA.

Si HubSpot se hubiera centrado en el “marketing de artículos” como su idea central de liderazgo intelectual, es posible que nunca se hubiera diferenciado. En cambio, tropezó (brillantemente, debo agregar) con una redefinición de “mercadeo de artículos” y creó un concepto que se convirtió en la respuesta estándar.

Esa es una oportunidad para todos los negocios, pero es una oportunidad inmediata única para aquellos de ustedes en un nicho de negocio.

¿Acabo de saltar a conclusiones?

Puedes apostar que lo hice.

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Imagen de portada de Joseph Kalinowski/Content Marketing Institute

hola@juanrecio.com

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