Gran parte de la conversación sobre la IA en marketing se ha centrado en la creatividad y la compra de medios. Sin embargo, estas son sólo las aplicaciones más obvias. La historia más profunda, y de la que muchos especialistas en marketing recién comienzan a darse cuenta, es que la IA, junto con los datos sintéticos, está cambiando silenciosamente las bases de cómo operan, miden y crecen las industrias. De hecho, un estudio reciente de Gartner indica que “para 2028, el 80 por ciento de las 2000 empresas globales utilizarán datos altamente estructurados a escala para mejorar la toma de decisiones empresariales organizacionales, en comparación con menos del 5 por ciento en 2025”.
La industria de los restaurantes de servicio rápido, que durante mucho tiempo ha sido líder en innovación de marketing, ilustra este cambio. Los datos sintéticos (conjuntos de datos creados para reflejar el comportamiento del mundo real) se han convertido en un motor de eficiencia y ventaja estratégica. Los datos sintéticos se utilizan tradicionalmente para entrenar modelos de IA y son una base vital para las aplicaciones orientadas a la publicidad, incluido el modelo de marketing mix, que analiza el impacto de todas las actividades de marketing en un resultado específico, como las ventas o el conocimiento de la marca.
Los datos sintéticos ahora también se están aplicando a desafíos más allá de la publicidad. Los casos de uso solo están limitados por la imaginación, ya que los informes de QoS más avanzados miran este horizonte más amplio para mejorar la respuesta y la planificación promocional del mercado local al comprender la afluencia y los impulsores de ventas tienda por tienda e identificar oportunidades específicas del mercado para todo, desde la combinación de menús, programas de lealtad y experiencia comunitaria.
El valor de la inteligencia artificial y los datos sintéticos no es sólo eficiencia-Es demasiado Visión.
Los informes de calidad del servicio de los primeros usuarios utilizan datos sintéticos para comprender la intensidad competitiva y los efectos de las promociones de los competidores mercado por mercado. ¿Cómo cambian los patrones de los pies? ¿Son ventas? ¿Qué pasa con los pedidos de entrega? ¿Qué tipo de personas responden a la promoción? Sin datos sintéticos, estos conocimientos solo serían posibles a nivel agregado (nacional o regional en el mejor de los casos), pero la precisión de los datos sintéticos (que naturalmente no contienen información de identificación personal (PII)) permite realizar análisis seguros específicos del mercado y de la tienda. A nivel local, estos conocimientos abren la puerta a ubicaciones fuera del hogar (OOH) más inteligentes, orientación hiperlocal y una definición más precisa de las áreas de la parcela, creando un mapa basado en datos de dónde funcionará más su inversión en marketing.
Un líder informal se benefició de un servicio local de MMM, que reveló patrones de desempeño que habían pasado desapercibidos desde una perspectiva nacional.. De los 13 mercados locales medidos, más de la mitad informaron diferencias significativas en el rendimiento del canal, sobre todo entre los interlocutores sociales y el beneficio general del uso fuera del hogar.
El análisis local reveló que Meta tiene el mejor desempeño, sobre la opción nacional, TikTok, en más de la mitad de los mercados. El análisis local también reveló la importancia crítica de trabajar fuera del hogar, particularmente en los centros urbanos que atraen a una base de clientes grande y concentrada durante el almuerzo y al final de la tarde.
Si bien un MMM local es un excelente primer paso para resaltar los matices del desempeño a nivel de mercado, la aplicación de inteligencia geoespacial combinada con datos demográficos y psicográficos sintéticos crea la oportunidad de aprovechar resultados refinados de MMM, aplicándolos no solo al siguiente ciclo de ventas, sino también a los servicios auxiliares y las experiencias de los clientes.
Por ejemplo, un establecimiento en un mercado más joven definiría la atención comunitaria, la combinación de menús o la infraestructura del servicio de entrega de manera diferente que en un mercado con predominantemente personas mayores. Los modelos de planificación de medios locales pueden determinar tácticas de marketing y niveles de gasto muy diferentes en los canales de comunicación. La precisión de los datos sintéticos, los modelos de mezcla de marketing mejorados con IA equipados con datos de volumen de tráfico y ventas y las herramientas de planificación cross-media permiten a Takeaway Review ajustar el gasto casi en tiempo real y planificar por delante del mercado en lugar de perseguirlo.
Muchos restaurantes de servicio rápido mantienen o participan en programas de fidelización, pero sólo proporcionan información sobre transacciones dentro de su propio ecosistema con una visión estrecha del comportamiento de otras categorías, no clientes o psicografías y demografías más amplias. Las marcas líderes de restaurantes de servicio rápido (QSR) combinan los datos de su programa de fidelización con fuentes de datos demográficos sintéticos para proporcionar una visión de 360 grados del comportamiento y las actitudes de sus clientes y permitirles calcular la participación de mercado en función del mercado, comprender el volumen y tomar medidas contra audiencias que no son similares a los clientes. Responder a la pregunta de quién y qué tamaño tiene el potencial de mercado, tienda por tienda, proporciona información para las decisiones de la red: ¿deberíamos ampliar la huella actual? ¿Reducirlo? ¿Renovarlo?
La lección para los especialistas en marketing es clara: el valor de la IA no radica sólo en la eficiencia, sino en ampliar el alcance de lo que se puede medir y hacer; Proporciona mayor visibilidad para ayudar a los especialistas en marketing a tomar mejores decisiones. En sectores de rápido movimiento, como los restaurantes de servicio rápido, donde la competencia es feroz, los márgenes estrechos y los recorridos de los clientes son diversos, los datos sintéticos y el análisis avanzado no son solo herramientas para mejorar, sino que habilitan estrategias completamente nuevas.
Se están reescribiendo las reglas del juego. Los promedios nacionales están fuera. Se dispone de datos de población sintéticos e hiperlocales. Y los especialistas en marketing que lo adopten no sólo optimizarán el gasto; Desbloquearán estrategias completamente nuevas.
Porque, al final, el único límite real al impacto de los datos sintéticos es nuestra imaginación.
Ray Kong Es un comercializador experimentado con más de 30 años de experiencia tanto en el lado de la ecuación de proveedores como de marcas. Con su experiencia local e internacional, ha estado utilizando datos para ayudar a los especialistas en marketing y anunciantes a tomar mejores decisiones incluso antes de utilizarlos. Actualmente trabaja con Arima Inc. Ayuda a las organizaciones a desarrollar el uso de datos sintéticos y herramientas analíticas para la toma de decisiones. Ray es un autor académico publicado y enseña en el programa de maestría de posgrado en la Facultad de Ciencias en Práctica de Gestión de la Universidad de York. Tiene una licenciatura en Ciencias de la Universidad de Toronto y un MBA de la Universidad de York en Toronto.
