Por David Tomas, publicado el 28 febrero 2025
La IA predictiva es una herramienta empresarial poderosísima. Con ella, los equipos pueden conocer en tiempo real y con una alta probabilidad eventos futuros y tendencias de marketing y de mercado. Como ya te puedes imaginar, tener datos como estos permite a las marcas poder adelantarse a la competencia y tomar mejores decisiones estratégicas.
Lo único que se necesita para tener una información tan valiosa como esta es una gran cantidad de datos históricos sobre el área de la que quieras obtener predicciones y una herramienta de IA predictiva capaz de identificar patrones para detectar tendencias futuras.
En este artículo te contamos diferentes casos de usos de este tipo de Inteligencia Artificial y ejemplos de herramientas que puedes utilizar en cada uno de ellos. Toma nota porque esto puede cambiar por completo tus estrategias empresariales.
5 casos de uso de la IA predictiva en las empresas
1. Hipersegmentación de audiencias
La hipersegmentación de audiencias es una estrategia de marketing que consiste en dividir a la audiencia en grupos muy específicos con características comunes. Además de tener en cuenta aspectos como la edad o las características demográficas, también se tienen en cuenta los intereses y el comportamiento. Gracias a esta segmentación se pueden lanzar campañas muy personalizadas que atiendan los puntos de dolor de cada segmento y que aumenten así las posibilidades de conversión.
Esta hipersegmentación de audiencias se puede implementar con diferentes tipos de tecnología, como las plataformas de gestión de datos, las plataformas de automatización de marketing y las herramientas de analítica web. Pero con herramientas como la Inteligencia Artificial predictiva se puede segmentar teniendo en cuenta aspectos futuros como, por ejemplo, las posibilidades de conversión.
Al ser capaz de predecir comportamientos futuros tras identificar patrones y tendencias, la IA predictiva puede dividir a la audiencia entre aquellos prospectos con más posibilidades de convertir y los que menos. Esto puede ser muy útil para que, por ejemplo, el equipo de marketing priorice a esos leads más predispuestos y aproveche mejor sus oportunidades, en vez de dedicar tiempo a leads menos preparados.
La herramienta de email marketing MailChimp utiliza la IA predictiva para estudiar el comportamiento de compra de la audiencia almacenada en la base de datos de cada empresa y predecir qué contactos van a tener un customer lifetime value alto (valor del tiempo de vida del cliente alto). Luego, con esa información, segmenta a los clientes de forma automática en la herramienta. Gracias a ello, las marcas pueden crear estrategias de marketing por correo electrónico más efectivas y personalizadas.
2. Conocer comportamientos del consumidor
La IA predictiva, si cuenta con el historial de datos suficiente, también puede predecir cosas como qué producto de tu tienda se va a vender más en determinado mes o cuántas ventas vas a tener el próximo año. En definitiva, mediante el data analytics, la IA predictiva puede adelantarse a tendencias del mercado de tu sector.
Esta información es muy poderosa y puede ayudarte a preparar diferentes acciones con tiempo, así como a diseñar un plan de marketing más ajustado a la realidad. Datos relativos a los historiales de compra, a las interacciones en redes sociales y a la navegación web son los que más ayudan a la IA predictiva a adelantarse a comportamientos futuros del consumidor.
HubSpot, la herramienta de gestión de las relaciones con el cliente, está equipada con Inteligencia Artificial, tanto generativa como predictiva. Se conoce por el nombre de Breeze y, entre sus muchas funcionalidades, se encuentra la de predecir ventas futuras de una empresa basándose en el historial de acuerdos cerrados en los últimos meses.
3. Optimización de precios
En cuanto a vender productos online se refiere, ofrecer el mejor precio es muchas veces la clave para conseguir más conversiones. Los usuarios tienen muy en cuenta este factor a la hora de tomar decisiones de compra cuando la calidad del artículo es la misma o parecida, por lo que el producto con el precio más bajo suele ser el elegido.
En ese sentido, si tu precio es muy elevado será muy complicada su venta. Sin embargo, si es demasiado bajo, tu estrategia no será rentable. La clave, entonces, está en elegir un precio que te permita obtener beneficios, pero que se ajuste al mercado.
Para conseguirlo, la IA predictiva también puede ayudarte. ¿Cómo? Las herramientas equipadas con esta tecnología son capaces de ajustar en tiempo real el precio de los productos que vendes online teniendo en cuenta factores como los patrones de demanda, los comportamientos del consumidor, las condiciones del mercado y los precios de la competencia. De esta forma, determinará el precio más óptimo para tus artículos para que puedas mantenerte competitivo y maximizar tus ingresos.
Pricelab, por ejemplo, es una herramienta de pricing que optimiza el precio de tus productos en tiempo real con Inteligencia Artificial. Está recomendado tanto para tiendas online como para tiendas físicas, ya que también puede tener en cuenta factores como la ubicación de tu negocio.
4. Mejora de la cadena de suministros
Con la IA predictiva también puedes saber con antelación muchos aspectos de tu tienda relacionados con la logística, como:
La demanda de los productos para planificar de forma más precisa la producción y la distribución.
Las necesidades de stock para mantener niveles adecuados de inventario y evitar los excesos o los desabastecimientos.
El tráfico, las condiciones meteorológicas o las restricciones de movilidad para elegir rutas más eficientes que reduzcan los tiempos de entrega y los gastos operativos.
Conocer este tipo de información a tiempo repercutirá de manera directa en la satisfacción del cliente y permitirá que puedas aprovechar todos tus recursos de una manera más óptima. Además, también te ayudará a reducir posibles riesgos gracias a que podrás anticiparte a ellos.
Project44 es una de las herramientas de logística que trabaja con IA predictiva para optimizar cada etapa de la cadena de suministros. Una de las funcionalidades que ofrece, por ejemplo, es la de dar información precisa al cliente sobre las fechas de entrega basándose en los envíos pasados de la tienda.
5. Análisis de sentimientos en redes sociales
Terminamos esta lista con uno de los usos más interesantes que se le puede dar a la Inteligencia Artificial en marketing. Como posiblemente ya sepas, el social listening es una práctica que consiste en monitorizar aquello que se dice en redes sociales sobre tu marca o sobre la competencia para conocer qué visión tiene el público de ti y de otras marcas del sector y así saber tu nivel de reputación, tus puntos a mejorar y tus puntos fuertes.
Pero cuando a este tipo de análisis se le aplica la IA predictiva, se puede conocer, además, cómo esos aspectos (reputación, imagen de la marca…) pueden ir evolucionando y, así, evitar posibles crisis reputacionales o aprovechar oportunidades.
Brand24, por ejemplo, es una herramienta de escucha social que tiene integradas funcionalidades con Inteligencia Artificial predictiva con las que puede detectar con antelación tendencias de las marcas tras analizar qué se dice en redes sociales, foros o blogs.
