El email marketing está atravesando una transformación que va mucho más allá de mejorar las tasas de apertura, optimizar los asuntos de los correos o sumar nuevos canales de comunicación. La combinación de datos, automatización e inteligencia artificial está modificando la manera en que las empresas construyen relaciones con sus clientes y, sobre todo, cómo toman decisiones a lo largo de ese vínculo.
Esta fue una de las principales conclusiones del panel “Email & Automation: las reglas cambiaron, ¿estamos listos?”, realizado el 20 de octubre en Buenos Aires, en el marco de Marketing Shake Up, el evento organizado por DMA Argentina.
La conversación reunió a Pauline Swart, de Tripolis; Julián Drault, cofundador de emBlue; Ariel Leiro, de Data4Sales; y María Eugenia García Cueto, Head of Marketing de Growlat, bajo la moderación de María Laura Barreto.
Aunque representan a compañías que compiten dentro del ecosistema de tecnología aplicada al marketing, los especialistas compartieron una misma preocupación: las herramientas evolucionan cada vez más rápido, pero las organizaciones todavía necesitan adaptar sus estrategias, procesos y capacidades para aprovecharlas.
Durante el encuentro se plantearon tres afirmaciones que permiten entender hacia dónde se dirige la industria: el segmento ahora es una sola persona, los flujos automatizados tradicionales están perdiendo protagonismo y la inteligencia artificial está comenzando a pasar de recomendar acciones a ejecutarlas.
Del segmento tradicional a una audiencia de una sola persona
Durante años, las estrategias de email marketing se construyeron agrupando consumidores según características compartidas: edad, ubicación geográfica, historial de compras, ticket promedio o intereses generales.
Ese modelo permitió desarrollar campañas segmentadas y automatizar comunicaciones a gran escala. Sin embargo, los especialistas coincidieron en que empieza a resultar insuficiente frente a consumidores que interactúan con las marcas a través de múltiples canales y esperan experiencias cada vez más relevantes.
María Eugenia García Cueto, de Growlat, planteó la necesidad de invertir la lógica tradicional de segmentación.
En lugar de ubicar a una persona dentro de un grupo previamente definido, el desafío consiste en comprender primero sus características, comportamientos, necesidades e interacciones para construir una comunicación alrededor de esa información.
Esto supone dejar de mirar exclusivamente qué compró un cliente y empezar a considerar dónde se encuentra dentro de su recorrido, qué mensajes recibió, con qué frecuencia fue contactado y cómo respondió en cada canal.
La especialista también destacó un aspecto central: la dimensión emocional de las decisiones de compra.
En un escenario de saturación de mensajes comerciales, una oferta competitiva ya no es suficiente para captar la atención. La experiencia, la oportunidad del contacto y la relevancia del contenido pasan a ser factores determinantes.
La personalización deja así de ser una herramienta para mejorar campañas y se convierte en una estrategia para construir relaciones comerciales más significativas.
Durante el intercambio se utilizó Spotify Wrapped como ejemplo de personalización a escala: una experiencia individual construida a partir del comportamiento de cada usuario, que luego puede conectar a personas con afinidades similares.
El ejemplo permite ilustrar un cambio conceptual importante para el marketing: ya no se trata únicamente de encontrar personas que se parecen entre sí, sino de identificar primero las particularidades de cada individuo y, a partir de ellas, descubrir patrones de afinidad.
Para las marcas, este enfoque implica revisar tanto las estrategias de segmentación como la forma en que capturan, integran y utilizan la información de sus clientes.
¿El fin de los flujos automatizados tal como los conocemos?
La segunda discusión del panel puso en cuestión uno de los pilares históricos del marketing automation: los recorridos automatizados definidos previamente.
Tradicionalmente, las empresas diseñaron secuencias de comunicación basadas en reglas: si un usuario abre un correo, recibe un mensaje; si no hace clic, ingresa en otro recorrido; si abandona un carrito, se activa una nueva campaña.
Aunque estos mecanismos siguen siendo útiles, la creciente cantidad de datos disponibles y la velocidad con la que cambian las preferencias de los consumidores están dejando en evidencia sus limitaciones.
Pauline Swart, de Tripolis, planteó que el problema de construir flujos cada vez más extensos es que las empresas intentan anticipar todas las decisiones que un consumidor podría tomar.
Esto puede derivar en estructuras complejas, difíciles de mantener y poco flexibles ante cambios en el comportamiento de los usuarios.
El desafío, según se debatió, consiste en pasar de una lógica basada en recorridos predefinidos a otra orientada por objetivos.
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En lugar de diseñar anticipadamente cada paso de una campaña, las plataformas podrían evaluar la información disponible y determinar cuál es la siguiente mejor acción para alcanzar un resultado determinado.
Ese objetivo puede ser lograr una primera conversión, estimular una recompra, recuperar un carrito abandonado o fortalecer la fidelización.
La diferencia es que la acción ya no necesariamente debería ser idéntica para todas las personas que se encuentran en una misma instancia del proceso comercial.
Un cliente recurrente, por ejemplo, puede necesitar un incentivo diferente del que requiere alguien que está realizando su primera compra.
Este cambio también modifica el papel de las plataformas tecnológicas.
Durante el panel, Julián Drault, de emBlue, destacó la creciente necesidad de incorporar, procesar y utilizar datos de múltiples fuentes para dar contexto a las automatizaciones.
Las soluciones de marketing evolucionan hacia entornos capaces de integrar eventos, transacciones e interacciones para responder con mayor precisión, incluso en tiempo real.
Sin embargo, esta evolución presenta una condición indispensable: la calidad y disponibilidad de los datos.
Sin información confiable, integrada y actualizada, incluso las automatizaciones más avanzadas pueden tomar decisiones incorrectas.
La discusión no apuntó a eliminar inmediatamente los flujos existentes, sino a reconocer que el modelo tradicional necesita evolucionar hacia sistemas más dinámicos, capaces de adaptarse continuamente al comportamiento de los consumidores.
La inteligencia artificial deja de sugerir y empieza a decidir
El tercer eje del encuentro abordó uno de los cambios más profundos que se proyectan para el marketing: el avance de la inteligencia artificial agéntica.
Hasta ahora, buena parte de la adopción de IA dentro de los equipos de marketing estuvo relacionada con la generación de contenidos, la elaboración de reportes, el análisis de información y la asistencia en tareas operativas.
En ese escenario, la tecnología propone y el profesional decide.
Pero el desarrollo de sistemas basados en agentes de IA abre la posibilidad de avanzar hacia modelos donde determinadas decisiones y acciones puedan ejecutarse con menor intervención humana.
García Cueto compartió experiencias relacionadas con el uso de herramientas de inteligencia artificial para automatizar la elaboración de informes y reducir tiempos de trabajo. Al mismo tiempo, marcó la diferencia entre recibir información para decidir y delegar directamente una acción.
Ese límite, que hoy parece claro en muchas organizaciones, podría comenzar a desplazarse.
Ariel Leiro, de Data4Sales, profundizó sobre el concepto de sistemas agénticos y la posibilidad de que diferentes agentes interactúen entre sí, utilizando herramientas, integraciones e información contextual para ejecutar procesos.
Esta evolución cambia la manera de pensar la tecnología de marketing.
En lugar de depender exclusivamente de una persona que interpreta información y utiliza distintas plataformas, comienzan a aparecer escenarios donde los propios sistemas pueden intercambiar datos, evaluar alternativas y ejecutar acciones orientadas a un objetivo.
En términos comerciales, esto podría transformar desde la selección de una oferta hasta la elección del canal y del momento más conveniente para contactar a un cliente.
No obstante, los especialistas coincidieron en que la adopción de estos modelos será progresiva.
La innovación avanza a una velocidad que muchas veces supera la capacidad de las organizaciones para comprenderla, incorporarla y adaptar sus procesos internos.
Por eso, más que implementar agentes de IA de manera indiscriminada, el desafío para las empresas consiste en identificar qué decisiones pueden delegarse, bajo qué condiciones y con qué mecanismos de supervisión.
El gran desafío no es la tecnología, sino los datos y la organización
Uno de los puntos más relevantes del debate fue que las posibilidades de la inteligencia artificial dependen directamente del contexto que recibe.
Si una empresa mantiene la información de sus clientes dispersa entre distintas plataformas, áreas y canales, difícilmente pueda construir una estrategia verdaderamente personalizada.
Los silos de datos, los procesos desconectados y la falta de integración tecnológica representan barreras importantes para esta nueva etapa.
Durante la conversación se advirtió que un agente de IA con información incompleta puede tomar decisiones equivocadas, generar incentivos comerciales inadecuados o activar comunicaciones que afecten negativamente la experiencia del cliente y la reputación de una marca.
Esto plantea un desafío que excede a los equipos de marketing y alcanza a las áreas de tecnología, datos, operaciones y negocio.
Para avanzar hacia modelos de automatización más inteligentes, las organizaciones necesitan definir cómo estructuran su información, cómo conectan sus sistemas y cuáles son los objetivos que deben orientar las decisiones automatizadas.
También deberán revisar sus procesos internos y establecer criterios claros sobre cuándo una acción puede ejecutarse automáticamente y cuándo necesita intervención humana.
La IA, en este sentido, no necesariamente resuelve los problemas organizacionales preexistentes. Por el contrario, puede amplificarlos y acelerar sus consecuencias cuando se aplica sobre procesos deficientes.
¿Están preparadas las empresas para este nuevo marketing?
La conversación dejó una conclusión especialmente relevante para las empresas argentinas: la transformación del marketing no depende exclusivamente de incorporar una nueva plataforma o sumar herramientas de inteligencia artificial.
Requiere un cambio en la manera de entender al consumidor, diseñar experiencias y organizar el trabajo.
Para los responsables de marketing, esto supone revisar las estrategias tradicionales de segmentación y evolucionar hacia modelos que utilicen datos individuales y señales de comportamiento para construir comunicaciones más relevantes.
Para los proveedores de tecnología y el ecosistema MarTech, se abre una oportunidad vinculada con la integración de información, la interoperabilidad de plataformas, la orquestación omnicanal y el desarrollo de capacidades de automatización inteligente.
Y para las organizaciones en general, aparece una necesidad concreta: comenzar a evaluar qué procesos pueden automatizarse, cuáles requieren supervisión humana y qué capacidades deberán desarrollar sus equipos para trabajar con sistemas cada vez más autónomos.
El consenso del panel no fue que todas las empresas deban abandonar inmediatamente sus modelos actuales, sino que necesitan prepararse para una transición que ya está en marcha.
La velocidad de la innovación obliga a experimentar, aprender y adaptar las estructuras internas sin perder de vista los objetivos comerciales ni la experiencia del cliente.
Las reglas del email marketing y la automatización están cambiando, pero el verdadero diferencial competitivo no estará únicamente en quién incorpore primero la inteligencia artificial, sino en quién logre combinar datos, estrategia y tecnología para construir relaciones más relevantes con sus clientes.
La pregunta que dejó Marketing Shake Up ya no es solamente si las empresas están listas para esta transformación, sino qué están haciendo hoy para prepararse.
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