En Colombia, hablar de marketing ya no es hablar solamente de creatividad, posicionamiento o campañas memorables. Es hablar de datos. De patrones. De decisiones que se toman antes de que el cliente siquiera sea consciente de que va a comprar, abandonar o recomendar una marca. En un entorno empresarial donde el comercio electrónico crece a doble dígito, las fintech se multiplican y la competencia digital es global, la intuición dejó de ser suficiente.
Durante años, muchas organizaciones creyeron que hacer analítica era tener reportes mensuales, dashboards coloridos o métricas de redes sociales. Sin embargo, la verdadera analítica de marketing comienza cuando la empresa deja de describir el pasado y empieza a modelar el futuro. Cuando ya no pregunta “¿qué pasó?”, sino “¿qué va a pasar si hacemos esto?”.
El ecosistema digital colombiano
Para comprender el camino de la implementación analítica, es fundamental analizar los cimientos tecnológicos del país.
La infraestructura de conectividad en Colombia ha experimentado mejoras sustanciales en el último año. Las velocidades de conexión fija han aumentado un 24,7%, alcanzando promedios de 111,81 Mbps a principios de 2024, mientras que la conectividad móvil creció un 13,3% situándose en 12,26 Mbps. El Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (MinTIC) reporta cifras aún más optimistas para mediados de 2025, con velocidades de descarga fijas promedio de 250,3 Mbps.
Este incremento en la velocidad y estabilidad de la red facilita el flujo de datos en tiempo real, componente esencial para los modelos de analítica avanzada. La distribución regional del potencial tecnológico, sin embargo, muestra una concentración marcada: Bogotá lidera con el 50,5% de las startups y empresas de base tecnológica, seguida por Antioquia con el 25% y el Valle del Cauca con el 11%.
La dependencia del dispositivo móvil es absoluta: el 68% del tráfico web en Colombia se genera desde celulares, lo que obliga a que cualquier estrategia de analítica de marketing priorice los datos provenientes de estos dispositivos para entender el comportamiento del consumidor.
La integración de la red 5G, que ya opera con 1.353 estaciones base en todo el país, promete reducir la latencia y permitir el procesamiento de datos masivos en el borde (edge computing), habilitando análisis prospectivos mucho más ágiles.
De la segmentación tradicional a la inteligencia artificial en marketing predictivo
Hablar de segmentación durante décadas fue hablar de clasificaciones: edad, género, nivel socioeconómico, ubicación geográfica. Era un ejercicio necesario, pero limitado. Se segmentaba desde la suposición. Se construían perfiles ideales desde hipótesis razonables, aunque muchas veces no verificadas.
El enfoque académico desarrollado en el libro IA en marketing (Parte II) propone una ruptura con esa lógica. Allí los expertos de ADEN International Business School sostiene que la inteligencia artificial permite analizar grandes volúmenes de información para abandonar la segmentación basada en supuestos y actuar sobre datos comprobables
Si el dato es el nuevo insumo estratégico, la segmentación ya no puede construirse desde intuiciones demográficas, sino desde comportamientos observables y patrones detectables. La inteligencia artificial en marketing no agrega una capa tecnológica; cambia la lógica de decisión.
En el contexto colombiano, donde sectores como banca digital, telecomunicaciones, retail y educación online compiten en entornos de alta volatilidad, esta transición es decisiva. La pregunta deja de ser “¿a quién creemos que debemos dirigirnos?” y se transforma en “¿qué nos están mostrando los datos sobre quiénes realmente interactúan, compran, abandonan o recomiendan?”.
Analítica diagnóstica: comprender lo que ya sucedió
La primera dimensión de esta transformación es la analítica diagnóstica. No se trata simplemente de medir resultados, sino de interpretar patrones.
En el libro, se explica que la inteligencia artificial permite trabajar sobre grandes cantidades de datos históricos para generar segmentaciones más profundas y específicas
Desde esta perspectiva, el análisis del customer journey deja de ser un mapa estático y se convierte en una secuencia dinámica de interacciones medibles.
En términos prácticos, esto implica:
- Identificar puntos críticos de abandono en el embudo.
- Analizar tiempos promedio entre interacciones.
- Detectar comportamientos repetitivos antes de la conversión.
- Integrar first-party data provenientes de CRM, formularios, campañas y plataformas propias.
La clave no está en acumular dashboards, sino en traducir datos en KPIs accionables. Una empresa de telecomunicaciones en Bogotá, por ejemplo, puede descubrir que el 70 % de las cancelaciones ocurre luego de una segunda interacción negativa con el servicio técnico. Esa información no es descriptiva: es estratégica. Permite rediseñar procesos antes de que el cliente se pierda.
Aquí se cumple el principio central que guía la palabra experta: segmentar en base a datos comprobables y no a imaginarios de mercado
Analítica prospectiva: anticipar comportamientos futuros
Si la analítica diagnóstica explica el pasado, la analítica prospectiva modela el futuro.
En IA en marketing (Parte II) se plantea que el verdadero cambio de paradigma ocurre cuando la segmentación deja de basarse únicamente en comportamientos pasados y comienza a proyectarse sobre comportamientos futuros posibles
Esta transición marca el paso hacia el marketing predictivo.
Aquí entran en juego:
- Modelos de probabilidad de abandono (churn prediction).
- Scoring de leads basado en propensión de compra.
- Lookalike audiences construidas desde similitudes conductuales.
- Machine learning aplicado a optimización de campañas.
No se trata de futurología ni de intuición mejorada. Se trata de modelos matemáticos que estiman probabilidades con base en patrones históricos y variables conductuales.
En este punto, la segmentación ya no se construye sobre “quienes hicieron clic”, sino sobre “quienes probablemente lo harán” o “quienes podrían abandonar si no intervenimos”.
Este enfoque cumple el planteamiento central desarrollado por ADEN: el marketing impulsado por la automatización con inteligencia artificial no es simplemente automatización, sino la capacidad de anticipar y actuar con base en modelos predictivos
Tareas de marketing más impactadas por la IA
Si se acepta que la inteligencia artificial no es una herramienta aislada sino un cambio estructural, entonces resulta inevitable revisar cuáles son los procesos concretos del marketing que están siendo transformados.
En el libro de ADEN titulado IA en marketing, se plantea que muchas de las tareas que antes eran intensivas en tiempo y repetición están siendo reconfiguradas por sistemas capaces de procesar información a una velocidad y escala inalcanzables para un ser humano. No se trata de reemplazo automático, sino de redistribución del valor: la máquina asume lo operativo; el profesional debe elevar su rol hacia la estrategia y la creatividad.
Generación de contenido
Durante años se repitió que “el contenido es el rey”. Sin embargo, lo que ha cambiado es quién produce ese contenido y cómo se optimiza.
El libro explica que desde hace más de una década existen sistemas de automation capaces de redactar notas informativas, generar copys o estructurar piezas digitales. La aparición de modelos generativos masivos simplemente democratizó esa capacidad.
Hoy la generación de contenido no se limita a textos. Incluye creación de imágenes y piezas gráficas, edición automática de video, doblaje y subtitulado inteligente, corrección y optimización semántica de textos, y personalización dinámica de mensajes según comportamiento.
Se propone una analogía contundente: una herramienta puede ayudar a un músico a componer, pero la calidad dependerá de la formación y la creatividad del músico.
Atención al público
La atención al cliente fue uno de los primeros territorios donde la inteligencia artificial se volvió cotidiana. En el libro se describe cómo los asistentes virtuales y bots comenzaron siendo percibidos como impersonales y limitados, pero su evolución ha sido tal que, en muchos casos, los usuarios reportan sentirse mejor comprendidos por un sistema automatizado que por un operador humano.
Este fenómeno no debe interpretarse como deshumanización, sino como optimización de experiencia.
La IA permite atención 24/7, respuestas inmediatas, escalamiento automático según complejidad, análisis de sentimiento en tiempo real e integración con CRM para personalización contextual.
SEO
La optimización para motores de búsqueda fue históricamente un proceso técnico y laborioso. Requería investigación manual de palabras clave, análisis de competencia y redacción optimizada.
El libro explica que la inteligencia artificial puede automatizar gran parte de este proceso, desde la identificación de keywords relevantes hasta la generación de contenido optimizado.
Hoy la IA interviene en análisis semántico avanzado, identificación de intención de búsqueda, clusterización temática, optimización técnica automatizada y predicción de tendencias de búsqueda.
Programática
La publicidad programática ya utilizaba algoritmos antes de que la conversación pública girara en torno a la IA. No obstante, la incorporación de modelos más sofisticados ha incrementado exponencialmente su capacidad de personalización.
La publicidad basada en IA permite analizar datos en tiempo real para mostrar anuncios más relevantes y personalizados.
La lógica cambia: no se compra espacio en un medio, se compra acceso a un perfil conductual. No se segmenta por soporte, se segmenta por probabilidad.
En Colombia, donde la inversión en paid media digital continúa creciendo, esta precisión puede significar una diferencia sustancial en retorno de inversión.
El desafío estratégico es no depender exclusivamente de algoritmos de terceros, sino integrar datos propios para potenciar la optimización.
Análisis de datos
Aquí se encuentra el núcleo estructural del cambio. La inteligencia artificial está íntimamente vinculada con la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos de manera más rápida y precisa que los humanos.
Esto impacta directamente en la identificación de patrones de consumo, detección de tendencias emergentes, modelado predictivo de comportamiento, optimización de presupuestos y evaluación en tiempo real del desempeño de campañas.
El marketing deja de basarse en percepciones para apoyarse en evidencia cuantificable.
Roadmap práctico para implementar analítica en marketing en Colombia
El siguiente roadmap propone una secuencia lógica que permite avanzar desde la conciencia analítica hasta la madurez predictiva, evitando improvisaciones y sobreinversión temprana.
1. Diagnóstico de madurez analítica
Toda transformación comienza por una pregunta incómoda: ¿en qué nivel estamos realmente?
Muchas organizaciones creen hacer analítica porque cuentan con reportes mensuales o dashboards en tiempo real. Sin embargo, el enfoque académico desarrollado en IA en marketing advierte que la diferencia entre usar herramientas y comprender el cambio estructural es fundamental. La madurez analítica no se mide por la cantidad de métricas disponibles, sino por la capacidad de convertir datos en decisiones estratégicas.
Aquí aparece un primer elemento crítico: la formación directiva en marketing. Si el equipo gerencial no comprende qué significa segmentar predictivamente, qué es un modelo de propensión o cómo interpretar una probabilidad de churn, el diagnóstico será superficial. La transformación analítica comienza por elevar el nivel conceptual de quienes toman decisiones.
Un diagnóstico serio debe evaluar al menos cuatro dimensiones:
- Disponibilidad de datos: ¿Qué información existe? ¿Está centralizada o dispersa?
- Calidad del dato: ¿Es confiable, actualizada y consistente?
- Capacidad de interpretación: ¿El equipo sabe traducir datos en acciones?
- Nivel predictivo: ¿Se toman decisiones basadas en probabilidades futuras o solo en resultados pasados?
En Colombia, muchas empresas se encuentran en una fase descriptiva: saben qué ocurrió, pero no por qué ocurrió ni qué podría suceder después. El primer paso del roadmap es aceptar ese punto de partida sin maquillarlo.
Integración de CRM, ERP y plataformas digitales
El segundo paso consiste en romper los silos.
La inteligencia artificial no puede operar sobre datos fragmentados. El libro enfatiza que la captura y uso de datos propios es condición necesaria para optimizar campañas más allá de los algoritmos externos. Esto implica integrar:
- CRM (historial de clientes, interacciones comerciales).
- ERP (inventarios, facturación, logística).
- Plataformas de marketing digital (SEM, social ads, email automation).
- Canales físicos, cuando existan.
La integración tecnológica, nuevamente, exige integración conceptual. Marketing, finanzas y tecnología deben hablar un mismo lenguaje analítico. Esta convergencia interdisciplinaria es uno de los desafíos más relevantes para las organizaciones colombianas en proceso de transformación.
Diseño de modelos predictivos
Una vez centralizados los datos, se puede avanzar hacia el núcleo del cambio estructural: la analítica prospectiva.
El libro plantea que el verdadero salto ocurre cuando la segmentación deja de basarse únicamente en comportamientos pasados y comienza a proyectarse sobre comportamientos futuros posibles. Aquí entran en juego modelos como:
- Predicción de abandono (churn).
- Propensión de compra.
- Lead scoring avanzado.
- Recomendaciones dinámicas.
- Optimización automática de presupuestos.
En el contexto colombiano, esto puede aplicarse a múltiples sectores. Una fintech puede anticipar qué usuarios tienen mayor probabilidad de solicitar un crédito. Una institución educativa puede prever qué estudiantes requieren intervención temprana. Una empresa B2B puede priorizar prospectos con mayor probabilidad de cierre.
Sin embargo, los modelos predictivos no generan ventaja competitiva por sí solos. Generan valor cuando los líderes saben interpretarlos y traducirlos en decisiones comerciales concretas. Aquí la capacitación ejecutiva deja de ser un complemento académico y se convierte en una herramienta estratégica.
Los programas de ADEN en Marketing y Gestión Comercial, que incluyen especializaciones, maestrías y MBAs con foco en analítica e inteligencia artificial aplicada, apuntan precisamente a formar directivos capaces de liderar esta transición. La formación no es un añadido posterior a la implementación: es el habilitador que permite que la tecnología se convierta en ventaja real.
Gobierno del dato y ética
Toda transformación analítica implica responsabilidad.
En Colombia, la regulación de protección de datos personales exige prácticas claras de consentimiento y uso responsable de información. Pero más allá del cumplimiento normativo, existe una dimensión ética: el uso predictivo de datos no puede vulnerar la confianza del cliente.
El gobierno del dato implica:
- Políticas claras de almacenamiento y acceso.
- Protocolos de calidad y actualización.
- Supervisión de sesgos algorítmicos.
- Transparencia en el uso de modelos automatizados.
La madurez analítica no se alcanza cuando se implementa un algoritmo, sino cuando se construye una cultura organizacional basada en evidencia, criterio y responsabilidad.
Una construcción estratégica paso a paso.
La tecnología ya está disponible.
Los datos ya existen.
Los algoritmos ya funcionan.
La diferencia competitiva reside en la capacidad directiva de comprender el cambio estructural, formar equipos preparados y convertir información en decisiones con anticipación y coherencia estratégica.
Preguntas frecuentes sobre analítica en marketing en Colombia
A continuación, se responden algunas de las inquietudes más habituales en el contexto colombiano.
¿Qué software es más utilizado en Colombia para analítica avanzada?
Las empresas suelen comenzar con Google Analytics 4, Power BI o Tableau para análisis y visualización. En niveles más avanzados se incorporan CRM como Salesforce o HubSpot y soluciones en la nube como AWS, Azure o Google Cloud para modelos predictivos.
¿Es necesario contratar científicos de datos para comenzar?
No en etapas iniciales. Muchas organizaciones pueden iniciar con analistas de datos y perfiles híbridos. Los científicos de datos se vuelven clave cuando se desarrollan modelos predictivos complejos.
¿Cuánto tarda en verse el retorno de inversión en analítica?
La optimización de campañas puede mostrar resultados en pocos meses. El impacto estructural en rentabilidad y eficiencia suele consolidarse entre seis y doce meses.
¿Qué sectores en Colombia lideran la adopción de IA?
Banca y fintech, telecomunicaciones, retail, educación superior y comercio electrónico son los sectores más avanzados, debido a su alto volumen de datos y competencia digital.
¿Cómo afecta la regulación de datos personales en Colombia?
La Ley 1581 de 2012 exige consentimiento, seguridad y uso responsable de datos. La analítica debe alinearse con esta normativa para garantizar confianza y cumplimiento legal.
