Qué funciona con IA en marketing y el riesgo del AI slop
Luiz D’Elboux analiza la retención en SaaS, la automatización basada en datos y la pérdida de autenticidad en LinkedIn.
En conversación en Marketing - The Podcast, Luiz D’Elboux detalla estrategias de retención para modelos de suscripción y el equilibrio entre automatización y presencia humana. El ejecutivo comparte aprendizajes de su trayectoria en Ankama, HostGator y GoDaddy, además de evaluar los costos reales de la IA.
Luiz D’Elboux, consejero y asesor para empresas de SaaS, detalló en entrevista con Bruno Gimenes en Marketing - The Podcast cómo la inteligencia artificial transforma la operación de negocios digitales, los límites de la automatización en branding y los desafíos de retención en modelos de suscripción. En el video anterior, D’Elboux repasa su trayectoria en multinacionales de tecnología y contextualiza la evolución de las métricas de producto.
Experiencia en Ankama y marketing en la industria de videojuegos
Al relatar su paso por la desarrolladora francesa Ankama, D’Elboux explica que gestionar una base de jugadores exige un tratamiento distinto al del marketing tradicional de bienes de consumo, ya que la audiencia actúa como una comunidad de fanáticos de universos transmedia. La compañía reunía a más de 2,5 millones de suscriptores activos en títulos como Dofus y Wakfu, combinando animaciones, juegos de mesa y eventos presenciales.
Según D’Elboux, el engagement se lograba mediante acciones con creadores de contenido dentro del juego y torneos presenciales en ferias internacionales: "una de las cosas que más aprendí fue entender que el fan tiene una relación diferente con la marca". Destaca que el seguimiento del jugador durante los primeros 7 y 14 días definía la supervivencia del modelo de suscripción, una lección que guio su labor posterior en empresas tecnológicas.
Métricas de retención, LTV y el modelo SaaS
En la transición al mercado de software como servicio, D’Elboux señala que muchas empresas cometen el error de priorizar únicamente la adquisición inicial, ignorando que el retorno financiero real depende de la permanencia del cliente a lo largo del tiempo. El costo de entrada diluido en mensualidades exige que los esfuerzos de marketing y producto se midan tras el cierre del contrato.
"Dejamos de usar como métrica de éxito para las campañas por canal a los usuarios registrados y usuarios de pago, y pasamos a medir la retención tras siete días y la retención a los 14 días", afirma D’Elboux al recordar el cambio de enfoque analítico. El ejecutivo subraya que monitorear el valor del tiempo de vida del cliente (LTV) y analizar cohortes de retención sustentan la salud financiera de los servicios recurrentes.
Aplicación de IA en el análisis de datos y automatización de SaaS
La implementación de herramientas de IA se volvió decisiva para procesar grandes volúmenes de información en data lakes e identificar correlaciones de uso que impulsan la fidelización del usuario. D’Elboux ejemplifica que identificar acciones críticas en los primeros días —como el envío de un correo electrónico profesional o la publicación de una página— permite activar flujos automáticos de soporte.
Además de identificar hitos de valor alcanzados por el consumidor, la tecnología hizo posible realizar pruebas de comunicación ágiles a escala. "Con IA ejecutas múltiples pruebas semanales, por lo que tu velocidad de aprendizaje y tu capacidad de poner a disposición un mejor producto, servicio o función para el cliente aumentaron enormemente", explica.
Estrategias de escala y branding en HostGator y GoDaddy
Al comparar el liderazgo de crecimiento en HostGator con la reestructuración de marketing en GoDaddy, D’Elboux describe enfoques opuestos para mercados similares. En HostGator, el avance requirió un rediseño del sitio web, la expansión del embudo de ventas con historias reales de clientes, presencia de marca en eventos y la distribución de mascotas de peluche, lo que multiplicó por cinco la base de clientes en tres años.
En GoDaddy, el camino fue el inverso: tras identificar que las campañas masivas de televisión atraían perfiles con baja retención, la operación migró el 100% de la inversión a canales digitales, internalizó los medios pagos y conectó al equipo local con los aprendizajes globales de la casa matriz. El enfoque cambió hacia la posconversión: "la conversión no es el final, es el comienzo".
El impacto real de la IA en los negocios y la trampa de los costos
El debate sobre la adopción corporativa de IA abordó la prisa de directivos que realizaron recortes drásticos de personal para sustituir procesos humanos por automatizaciones inmaduras. D’Elboux observa que varias empresas tuvieron que recontratar profesionales tras constatar pérdidas de calidad en el servicio o gastos operativos imprevistos derivados del consumo de tokens.
"Resultaba mucho más costoso mantener agentes o personas usando IA para hacer el trabajo de otros que tener a una persona dedicada a realizarlo", destaca D’Elboux, señalando que la orquestación equilibrada de agentes y la correcta elección de modelos según la complejidad de la tarea son esenciales para evitar el desperdicio de capital.
AI Slop, autenticidad y contenido en LinkedIn
El exceso de publicaciones estandarizadas generadas por inteligencia artificial, conocido como AI slop, llevó a plataformas como LinkedIn a implementar mecanismos de denuncia para contenidos genéricos. D’Elboux considera que utilizar la herramienta para revisar borradores u organizar flujos de trabajo es productivo, pero publicar artículos carentes de visión personal deteriora la credibilidad del profesional.
D’Elboux sostiene que la ventaja competitiva en los canales corporativos reside en el pensamiento crítico humano y en compartir vivencias reales: "cuando entramos a LinkedIn, esperamos que la persona aporte su propia experiencia y opinión sobre un hecho, no solo que comparta una noticia".