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Servicio al Cliente · 12 de octubre de 2026

Trellist combina datos de comportamiento y entrevistas con IA

Trellist une datos de comportamiento con entrevistas cualitativas impulsadas por IA para mejorar el rendimiento de las campañas de marketing de respuesta directa.

Sala de prensa
Información seleccionada · Lectura de 2 min

Qué ha ocurrido

La consultora de marketing Trellist ha presentado un nuevo enfoque de marketing de respuesta directa que combina los datos de comportamiento que las marcas ya recopilan con entrevistas cualitativas a clientes conducidas mediante inteligencia artificial. El objetivo declarado es mejorar el rendimiento ("lift") de las campañas al añadir una capa de comprensión humana sobre los patrones que ya revelan los datos cuantitativos.

Según la compañía, el método consiste en identificar primero segmentos de comportamiento relevantes a partir de datos existentes y, a continuación, utilizar entrevistas asistidas por IA para profundizar en las motivaciones, dudas y lenguaje real de esos clientes. Esa información cualitativa se emplea después para afinar mensajes, ofertas y creatividades de campañas de respuesta directa antes o durante su ejecución.

Por qué es importante

El anuncio se enmarca en una tendencia más amplia: las marcas disponen de más datos de comportamiento que nunca, pero ese volumen no siempre se traduce en campañas más efectivas si no se entiende el "porqué" detrás de las cifras. Al incorporar IA para escalar entrevistas cualitativas —una tarea tradicionalmente lenta y costosa—, Trellist plantea que los equipos de marketing pueden combinar la escala de los datos cuantitativos con la profundidad explicativa de la investigación cualitativa, sin los tiempos y costes habituales de los estudios tradicionales con clientes.

Para los responsables de experiencia y transformación digital, el movimiento ilustra cómo la IA generativa está empezando a aplicarse no solo a la automatización de tareas, sino a la generación de insight humano a gran escala, un terreno que hasta ahora dependía casi exclusivamente de equipos de investigación de mercado.

La visión de Renascence

El valor real de este tipo de enfoque no está en la tecnología de IA en sí, sino en recuperar la pregunta que muchos equipos de performance marketing habían dejado de hacerse: ¿por qué actúa así este cliente?

Durante años, el marketing de respuesta directa ha optimizado variables —creatividades, audiencias, ofertas— sin preguntar directamente a las personas qué las mueve a actuar o a abandonar. La IA no sustituye esa conversación: la hace económicamente viable a escala, algo que antes solo se permitían las marcas con grandes presupuestos de investigación. El riesgo está en tratar estas entrevistas como un dato más del panel analítico, en lugar de usarlas para cuestionar los supuestos detrás de los propios segmentos de comportamiento. Los operadores que saquen más partido serán los que usen este insight cualitativo para rediseñar la propuesta de valor y el lenguaje de sus campañas, no solo para justificar lo que ya hacían.

Fuentes

Este informe fue redactado por nuestra redacción, sintetizando reportajes de los medios que se indican a continuación. Siga los enlaces para acceder a la cobertura original.

FAQ

Questions we get on this topic

Trellist ha presentado un enfoque de marketing de respuesta directa que combina los datos de comportamiento que las marcas ya recopilan con entrevistas cualitativas a clientes realizadas mediante inteligencia artificial.

Primero identifica segmentos de comportamiento relevantes a partir de datos existentes y luego usa entrevistas asistidas por IA para profundizar en las motivaciones y el lenguaje real de esos clientes, información que después se aplica para afinar mensajes, ofertas y creatividades.

Porque permite escalar la investigación cualitativa —tradicionalmente lenta y costosa— combinándola con datos cuantitativos, ayudando a entender el 'porqué' detrás del comportamiento de los clientes sin los tiempos y costes de los estudios tradicionales.

Renascence advierte que el riesgo es tratar estas entrevistas como un dato analítico más en lugar de usarlas para cuestionar los supuestos detrás de los segmentos de comportamiento y rediseñar la propuesta de valor de las campañas.

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