Los profesionales de marketing confían en que la inteligencia artificial puede hacer lo que se supone que deben hacer los buenos creativos: impulsar una asociación de marca positiva y ayudar a incrementar las ventas.
Alessander Firmino, Director general de Criteo para Latinoamérica
En los años 90, la línea que separaba los creativos del equipo de medios era todavía muy clara, como bien reflejaba la serie de televisión Mad Men. Esa separación se convirtió en un abismo con la aparición de los medios interactivos y, más tarde, programáticos. Se llegaron incluso a crear nuevos roles y departamentos relacionados con la tecnología que hasta entonces no existían, y raramente se interactuaba con las “personas de las ideas”. Los creativos desarrollaban historias de manera masiva, un modelo totalmente distinto al que ahora conocemos con el boom de las nuevas tecnologías. Hoy en día, la inteligencia artificial o IA se está infiltrando de lleno en el proceso creativo con enormes implicaciones.
El aprendizaje automático o machine learning, la disciplina de inteligencia artificial encargada de las necesidades de marketing, promete acabar con esa línea divisoria con el objetivo de crear una publicidad más relevante para el consumidor, no solo desde una perspectiva de comportamiento de compra o características demográficas, sino también a través de una publicidad que sea visualmente atractiva y con el tono apropiado. Y, lo que es aún más novedoso, todo esto de manera personalizada y en tiempo real.
Mad Men se basaba en la cultura de masas y la publicidad masiva. En el mundo actual en el que vivimos, con una tendencia creciente a querer evitar la publicidad y con los medios más fragmentados que nunca, la inteligencia artificial se presenta como el motor que revolucionará la creatividad y que ofrecerá experiencias de marketing más personalizadas y revolucionarias.
Con el propósito de tener una mejor comprensión acerca de la relación actual entre marketing e inteligencia artificial, desde Criteo encargamos a IDC entrevistar a un total de casi 500 ejecutivos de marketing de todo el mundo en un estudio llamado: “¿Pueden las máquinas ser creativas”? Nuestro objetivo era conocer el nivel de familiaridad de los profesionales de marketing acerca de IA, cómo estaba siendo implementada en sus compañías y cuáles eran sus prioridades más inmediatas. Los resultados reflejaron que, para la gran mayoría, en la actualidad existe un cierto nivel de optimización creativa. El 87% afirmó que sus empresas actualmente usan tecnologías digitales para personalizar las comunicaciones con sus clientes y, de ellos, hasta un 34% reconoció estar haciéndolo en gran medida.
Pero, ¿qué se está haciendo realmente en cuanto a personalización? Más de la mitad (50%) afirmó personalizar imágenes y un hasta un 57% eslóganes, así como otro 57% que hizo referencia al uso de personal naming y al formateo (55%). De manera similar, casi la mitad de los encuestados (49%) reconoció estar optimizando la creatividad en la actualidad y un 46% declaró estar personalizando los call-to-actions. De hecho, los índices de satisfacción más altos en cuanto a efectividad provinieron de esos call-to-actions personalizados. Quizás más sorprendente, el 30% de los encuestados que manifestó no estar trabajando con personalización ahora, reconoció que lo tenía entre sus planes.
El siguiente paso para automatizar la personalización es emplear aprendizaje automático y algoritmos que se vuelvan más inteligentes con el transcurso del tiempo sin la necesidad de ninguna programación adicional. Con machine learning, las agencias publicitarías podrían ahorrarse la enorme cantidad de tiempo que emplean en la creación, aplicación y optimización de campañas. Y, en este sentido, los especialistas de marketing son conscientes de la oportunidad que esta tecnología ofrece: el 83% afirma estar al tanto de ello aunque los índices de implementación real son muy bajos, y tan solo un 14% reconoce hacer uso de ella. Visto el escenario actual, no cabe ninguna duda de que existe un gran margen de mejora.
Los profesionales de marketing confían en que la inteligencia artificial puede hacer lo que se supone que deben hacer los buenos creativos: impulsar una asociación de marca positiva y ayudar a incrementar las ventas. Creo firmemente que la IA y el machine learning ayudarán a cambiar cómo conocemos el mundo de la publicidad hoy en día, haciéndola más eficiente tanto desde el punto de vista de producción como de satisfacción de los consumidores.
Si las ventajas y los beneficios son tan claros, ¿cuáles son los pasos necesarios a seguir y qué se debe hacer para hacer que una empresa está lista para la inteligencia artificial? Las medidas son sencillas:
1. Educar a los empleados: La falta de experiencia interna puede ser el mayor impedimento para avanzar. De hecho, este fue el principal factor que las empresas entrevistadas resaltaron en el estudio de IDC. Es importante organizar una jornada en torno a la inteligencia artificial y tener a los proveedores presentes, al igual que circular materiales educativos y crear incentivos para promover la participación. Asegúrese que todos los departamentos estén presentes para que tanto los más “geeks” como los más creativos entiendan juntos cómo y dónde se puede aplicar.
2. Romper los esquemas preestablecidos: La inteligencia artificial y el aprendizaje automático nunca funcionarán a su máximo potencial si se lleva a cabo una separación de los datos de compra online y offline. Es fundamental tener en cuenta que los compradores son más omnishoppers que nunca y que en la actualidad utilizan una gran variedad de dispositivos y canales para interactuar con marcas y retailers. En este sentido, el aprendizaje automático ayudará en el proceso de análisis de conjuntos de datos dispares, una información que será de gran utilidad para los creativos.
3. Separar IA del negocio real: Casi todos aseguran tener algún nivel de implementación de IA pero, ¿cuáles son las verdaderas capacidades de los sistemas que ofrece un proveedor? ¿Tienen enfoques del mundo real que puedan demostrar o son simplemente expertos en la jerga y los tecnicismos?
4. Testear y aprender: Reserve el 10% de su presupuesto para realizar pruebas A/B de campañas que usen aprendizaje automático y compárelas con otras campañas que usen un enfoque más tradicional. Evalúe y determine la mejora en el rendimiento, así como la optimización del proceso.
Cuando el 2018 llegue a su fin, nos encontraremos en mejores condiciones y ante un escenario mucho más creativo, con increíbles avances conseguidos y una experiencia de compra mejorada. ¿La clave? Hacer que todo esto suceda.
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