IA y Machine Learning, dupla ganadora para el Performance Marketing

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING

¿Están ofreciendo inteligencia artificial (IA) y el 'machine learning' buenas soluciones al sector publicitario? ¿Cuáles son las que destacáis vosotros?

Rafael Navarro, cofundador de Playfilm: Es una realidad, una evidencia clara y la masa crítica a través del Chat GPT ha empezado a entender las aplicaciones de la tecnología. Dentro de la cadena de valor, la inteligencia artificial va a aportar muchas soluciones a la publicidad, con las IA generadoras de imágenes y vídeo a nivel de creatividad, pasando por las IA aplicadas a las pujas, compra de tráfico o eficiencia en los procesos, la segmentación o el ‘targeting’.

Lucía Hernández, Head of Digital Business, Performance and eComm Lead de Reprise Digital: Nosotros lo hemos llevado a la parte de activación de campañas porque hay plataformas que de una manera natural han ido implementando este tipo de tecnologías. Ahora estamos trabajando en la customización de algoritmos para las necesidades de cada cliente. Más allá de la activación de campañas, que ya es algo muy emergente en todas las plataformas, en la parte de contenido la estamos usando para generar todo tipo de artículos para contenido para el SEO, con un trabajo manual por detrás para pulir los textos y los contextos, pero que facilita la velocidad de creación. En la parte creativa estamos trabajando en una solución interna que cree valor diferencial.

Raúl Devia, Data & Analytics Director de t2ó: En nuestro caso tenemos plataformas desarrolladas ‘ad hoc’ en este sentido, tanto para la ejecución como para el entendimiento de los resultados. Es un reto trabajar la IA en pos de la eficiencia, en un movimiento de sofisticar tecnológicamente cosas que ya se estaban haciendo antes. Hay una parte interesante que es poder unir conocimientos de ‘machine learning’ y segmentación con generación de contenido automático, con la generación de creatividades dinámicas o el cambio de ‘feeds’. Aún así, creo que con la IA pasa como cuando los mayores hablan de rocanrol. Posiblemente lo más ‘hype’ y novedoso en los medios sea lo menos interesante para los que estamos aquí: lo interesante es que da un músculo de agilidad y rapidez más potente.

Miguel Ángel Miguélez, Data Strategy & Activation Director de GroupM: Hay un ‘boom’ con la IA, pero es una evolución del trabajo que se lleva haciendo hace tiempo con el Big Data. El ‘machine learning’ permite trabajar con grandes modelos de datos que permite, por ejemplo, clasificar canales (‘dashboarding’) y permite también hacer atribución sin depender de ‘tracking’ o ‘cookies’, siempre supervisada con una persona con enormes capacidades y facilitándonos la toma de decisiones de forma más ágil. Es reseñable que la IA está cada vez más presente en el día a día de mucha gente y que sea popular.

Javier Recuenco, Managing Director de Performics Iberia: Para nuestra industria es importante por las capacidades de analizar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones. La parte generativa es importante, pero tiene un componente más delicado, pero para industrias como el diseño puede ser útil. Para nosotros, nos sirve para buscar eficiencia en los costes de captación o los costes publicitarios.

Tania Pérez, Direct Response Business Lead de PHD: Llevamos usando algoritmos desde hace tiempo, incluso desde antes de arrancar con la programática. La IA está de moda porque se ha democratizado y está más al alcance de todo el mundo. Lo que va a cambiar más la forma de trabajar en el sector en la parte creativa y de contenido, porque a nosotros nos mejora pero nos va a cambiar poco, aunque antes teníamos un algoritmo de optimización y ahora puede llegar a ser de aprendizaje y toma de decisiones.

R.Navarro: Permitidme preguntaros: hablando de eficiencia, ¿dónde véis más la oportunidad? Tanto en generación de contenidos, análisis de datos y toma de decisiones nos viene a la cabeza la mejora de resultados y la optimización de recursos tecnológicos y humanos.

J.Recuenco: Para mí lo fundamental es la capacidad de diseñar experiencias ‘end to end’, desde el análisis de datos y toma de decisiones y qué tipo de ‘assets’ proponemos en la experiencia, interacción o conexión con el consumidor. La toma de decisiones en función de los datos nos permite ser más ágiles. Los datos tienen que estar al servicio de la creatividad. La creatividad no va a morir porque haya un algoritmo que diseñe imágenes, porque siempre hay una idea detrás que tiene que ser representada y que tiene que conectar, emocionar y acelerar los objetivos, pero en la aplicación, viralización y presentación personalizada gracias a los algoritmos es donde se genera una ventaja real, pero siempre con capacidades humanas, mentes pensantes y manos ejecutoras.

T.Pérez: La oportunidad de optimización de recursos la veo como una oportunidad de escala. Es difícil prescindir de recursos porque siempre se necesita una mayor producción y los datos son una oportunidad para tomar decisiones con mejor tiempo y forma.

M.A.Miguél Miguélez: Es una eficiencia de recursos, porque vamos a dar al equipo humano tareas de más valor y de supervisión creativa. Las agencias hemos crecido en número de trabajadores porque se necesitan más cabezas pensantes que hagan trabajar a las máquinas y que acompañen en el viaje de fidelización de los clientes.

R.Devia: No se pierden los trabajadores, porque surgen nuevos huecos y formas de trabajo.

L.Fernández: Es una cuestión de sofisticación. Mejorar la experiencia del consumidor a partir de los datos es algo en lo que ya se lleva mucho tiempo trabajando y ahora con el ‘machine learning’ sirve para un crecimiento más rápido y ágil gracias a la automatización de tareas. Los equipos no tienen nada que ver con los que había hace años, ahora hay una mayor presencia de personas especializadas en ‘data’ y tecnología.

Eduardo Burgoa, Product Lead de PlayFilm: La IA tanto la generativa como la analítica sirven para contar con mejores datos, datos más predictivos para generar decisiones que se pueden automatizar y mejorar nuestra eficiencia. Eso lleva a que las personas hagan tareas que son más laboriosas o de detalle y tengan que ir moviéndose hacia un pensamiento más estratégico. Esto nos lleva a los humanos a otro campo más creativo de pensamiento.

EL ENTORNO ‘COOKIELESS’

¿Cómo estáis afrontando la generación de datos y la segmentación de las campañas con las nuevas regulaciones 'cookieless'?

L.Hernández: Cada vez hacemos un consumo de medios más personalizado, más a la carta. El conocimiento de este panorama produce que esta parte de ‘machine learning’ nos ayude a tenerlo de forma más cualificada y ser más relevantes gracias al uso de la tecnología. Los usuarios están cansados de los mismos banners y del típico ‘prerroll’ que no paran de salir y la tecnología junto a la creatividad nos ayudan a ser más relevantes.

M.A.Miguélez: Tenemos dos vías de trabajo, el tema de ‘insights’ y el tema de activación. El cliente necesita recoger datos para conocer cómo es la gente que interactúa con ellos. La segunda parte está en los paneles de consumidores que permitan analizar cómo son los consumidores que van. Esto facilita la activación pero, si no hay ‘cookies’, las dos maneras que se están desarrollando es, en primer lugar, la clasificación de contenido semántico, porque el ‘machine learning’ ha avanzado mucho en la forma de clasificar contenidos y, en segundo lugar, la que está basada en geolocalización, con bases de datos de geo hábitos y estilo de vida que permiten poder impactar con más escala.

T.Pérez: No sabemos si ‘cookieless’ existe o son los padres, con todo el tiempo que llevamos hablando de ello. Creo que es algo que ya hacíamos y que solamente nos están quitando una variable importante, fácil y cómoda, pero ya nos hemos sofisticado para hacer esos perfiles de usuario y preocuparnos por recoger con más ahínco el ‘first party data’ de los clientes.

J.Recuenco: Se habla de ‘cookieless’ por la preocupación del usuario por su privacidad y por la decisión de los navegadores de almacenar esta información. Con el tema del ‘consent mood’ es importante ver las alternativas. Se empezó a hablar del Universal ID, pero ahora no está nada claro y hay que hablar de construir identificadores de información personal interoperativos que estén “hasheados” para que sean compatibles entre diferentes entornos, plataformas, partners o titulares de los datos. En tercer lugar, está la amplificación del ruido que se está haciendo de todos estos temas y la respuesta que la industria pueda a dar a temas de medición o atribución y esa parte es la más inquietante porque es en la que podemos demostrar el retorno de las inversiones. También tenemos un papel importante de acompañamiento a las marcas en temas de consultoría de servicio o datos.

R.Devia: Este tipo de entornos se ha trabajado en medios que históricamente tenían mucho presupuesto, como la tele. Creo que hay ciertos perfiles profesionales que son necesarios en las agencias más digitales, porque estamos acostumbrados a poner los resultados exactos encima de la mesa y ahora se trata de pasar de una medición horizontal a una más vertical, anonimizada y con fuerte presencia de la estadística, que no es una forma menor de tomar decisiones (puede ser tanto o mejor que la censal).

E.Burgoa: El ‘cookieless’ viene de una concienciación por la privacidad. Va a ser un cambio importante que puede actuar en una menor ‘performance’ de la publicidad. Habrá sistemas agregados más respetuosos para dar soluciones y hay que equilibrar los deseos de privacidad con los de la relevancia de los contenidos que se muestran. Nuestro enfoque es que con la información que tenemos en este entorno de transición, con ‘zero party data’ podemos aumentar la información hacia la plataforma publicitaria. En el nuevo entorno se buscará una forma que alimente mejor el modelo del navegador y sea respetuoso con el usuario.

R.Navarro: Como usuario, yo quiero seguir con la opción de que, cada vez que aparezca un anuncio, éste sea interesante y que si hay que ceder datos sea a cambio de algo. El ‘cookieless’ es una reinvención del sistema y una recopilación de datos de forma más amable. No obstante, la publicidad tiene que seguir por el cauce de la hipersegmentación.

T.Pérez: No se ha sabido dar el valor que esperaban los usuarios. Tengo mis dudas de que cuando se usan las ‘cookies’ se esté dando al usuario siempre lo que es relevante. ¿En cuántos ‘clusters’ estaremos metidos que no nos representan? La importancia que estábamos dando a una segmentación a base de ‘cookies’ está despegada a lo que perciben los usuarios realmente y creo que con eso no estábamos siendo lo suficientemente relevantes y ha llevado a que los usuarios se quejen pidiendo una mayor privacidad. El anunciado fin de las ‘cookies’ es una criba necesaria para segmentar de una forma diferente y respetuosa, aportando valor mediante contenido y un valor a cambio de los datos, pero que sea el valor que estime el usuario, no las agencias o anunciantes.

R.Devia: Para que el contenido sea relevante se tiene que hablar de la tradicional gratuidad del contenido o de la devaluación de los contenidos a causa de ello y la pérdida de notoriedad.

M.A.Miguélez: Las generaciones más jóvenes e incluso los niños pequeños están programados para evitar fácilmente cualquier tipo de banner o impacto que les suponga un impedimento o no tenga relevancia para ellos.

J.Recuenco: Como todo es ‘on demand’ deberíamos conceptualizar también la publicidad en ese modo, aunque es complejo porque las marcas tienen un objetivo de negocio. Eso nos daría valor para entender cuando estorbamos, cuáles son sus preferencias o su comportamiento ante un impacto publicitario.

LOS “CALADEROS” SOCIALES

¿Cómo valoráis las redes sociales como caladeros para conseguir ‘leads’ de calidad?

R.Navarro: Son nuestras fuentes principales de captación de tráfico para la tecnología que usamos y el debate sobre su futuro siempre está encima de la mesa: el futuro de Meta y sus cambios de algoritmo para enseñar contenido viral como TikTok. O el ascenso de esta última y el debate de EEUU sobre su prohibición. Son plataformas con una ingente cantidad de tráfico y la publicidad a escala siempre va a tener resultados óptimos, sobre todo si hablamos de IA, porque para generar los mejores modelos hace falta volumen de datos y mucha calidad para afinar la precisión. Para nosotros, son las fuentes más interesantes de captación de tráfico y generación de datos.

L.Hernández: La parte de la escalabilidad la veo como fuentes de captación y a nivel de volumen, pero la parte de cualificación, a día de hoy, en términos de negocio, contrataciones o cierre  creo que no están funcionando tan bien. Como una forma de mantener esa presencia o esa comunicación más ‘ongoing’ de viralización de mensajes, las sigo viendo. Se sigue trabajando como una palanca de ‘performance’, pero ya se ve un bajón, no sé si por saturación o porque se ha explotado demasiado la gallina de los huevos de oro. Si vamos a un entorno distinto, más enfocado al estilo de algoritmo de TikTok, igual hay que hacer un enfoque distinto a la palanca de ‘performance’.

R.Navarro: Quiero preguntaros si estáis de acuerdo con el artículo que se ha viralizado sobre la degeneración de las plataformas sociales, en el que hablaba que las redes sociales nacen y, si se construyen bien, son un éxito, pero que, a la vez que van creciendo, llega un punto de maltrato al usuario con cambios de algoritmo, luego hace lo propio con los anunciantes y llega la decadencia porque es su propio ciclo de vida. Cuando salen a bolsa, los inversores piden más crecimiento y, cuando decae el crecimiento, se envenena a sí misma y su espíritu.

T.Pérez: Es la curva de cualquier producto que se lanza con un máximo nivel de calidad y, cuando suben las ventas, quieres vender más y comienza a bajar la calidad. Aquí se une el componente cultural y generacional. Como hay tantos cambios culturales, hemos visto que con la pandemia ha triunfado TikTok y ha dado la vuelta a cómo vemos el entretenimiento: yo la mitad de las cosas de las que hablo actualmente con mi entorno las he visto en mi ‘feed’, pero eso puede cambiar con cualquier cambio cultural o de hábitos generacionales.

J.Recuenco: TikTok es una herramienta de entretenimiento y han sido más ágiles en la renovación que otros actores. Con el lanzamiento que van a hacer con su nuevo ‘marketplace’, utilizando componentes de ‘influencers’ pero metiéndose en un terreno con el ‘fulfillment’ incluido dentro de los servicios.

R.Devia: El concepto de red social es estructural y depende de la agilidad de la compañía para adaptarse a los cambios de hábitos, que han ido de ver lo que hacen tus amigos a ver vídeos inspiradores o contenido de ‘influencers’.

M.A.Migúelez: Muchas generaciones jóvenes van huyendo de sus mayores, de ahí el cambio de Facebook a Instagram y de ahí a TikTok, por lo que hay que afinar a qué target te quieres dirigir, para decidir cuál usar o incluso para otras fuentes tradicionales o complementarias fuera de las redes sociales.

E.Burgoa: Las redes sociales son un buen sitio para impactar de forma interesante, aunque sea complicado conseguir cruzar la línea del estorbo al usuario. Tienes que hacerlo muy bien, porque la frontera entre la relevancia y la molestia es muy fina, pero el impacto es más natural e integrado. A nivel de ‘performance’, las redes sociales optimizan a lo que tú estás pidiendo, ya sean ‘clics’ o ‘leads’, pero el objetivo siempre es optimizar el ‘end to end’. Nosotros trabajamos mucho el tema de la cualificación para optimizar el último paso.

T.Pérez: Está tan relacionado a la vinculación del proceso de compra de cada producto de cada anunciante, que hay que prepararse para buscar alternativas al canal que te funciona pensando en el futuro. No hay fórmulas mágicas, hay que analizar targets, el momento de cada seguidor,...

J.Recuenco: Es fundamental el lenguaje de la marca: la conversación, los mensajes y la manera de conectar difieren mucho entre las plataformas. Mucho cuidado con hacer el ridículo al incursionar en una nueva…

LEADS Y CONVERSIÓN

¿Qué herramientas digitales utilizáis para la obtención de leads cualificados para su conversión en ventas?

J.Recuenco: Incidiendo en lo que venimos hablando, creo que nuestro planteamiento no es tanto sobre plataformas, sino en la inteligencia que ponemos en ellas y toda la parte de discriminar a unos a otros en función del valor o la propensión que tengan a la futura compra. Mencionáis ‘leads’, pero el objetivo si es de negocio está en ver qué sucede después del ‘lead’ y en lo que interfieren una serie de agentes que pueden ser incluso ‘offline’. Esto es un giro de la industria, en el que dejamos de hablar de ‘real time’ y vamos a modelos predictivos. Más que herramientas, serían soluciones ideadas para dar inteligencia a la compra.

M.A.Miguélez: Los clientes no piden un CPM de compra o un CPM visible o un coste por lead, sino que preguntan por cuánto ‘lead’ traemos, cuánto es explotable y cuánto sirve para el negocio y por la calidad del usuario que llevamos en las distintas fases. El reto está en ser más eficiente en la compra de medios y traer tráfico más cualificado. Ahí entra el modelo de SCORE, es decir, a través de soluciones de ‘machine learning’, de cómo asignar una mucho al usuario de valor para el negocio de nuestro cliente.

R.Devia: No sirve una fórmula única para un sector, depende del estadío en el que esté tu cliente, de cuál sea su ‘cross selling’ habitual. Es muy honesto entender cada vez más el negocio del cliente para eso.

L.Hernández: La tecnología que usas es la herramienta, pero el conocimiento es la clave para entender el negocio del cliente y cómo lo trabajan ellos. Cada vez hay más soluciones tecnológicas integrales que permiten conocer más datos del cliente conectando esos entornos que no solamente van integrados a medios, productos donde tengan también esa necesidad de contacto para poder hacer el cierre y eso ayuda mucho en la infiltración de medios. No es tener una tecnología preferente, sino dar esa solución que pueda llegar a un negocio indistintamente de cuál sea y, sobre todo, ofrecer esa capa de valor, estrategia, entendimiento y medición más que una tecnología en sí.

R.Navarro: Los robots nos pueden ayudar a gestionar los datos, pero a día de hoy seguimos vendiendo los humanos. La IA no es sustitutiva, sino integral. Nuestra solución es ‘end to end’ y usa la IA para comprar tráfico de la mejor manera posible, yendo a la venta cualificada de calidad. La clave de nuestro éxito es el canal de retorno, los datos que te devuelven los clientes y no todos lo pueden hacer. Hay pocos clientes que están preparados para absorber tecnologías basadas en IA porque están un poco obsoletos, ya sea por falta de tecnología o por opacidad o recelo. ¿Os encontráis los demás también con este escenario?

J.Recuenco: La clave está en la gobernanza y organización de cada marca, porque hay variedad de interlocutores dependiendo de los departamentos e incluso intereses distintos.

M.A.Miguélez: Con respecto al tema del CDP (Customer Data Platform), si esto se implementa bien en una gran empresa es caro, pero no es solamente marketing como en los DMP (Data Management Platform), sino que implica una gobernanza de dato transversal y una persona que vele que por el bienestar de la herramienta. Esta unificación en una herramienta por parte del cliente nos ayudaría mucho en temas de marketing.

L.Hernández: Hay clientes que han desarrollado su propia “herramienta” de medición con la que se sienten a gusto y solamente trabajan ellos. Hay que trabajar en hacerles entender que necesitan un gasto tecnológico más avanzado y el valor añadido que les puede ofrecer para conseguir una trazabilidad más ‘real time’, en lugar de esperar al ‘feedback’ del cliente durante mucho tiempo.

R.Devia: En el entorno de los que nos dedicamos a los datos, pecamos de maximalistas en ocasiones y lo importante es ganarte la confianza del cliente acompañándolo poco a poco hasta que entienda la necesidad de un mejor desarrollo tecnológico.

T.Pérez: Las compañías tienen su fragmentación propia y nosotros entendemos que tiene que haber integración de las plataformas, una armonización de datos, etc… Pero ellos lo ven como un proveedor y hay algunas empresas que necesitan uno único y otras que necesitan varios, ya sea por cuestiones departamentales o por no poner los huevos en la misma cesta, como dice el refrán.