Alan Eagle es managing director de Executive Summits en Google y Jim Lecinski es profesor adjunto de Marketing en la Northwestern University’s Kellogg School of Management. En esta nota, comparten consejos prácticos para sacarle el máximo provecho a la tecnología automatizada.
No es ningún secreto que el rol de la automatización en la compra de anuncios está creciendo rápidamente. Y si bien invertir en las mismas soluciones que tus competidores puede ser suficiente para mantenerte al día, no lo será para tomar la delantera.
El potencial del machine learning va más allá de la optimización de los medios y el procesamiento de datos. También libera tiempo para que las agencias y las empresas puedan enfocarse en llevar su trabajo en equipo a un nuevo nivel.
El secreto para obtener ventajas realmente competitivas con la tecnología de la automatización es combinarla con inteligencia humana. La investigación detrás del reciente libro The AI Marketing Canvas y las observaciones que realizamos a partir del trabajo con cientos de CMO sugieren que, para explotar al máximo las posibilidades del machine learning, tienes que combinarlo con insights que solo tu puedas aportar. En otras palabras, a menos que alimentes la automatización con datos únicos y experiencias que sean exclusivas de tu negocio, obtendrás los mismos resultados que el resto.
Pero el verdadero potencial del machine learning va más allá de la optimización de los medios y el procesamiento de datos. También libera tiempo para que las agencias y las empresas puedan enfocarse en llevar su trabajo en equipo a un nuevo nivel. A medida que el machine learning comienza a funcionar, los especialistas en marketing internos y de agencias tienen la oportunidad única de colaborar para crear algo verdaderamente de alto impacto.
Aquí, tres tips para aprovechar al máximo la automatización, agregando el toque humano.
Ancla los algoritmos en insights únicos
Los avances en Inteligencia Artificial suceden cuando las personas diseñan mejores algoritmos, no cuando las máquinas procesan grandes cantidades de datos. Tomemos como ejemplo a AlphaZero, el programa de computadora diseñado por la compañía de investigación en IA DeepMind para ganar un juego de ajedrez. Se convirtió en el mejor programa en su especie porque invierte la lógica de los otros: mientras que la mayoría de los programas automatizados de ajedrez analizan casi exclusivamente todas las jugadas posibles antes de tomar una decisión, AlphaZero hace lo contrario: juega lo más rápido posible.
Puedes tomar inspiración de este caso dándole a tus soluciones automatizadas de marketing un insight único de tu negocio. Puede ser algo tan simple como elegir el mejor indicador de rendimiento.
Para encontrar un insight que lleve tu marca hacia el éxito, comienza por preguntarle a tu equipo: "¿Cuál es el dato que no tenemos, pero que nos gustaría tener?".
Tu insight único puede ser un dato, como sucedió con el caso de un minorista que duplicó sus ganancias de Google Ads al agregar información marginal sobre el producto —es decir, contenido que no suele estar típicamente conectado con la compra de anuncios. Para otros negocios, los datos más consolidados pueden ser los que hagan la diferencia. Un ejemplo poderoso que ilustra este punto es el caso de una marca de ropa que descubrió que algunos de sus consumidores eran seis veces más valiosos que otros, al combinar sistemas de gestión de relaciones de clientes en una plataforma única de datos.
Para encontrar un insight que lleve a tu marca hacia al éxito, comienza por preguntarle a tu equipo: “¿Cuál es el dato que no tenemos, pero nos gustaría tener?”. Luego, trabaja con el director de Información para obtenerlo a través de pruebas simples. Si ves resultados prometedores, los datos pueden mejorarse con el tiempo.
Alimenta la relevancia con tecnología
En un contexto en el que optimizar la automatización de medios se está convirtiéndose en la norma, la creatividad en los anuncios se vuelve crítica para el éxito. Y cuando se trata de generar narrativas que resuenen entre las audiencias, las personas que cuentan historias llevarán la delantera por sobre las máquinas. Por su parte, la tecnología tiene la velocidad y la escala de su lado, y puede amplificar y modificar mensajes con abordajes como la personalización y la narrativa secuencial.
Es por eso que la receta para crear una campaña exitosa es la combinación de la automatización y la creatividad humana. El machine learning puede ayudar a establecer qué es lo que le importa a los consumidores, pero dependerá de personas reales poder convertir esa información en anuncios atrapantes. Prioriza estar al día con las últimas tendencias, organizando reuniones periódicas para revisar insights con tu equipo creativo y tus socios estratégicos. Luego, pon esos insights a trabajar con herramientas automatizadas, como el Director Mix, que permite crear una infinidad de variaciones customizadas de un video creativo.
El equipo de marketing de Google, por ejemplo, se reúne de manera regular para descubrir nuevos puntos de pasión de los clientes con herramientas como Google Trends, y luego personaliza los anuncios del producto acorde a la información obtenida. Cuando el público atravesó una fase de interés por recetas para hacer el famoso “pan de nube” durante el primer año de la pandemia, el equipo rápidamente armó un anuncio destacado, y lanzó una campaña en tan solo 72 horas.
Prueba, aprende, evoluciona y escala
A pesar de todo el valor que puede brindarle a las compañías, el machine learning tiene una gran debilidad: no puede inventar nuevas ideas por su cuenta, al menos no todavía. Los algoritmos necesitan los datos correctos y guía para orientarse hacia la búsqueda de objetivos. Esto requiere pruebas constantes, que para muchas compañías significa mejorar su capacidad de medición. Nuestra experiencia nos dice que quienes testean seguido y escalan estrategias exitosas con velocidad, casi siempre superan a sus competidores.
Adoptar una cultura de prueba y aprendizaje puede significar armar un equipo más capacitado. Para hacerlo, puedes trabajar con aliados que tengan experiencia en medios, además de nombrar un líder en Inteligencia artificial dentro de tu equipo de marketing para dirigir los proyectos. La buena noticia es que hay muchas herramientas poderosas —incluyendo el análisis del tono y la intención detrás de un texto, o el reconocimiento de imágenes— que tu equipo puede utilizar para comenzar a trabajar cuanto antes.
Lleva la cuenta de cuántas pruebas completas en un mes, y luego intenta subir ese número todos los meses. Ayuda a tu equipo a acceder a mejores soluciones de testeo y acelera procesos que podrían demorarlos, como la aprobación de inversores o las devoluciones creativas. Una vez que haya suficiente información (no es necesario que sea perfecta) para una prueba exitosa, es momento de comenzar.
Es una curiosa ironía el hecho de que, en un mundo tan atravesado por la transformación tecnológica, la tecnología pueda llevarnos solo hasta un cierto punto. La automatización trabaja para ayudar a mantener una ventaja competitiva solo si se la combina con la unicidad humana, es decir, la capacidad de traducir los insights a ideas creativas, y luego modificarlos en función de su rendimiento. No hay mejor manera de comenzar que simplemente comenzando. Después de todo, un plan provisorio puesto en acción es mejor que una estrategia ideal que solo se queda en la teoría.
