DruID utiliza IA para automatizar y generar conocimiento relevante y estamos muy orgullosos ❤️ de las ventajas competitivas que estamos aportando a nuestros clientes en términos de trazabilidad de comportamiento de usuarios y análisis aplicado mediante IA (Machine Learning). ¿Quieres conocerlas?
Más allá de las grandes expectativas generadas por el “redescubrimiento de la IA” y su democratización para los mortales, a nosotros nos gusta ir un poco más despacio, tener los pies en el suelo y dar pasos firmes hacia el objetivo.
Nos hemos tomado ya 12 meses en el entrenamiento DruID para poder aportar conocimiento adicional y conclusiones útiles a nuestros clientes. Procuraré no extenderme en las obviedades habituales que nos bombardean a diario y centrarme en los aspectos que permiten obtener los resultados como una “comodity” dentro de DruID. Es decir, que cualquier cliente, de cualquier sector, pueda acceder a su “conocimiento particular powered by IA” en nuestra plataforma.
💡¿Cómo aportamos valor a través de IA (Machine Learning)?
Cuando la estrategia captación y modelado de datos de tus usuarios (independientemente de si estos son consumidores, fans, clientes, estudiantes, suscriptores o miembros de tu club de fidelización…) es omnicanal, se realiza en tiempo real y está normalizada, tienes entre manos una gran ventaja competitiva ¿Por qué? Pues por 2 motivos principales y perdonadme por utilizar una expresión casposilla de consultor de zapato gordo: ¡Tienes la gasolina y tienes el Ferrari!
⛽️ 1 – LA GASOLINA: Dispones de datos de calidad para ser consumidos por los procesos y algoritmos que te van a ayudar a:
- comprender y conocer mejor a tus públicos
- medir la realidad de la relación que mantienes con ellos
- mejorar consecuentemente tus acciones tácticas de activación
Lo que no significa que estos datos no hayan tenido que ser revisados, analizados y preparados para el agrupamiento (clustering), pero la materia prima es, sin duda, de primera calidad.
🏎️ 2 – EL FERRARI: Llevamos ya 12 mesecitos trabajando en la “productización” del proceso de principio a fin, desde la conexión y captación del dato en sus fuentes origen, pasando por la obtención de resultados contrastados y entendibles, hasta llegar a su incorporación en DruID como una capacidad integrada dentro de la plataforma.
Cuando pensamos en utilizar IA para automatizar y generar conocimiento relevante estamos pensando en crear un producto. Una “comodity” dentro de nuestra solución “Powered by IA” que puede ser utilizada de la misma forma, por cualquier cliente de cualquier sector en el que podemos aportar valor: Retail, deporte, moda, educación, FMCG, Fintech, ocio, seguros, …
El tema es que, cuando le pones gasolina al Ferrari… ¡VUELAS! 🚀
Cuando evolucionas tus paneles de informes meramente descriptivos incorporando mediciones importantes calculadas de forma inteligente, nuevas agrupaciones, visualizaciones, similitudes, evoluciones de grupos de usuarios, predicciones… surgen nuevas preguntas (muchas) y el sistema y el equipo se retroalimenta, tú te retroalimentas y tu compañía se beneficia de las nuevas iniciativas que eres capaz de generar y del descubrimiento de verdades “absolutas” que se empiezan a derrumbar.
Yendo al grano, cuando la identidad única de un usuario (de cualquier tipo de usuario con el que te relaciones) es una realidad en tu empresa y esa realidad está alimentada de forma constante su comportamiento en todos tus canales es cuando puedes acelerar. Si, por el contrario, no sabes con quién hablas, por dónde captas, qué buscan tus usuarios, qué compran, qué contenido leen, qué preferencias declaran, en qué momentos están activos… no tienes las bases suficientes para aplicar más inteligencia. Estas en un paso previo, vamos que no tienes gasolina ni para el mechero 😓
En nuestro caso, en DruID, nos estamos enfocando en trasladar a nuestros clientes el valor de ese gran activo que tienen entre manos, y que, siento fastidiaros la fiesta, no son los datos de sus consumidores, fans o clientes, sino el valor real de la relación que establecen con ellos 🤗
“Los datos son la materia prima bruta pero, no valen nada” 💸
Al contrario, cuestan mucho dinero a las compañías y les generan riesgos adicionales asociados a su gestión y salvaguarda. Una prueba de que no valen nada es existen compañías que, literalmente, los regalan o los cambian por tecnología y servicios, que viene a ser lo mismo que cambiar tu caña de pescar por unas anchoas. Tristemente, en realidad, no saben qué hacer con ellos.
Debe quedar claro que, si no extraemos conocimiento de los datos de nuestros públicos, medimos la relación y utilizamos ese conocimiento para mejorarla de forma progresiva, no estamos consiguiendo NADA.
Al expresar que DruID utiliza IA para automatizar y generar conocimiento relevante estamos pensando en responder preguntas. Lo podemos ejemplificar con 10 cuestiones sobre las que, desde DruID, arrojamos algo de luz:
1️⃣ ¿Conoces el valor de cada uno tus consumidores o clientes para tu compañía? Y no nos referimos simplemente a los ingresos que deja en tus puntos de venta físicos o digitales.
2️⃣ ¿Entiendes lo que aporta a tu negocio que un usuario reciba un mail, lo abra y consume el CTA?
3️⃣ ¿Distingues el comportamiento multicanal de tus usuarios?
4️⃣ ¿Los puedes agrupar en base a su comportamiento en los canales?
5️⃣ ¿Te planteas acciones que activen el flujo de usuarios de un canal a otro?
6️⃣ ¿Conoces el grado de actividad completo de tus usuarios, en el plano físico y digital?
7️⃣ ¿Eres capaz de puntuar o valorar cada una de sus acciones? ¿En base a qué criterios?
8️⃣ ¿Conoces cómo aportan las acciones de los usuarios a tus objetivos empresariales?
9️⃣ ¿En base a qué información segmentas (divides los usuarios) en tus campañas?
🔟 ¿En base a qué ciencia personalizas el contenido de estas?
Bueno, no pierdas la esperanza. A fin de cuentas y a pesar del ruido que existe en torno a la IA, debemos reconocer que no estamos reinventando la rueda. Algunos de algoritmos de agrupamiento que utilizamos como el conocido K-means (energizado en algunos casos con agrupamiento por similitud de coseno) fue propuesto en 1967…
“El algoritmo también lo utilizan compañías como Google, Amazon y Meta para dividir y agrupar usuarios”
Por concluir, lo realmente complejo no es tanto decidir y entrenar el algoritmo correcto para el caso de uso en cuestión, lo que dificulta o impide el éxito de muchas iniciativas de ciencia de datos se podría resumir en dos puntos clave ✌🏻 a los que debes prestar toda la atención. Coincide además que son el primero y el último de todo el proceso:
1️⃣ Incapacidad para recibir los datos correctos y necesarios de una forma bien orquestada y constante.
2️⃣ Incapacidad para construir la salida o el resultado del proceso de tal forma que pueda ser consumida como el café de la mañana.
Como empezaba el post, orgullosos ❤️ estamos en DruID de nuestros avances en esta línea, de aprender cosas nuevas cada día, de nuestro equipo, de retarnos, de no tener miedo a contar nuestros pequeños avances diarios, a pesar del ruido y de la gran cantidad de expertos que nos rodean, mejores y más grandes. Eso sí, nosotros tenemos nuestro Ferrari y gasolina ilimitada y partners de primer nivel como: Genetsis Group, Sopra Steria, Altrian Global Sports o Cartagon comprometidos con la conducción de “la machinna”.
Let’s DruID 🧙🏻♂️🧝♀️
