El marketing digital ha alcanzado un punto de inflexión en el que la sobreexposición de anuncios está teniendo un impacto negativo a la hora de llamar la atención del usuario. Al atraer a los usuarios con tecnologías de Inteligencia Artificial, los especialistas en marketing pueden disminuir el impacto de esa percepción, entregando mensajes relevantes a las personas y teniendo así más posibilidades de generar impacto.
Este enfoque se reduce a cómo un proveedor de publicidad ha incorporado la personalización en sus tecnologías de recomendación. Aquellos que usan IA y Deep Learning-el mismo tipo de tecnologías responsables del éxito de Netflix o Amazon- lograrán que sus campañas sean de mayor éxito.
Aprovechar la Inteligencia Artifical es el primer paso para un ecommerce. Pero es posible ir más allá con las tecnologías de Deep Learning, utilizando algoritmos avanzados y modelos de datos para analizar e identificar las necesidades de los usuarios con mayor precisión.
Este tipo de solución es especialmente importante para el sector del ecommerce, donde los inventarios de productos son grandes y diversos. Las decisiones se deben tomar en milisegundos para los gustos personales de cada usuario. El análisis en profundidad realizado por algoritmos de Deep Learning significa que las ofertas personalizadas aparecen rápidas y absolutamente segmentadas para cada usuario único. El resultado final es una campaña que ofrece recomendaciones relevantes, que hacen que la experiencia sea menos frustrante para el usuario y más efectiva para los anunciantes.
Diferentes tecnologías equivalen a diferentes resultados
En la mayoría de los casos, en las campañas de retargeting, el proceso comienza cuando un usuario visita varias tiendas para mirar productos similares, pero no realiza ninguna compra. Para volver a conectar con este usuario y recuperarlo, el ecommerce empleará una campaña de retargeting.
Hay dos problemas principales a los que se enfrentan las campañas de retargeting de un ecommerce en la actualidad: qué oferta mostrar y cómo mostrarlas a un usuario en particular. Los anunciantes prueban diferentes enfoques para ajustar el mensaje publicitario, de modo que sea lo suficientemente personalizado y atractivo como para convencer al cliente de realizar un pedido. Los retargeters alcanzan después a los clientes con el mensaje correcto (creativo) para mostrar una oferta única (productos personalizados).
Lo que distingue al Deep Learning del enfoque típico de Machine Learning es el método de aprendizaje. El Machine Learning estándar está diseñado para aprender de grandes cantidades de datos. Sin embargo, se debe enseñar cómo aprender, qué analizar y qué resultado se desea.
Cuando se aplica el Deep Learning, el método de aprendizaje cambia. Imita cómo el cerebro humano trabaja con el procesamiento de la información y la toma de decisiones. De manera similar a como los humanos aprenden de la práctica, un modelo de Deep Learning intenta cosas diferentes antes de tomar una decisión final. En los ecommerce, el procedimiento de autoaprendizaje intuye a partir de la experiencia o simulaciones, lo que resulta en una identificación más precisa y rápida del potencial de compra.
Todo esto ocurre sin intervención humana o reglas implementadas manualmente.
Revelando lo que está oculto
El Deep Learning ha permitido a los retargeters no solo analizar los comportamientos básicos del usuario, como qué productos o qué categorías de productos se visitaron, sino también los «datos de capa oculta». Al igual que en el lenguaje corporal, las microexpresiones pueden revelar nuestras intenciones verdaderas, a veces no descubiertas. Algoritmos sofisticados que utilizan el Deep Learning permitieron analizar, por ejemplo, el tiempo entre los productos vistos, los precios de los productos vistos, o incluso la secuencia de las páginas secundarias visitadas de la tienda. Con esta información, las máquinas interpretan exactamente lo que el usuario está haciendo en la tienda e intentan predecir sus verdaderas intenciones de compra. Gracias a una gran cantidad de algoritmos de datos históricos, puede asumir qué productos le interesarán más al usuario.
Sin embargo, dependiendo de la categoría del producto y las características del consumidor, el proceso de decisión de la compra final se puede demorar varias semanas. Aparentemente información irrelevante y oculta, como la frecuencia con la que el usuario visita una tienda determinada o el dispositivo utilizado, y puede provocar que los mecanismos de recomendación reciban una notificación mucho antes para los productos que el usuario buscará en el futuro cercano.
Ofrecer puntuación optimizada
Con toda esta inteligencia, el próximo paso es cómo (y en qué orden) se deben presentar las ofertas en una creatividad. Gracias a ‘puntuación de oferta’, cada producto en el feed de la tienda se reevalúa constantemente. Los algoritmos de Deep Learning analizan las ofertas y evalúan su atractivo desde el punto de vista del usuario particular, sin clústeres genéricos.
En un enfoque estándar sin Deep Learning, los retargeters utilizan Machine Learning en espacios publicitarios para mezclar algunos segmentos simples, como productos vistos por el usuario, productos similares de la misma categoría (es decir, basados en la historia de otros consumidores) y los productos más vendidos en una tienda determinada.
El Deep Learning es mucho más sofisticado. El proceso de elección es más flexible, hay más combinaciones de productos posibles y la lista final de productos que se muestra en un banner es aún más personalizada. Este enfoque permite a los retargeters implementar una regla en la que no existe un escenario de trabajo único para un grupo de usuarios. Esos algoritmos siempre van más allá del nivel de un usuario individual y buscan las mejores ofertas o el orden en que las ofertas deben mostrarse.
Personalización en tiempo real
Los perfiles de comportamiento de los usuarios cambian todo el tiempo. Un sistema de recomendación de Deep Learning en retargeting debería ser capaz de construir un perfil de comportamiento en tiempo real, ajustando lo que se presenta en el banner cada vez que se muestra un anuncio.
Algunos mecanismos basados en la tecnología de IA más antigua usualmente construyen y reconstruyen los perfiles de comportamiento a intervalos de tiempo fijos. Esto significa que muchos productos mostrados son aquellos en los que el usuario ya no está interesado. Decidir qué se debe presentar cada vez que se muestra un banner, permite que los algoritmos respondan y se ajusten de acuerdo con una reacción del usuario dada a las ofertas mostradas anteriormente. Como resultado, su perfil de comportamiento se construye en tiempo real y se basa no solo en lo que el usuario estaba haciendo en la tienda, sino también en cómo respondió al mensaje publicitario. Es muy difícil de lograr, porque el marco de tiempo, desde el momento en que obtienes información sobre la posibilidad de mostrar un banner hasta su visualización, es mucho menos que un segundo.
Gracias a poderosos algoritmos y análisis constantes, los mecanismos de retargeting de Deep Learning pueden reconstruir el perfil de comportamiento de los usuarios en tiempo real. Los datos de RTB House muestran que, después de implementar el Deep Learning en los mecanismos de recomendación, los usuarios hicieron clic en los anuncios hasta en un 41% más de lo habitual. Dicho crecimiento se observa especialmente en sectores tales como: la moda y los ecommerce con varias categorías de venta, donde las posibilidades de utilizar recomendaciones de categorías cruzadas son casi infinitas.
Resumen
Cuando la sobreestimulación de anuncios disminuye su eficacia, los anunciantes y sus partners tecnológicos deben recurrir a las principales tecnologías de IA para diferenciar su comercialización y hacer que sus campañas sean eficientes. El retargeting simple ya no es suficiente, y la inversión en soluciones más nuevas garantiza que las marcas sobrevivan a la competencia futura. El Deep Learning es cada vez más popular y se aplica en multitud de sectores. Gracias a esta tecnología, la industria publicitaria ofrece mensajes personalizados, una mayor satisfacción del usuario y campañas aún más efectivas.