Combatiendo la fatiga creativa con IA generativa • Produciendo creatividades de alto rendimiento a velocidad récord

Telefónica Argentina es una de las principales empresas de telecomunicaciones del país, que ofrece una amplia gama de servicios como telefonía fija, telefonía móvil, internet y televisión. En 2023, se fijó un objetivo clave para su marca insignia, Movistar: fortalecer su posicionamiento en las regiones donde tiene una cuota de mercado superior al 45%, centrándose en la captación de clientes y la venta cruzada de sus servicios. Pero a pesar de sus campañas bien optimizadas y su proceso de aprendizaje continuo, la marca y sus partners en Meta se enfrentaban a un desafío significativo: la fatiga creativa había llevado a una disminución en el impacto con el paso del tiempo.

Para combatir la fatiga creativa y mejorar el rendimiento de los conjuntos de anuncios con gasto alto, es crucial introducir nuevos elementos creativos. No obstante, implementar estas estrategias puede resultar desafiante. A través de Monks.Flow, nuestro servicio profesional centrado en la inteligencia artificial, colaboramos estrechamente con Meta para encontrar áreas de oportunidad. Nuestro proceso comenzó con una etapa de consultoría, donde estudiamos las campañas de performance de Movistar en el último año y recopilamos datos sobre las características de su contenido. Al descubrir que las creatividades exhibían un estilo muy similar, nos propusimos descubrir nuevos insights sobre la audiencia que fomentaran la expansión creativa.

Con esta información, combinamos talento de primera clase con las mejores herramientas de IA para mantener una rotación de piezas con una alta probabilidad de éxito en las propiedades de Meta. A través de los datos recopilados durante la etapa de consultoría, desarrollamos un modelo predictivo que identifica patrones de segmentación, clasifica las piezas creativas en función de su rendimiento y predice el éxito futuro. Estos insights se volvieron muy valiosos para la toma de decisiones creativas, incluyendo la determinación de los parámetros gráficos óptimos de acuerdo con las recomendaciones de Meta. En la etapa final de nuestro proceso, integramos los datos con nuestra capa de IA generativa. De esta forma, podemos producir creatividades personalizadas a escala, mejorando en gran medida la productividad del equipo.

Al aprovechar la inteligencia artificial y el análisis de Meta, pudimos realizar pruebas a mayor escala de manera más rápida. Utilizamos una metodología A/B testing para medir el impacto de agregar las nuevas piezas generadas por la inteligencia artificial, comparándolas con las creatividades habituales del negocio, con ventanas de renovación creativa a lo largo del mes. Esto nos permitió experimentar con las creatividades de la campaña sin afectar nuestro presupuesto y diversificar creativamente en un período mucho más corto, lo que se tradujo en un mayor volumen de clientes potenciales, un costo menor por cliente potencial y una mejora en las tasas de conversión.