En primer lugar, Salesforce ha anunciado su nueva plataforma Einstein 1. Basada en el marco de metadatos mejorado de Salesforce, la plataforma permite a las empresas conectar cualquiera de sus datos para crear aplicaciones de código bajo basadas en IA. Mientras Salesforce prepara el lanzamiento de su interfaz de IA generativa, Einstein Copilot, este otoño, Einstein 1 ofrecerá a los profesionales del marketing una muestra de cómo la IA generativa puede impulsar nuevas experiencias de CRM.

Pero eso no es todo: para liberar el poder de la IA se necesitan datos empresariales sólidos, y Salesforce está preparando Data Cloud para que se convierta en el centro de datos de Einstein Copilot. Para ayudar a las marcas a afianzarse en este nuevo territorio, Salesforce ofrece acceso gratuito a Data Cloud a determinados clientes existentes, lo que significa que no hay mejor momento que éste para crear una base de datos sólida como preparación para la implementación de la IA en su empresa. Profundicemos en los detalles de lo que se anunció, lo que significa y cómo puede empezar.

¿Qué se anunció en Dreamforce?

Los clientes de Salesforce Sales Cloud y Service Cloud con ediciones Enterprise o Enterprise Unlimited tendrán acceso a Salesforce Data Cloud, además de dos licencias de Tableau creator. Como parte de este acceso, Salesforce proporcionará 250.000 créditos, que permitirán a los clientes incorporarse a Data Cloud y desarrollar casos de uso de Sales y Service Cloud sin coste adicional.

Data Cloud es la base que desbloquea las funciones de IA generativa dentro de la plataforma de Salesforce, que a su vez ayudan a los clientes a impulsar la eficiencia de su negocio. Con este nuevo movimiento, Salesforce hace que Data Cloud sea más accesible para los clientes y les permite empezar a aprovechar la potencia de la plataforma más rápidamente, lo cual es clave, porque la mejor canalización de datos gana cuando se trata de aprovechar el potencial de la IA.

¿Cuáles son los mejores casos de uso para principiantes de Data Cloud?

El acceso sin coste adicional, junto con 250.000 créditos, ofrece a los clientes la posibilidad de empezar a utilizar la plataforma Data Cloud y crear casos de uso básicos que, a su vez, conducen a casos de uso más avanzados y a una mayor utilización. Entonces, ¿con qué tipo de casos de uso debería empezar? Salesforce ha identificado los dos siguientes:

1. Unificar prospectos para ventas dirigidas: Consolide datos en varias organizaciones de Sales Cloud para identificar oportunidades con clientes prioritarios y aumentar los ingresos.
2. Unificar clientes para un servicio personalizado: Consolidar datos a través de múltiples organizaciones para empoderar a los agentes de servicios con una visión unificada de 360 del cliente.

Estos casos de uso están orientados a clientes que buscan consolidar datos en varias organizaciones, ya sea porque son una empresa de cartera con varias empresas o marcas, o porque tienen instancias de Salesforce independientes creadas intencionadamente.

¿Cómo puedo empezar?

Antes de activar cualquier caso de uso de Data Cloud, los clientes deben evaluar primero sus estándares de gestión de datos para garantizar una base de datos adecuada. Aunque el acceso sin coste a Data Cloud representa una oportunidad de riesgo relativamente bajo, una integración mal planificada puede llevar a un trabajo complejo y laborioso más adelante. Por lo tanto, es imperativo que los clientes se tomen el tiempo necesario para desarrollar un plan claro, considerando qué datos ingerir y también cómo ingerir y organizar esos datos.

En Media.Monks, nuestro objetivo es ayudar a los clientes a confiar en su capacidad de aprovechar Data Cloud para generar valor para sus empresas. Nuestro equipo de consultores de datos y arquitectos de Salesforce evalúa la estrategia de datos de origen y la arquitectura técnica de los clientes para crear un plan de implementación detallado que garantice que los clientes están preparados para el éxito y reciben un valor a largo plazo de su implementación de Data Cloud.

Obtenga más información de Dreamforce.

Únase a nosotros en Dreamforce para usted en todo el mundo. En ellos, profundizaremos en cómo diseñar y crear una estrategia y canalización de datos eficaces y cómo liberar el poder de Data Cloud para su negocio. Obtenga más información sobre el primer evento, celebrado en Londres, aquí, ypermanezca atento para conocer más eventos Dreamforce to You en todo el mundo

Como buscador de tesoros digitales, sé que no hay que dejar este oro bajo tierra y, como socio de Google, también sé cómo extraerlo. A través de la IA de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) de Google Cloud Platform (GCP), los partners de marketing digital pueden ayudar a las marcas a realizar análisis de sentimientos, entre otros métodos, para recopilar información sobre los patrones de comportamiento, las expectativas, las quejas y los estados de ánimo de los clientes y, por tanto, determinar el nivel de fidelidad a la marca.



Los datos cuantitativos que se obtienen mediante este método de investigación permiten construir cuadros de mando y visualizar el sentimiento de marca en todas las regiones. El objetivo es descubrir áreas de mejora, ya que estos datos pueden utilizarse para optimizar las aplicaciones móviles y web o los productos y servicios de una marca, informando así de sus próximos pasos en el proceso de experimentación y ayudándoles a estar más cerca de satisfacer las necesidades de su público.



En los últimos meses, me he centrado en integrar el análisis de opiniones en nuestra oferta de experimentación, y está cambiando rápidamente las reglas del juego. Con el ánimo de compartir aprendizajes y asegurarnos de que ninguna marca deja sus valiosos datos intactos, vamos a hablar de por qué este método es tan bueno como el oro.

Aprovechar los datos textuales para determinar el sentimiento de marca.

Imagina que eres una marca global de primer nivel en el sector de la alimentación y las bebidas. Recientemente ha añadido nuevas funciones a su aplicación, por lo que está ansioso por saber si los clientes están disfrutando de esta experiencia mejorada. Ahora mismo, hay más de 500.000 opiniones en Google Play Store. Revisarlas sería muy útil, pero ¿quién tiene tanto tiempo? Es un caso clásico que vemos todo el tiempo: las marcas lo rastrean todo, pero no hacen nada con la información que guardan. Sin embargo, este tesoro de datos procedentes de las interacciones activas con los clientes sólo es un tesoro si se activa y se aplica de forma eficaz.



Aquí es donde entra en juego el análisis de sentimientos. Gracias al conjunto de herramientas de GCP, esta técnica de investigación analiza el texto digital para determinar el tono emocional de un mensaje, como una reseña. Como parte de la experimentación, que consiste en crear cambios impactantes para satisfacer las necesidades de sus clientes, el análisis de sentimientos le permite traducir datos textuales cualitativos en datos numéricos cuantitativos. El objetivo es obtener información clave sobre la fidelidad a la marca; en el caso de la marca mencionada, cómo se sienten los clientes con las nuevas funciones de la aplicación. ¿Y después? Eso es, la tan necesaria activación de datos.

Ponga sus datos a trabajar para mejorar su negocio.

Si nos adentramos en los pormenores del análisis de opiniones, veremos que es muy fácil adoptar este método. Con esta solución de inteligencia artificial, no es necesario que los profesionales del marketing revisen manualmente una reseña tras otra para hacerse una idea de las opiniones de la gente.



He aquí el resumen. Una vez que tengas acceso a una cuenta de Google Cloud, puedes organizar tus datos cualitativos, transaccionales y de comportamiento en Google Sheets y Google Cloud Storage. A continuación, utiliza Apps Script (u otra biblioteca de cliente en la nube) para crear un menú personalizado y aprovechar la API de lenguaje natural de GCP. Una vez que hayas habilitado la API de lenguaje natural y creado una clave de API, puedes empezar a procesar tus datos en una solicitud a la API NLP y, a continuación, realizar automáticamente un análisis de sentimientos. En última instancia, esto le abre la puerta para actuar sobre esos conocimientos a través de campañas de pruebas A/B, optimización web y de aplicaciones, marketing de marca y marketing de productos.



La API de procesamiento del lenguaje natural de GCP es tan potente porque combina el análisis de sentimientos con el reconocimiento de entidades con nombre, que es una subtarea de la extracción de información que busca localizar y clasificar entidades con nombre mencionadas en texto no estructurado en categorías predefinidas. Por ejemplo, en la frase "Me tomo un capuchino todos los días y me encanta que ahora pueda ganar puntos en la aplicación y obtener un descuento en mi producto favorito" ya podemos identificar dos tipos de entidades: el producto y la plataforma. Así pues, la herramienta no sólo proporciona información sobre el sentimiento de las personas, sino que también conecta este sentimiento con las entidades del texto.

Por supuesto, esto no es del todo nuevo, simplemente se ha convertido en la corriente principal ahora que Universal Analytics ha llegado oficialmente a su fin y todos estamos pasando a GA4 (si aún no lo has hecho, esta es tu señal para hacerlo).

No desperdicie nunca los datos de sus clientes.

Comprender el comportamiento, las expectativas y las dificultades de los usuarios debe ser siempre el centro de tus esfuerzos. Esta información fundamental alimenta todos tus experimentos y te ayuda a perfeccionar tus productos y servicios. Así que, la próxima vez que piense en dejar opiniones sin leer y dejar que el oro se marchite, piénselo de nuevo, porque esta sencilla solución basada en IA y los socios que saben cómo aplicarla están aquí para ayudarle a extraer significado de sus valiosos datos de origen y de origen cero. Y para añadir algunas guindas frescas al pastel, Google tiene nuevos servicios de IA que te permitirán responder automáticamente a esas reseñas y comentarios, utilizando un modelo de lenguaje amplio (LLM), pero hablaremos de ello más adelante.

Se habla mucho del potencial de la IA, de sus posibilidades futuras y predicciones. Pero permítanme asegurarles que el momento de la IA no está llegando; ya está aquí, es ahora, y está teniendo un gran impacto en todos los sectores. Y lo que me resulta especialmente interesante es que está cambiando el mundo del marketing y las plataformas digitales.

Pero, ¿qué pasa con las barreras de entrada? Es importante recordar que incorporar la IA en tus operaciones no implica necesariamente una renovación completa. En Media.Monks, entendemos que cada marca es única y que algunas pueden requerir un enfoque más iterativo. Esta perspectiva permite ser rentable y accesible sin dejar de beneficiarse de la ola de la IA. Una introducción gradual de mejoras impulsadas por la IA puede aportar beneficios inmediatos a tus clientes y al rendimiento de tu negocio. Puedes comenzar implementando un chatbot de IA para mejorar el servicio al cliente, o aprovechar el machine learning para personalizar el contenido para cada visitante del sitio web. Los pasos iniciales de este tipo pueden proporcionar beneficios rápidos, mejorando engagement y las tasas de conversión. A medida que estas mejoras demuestren su valor, puedes expandir gradualmente el papel de la IA dentro de tu panorama digital. Se trata de crear un camino estratégico y personalizado hacia la integración de la IA, en lugar de sumergirse de lleno sin previo análisis.

Así pues, hagamos un recorrido por las aplicaciones actuales de la IA en el panorama de las plataformas digitales, áreas en las que la IA no solo ofrece promesas, sino resultados cuantificables para los equipos de marketing.

Por dónde empezar con la IA.

Integración de la IA con las plataformas tradicionales. La integración de la IA con las plataformas convencionales está ayudando a las empresas a perfeccionar las operaciones y las experiencias de los clientes. La fusión de los sistemas CRM con la IA, por ejemplo, permite a una marca aprender de los comportamientos de sus clientes en tiempo real, ofreciendo así un mejor servicio y productos adaptados a las preferencias individuales.

Optimización de la experiencia del usuario. El análisis de datos basado en IA está proporcionando información procesable que mejora directamente la experiencia del usuario. Ya sea a través de contenidos personalizados, interfaces personalizadas o la eliminación de los puntos problemáticos del flujo, la IA está impulsando una nueva era de plataformas centradas en el usuario.

Facilitar el marketing personalizado. Atrás quedaron los días del marketing genérico, de talla única. La IA está permitiendo un nuevo nivel de personalización que hace que cada interacción parezca hecha a medida para cada usuario. Desde recomendaciones de productos hasta mensajes personalizados, la IA está ayudando a las marcas a forjar conexiones más profundas con sus clientes.

Mejora de los análisis. Los análisis predictivos basados en IA están transformando la forma en que las empresas entienden a sus clientes y mercados. Estas herramientas proporcionan un nivel de conocimiento sin precedentes sobre el comportamiento futuro de los clientes, las tendencias del mercado y los posibles riesgos empresariales.

Colaboración interdepartamental. La inteligencia artificial no es solo para equipos de tecnología. Está brindando oportunidades para una colaboración fluida entre departamentos, ayudando a crear enfoques unificados y eficientes en cada paso, desde el desarrollo de productos hasta el servicio al cliente.

La IA resuelve muchos de los retos a los que se enfrentan las marcas en la actualidad.

A continuación, veamos algunos ejemplos reales en los que hemos trabajado para lograr mejoras transformadoras en los indicadores clave de rendimiento (KPI) mediante la implementación iterativa y a gran escala de mejoras de inteligencia artificial. Estos son algunos de los desafíos con los que ayudamos día a día:

"¡Ayuda, me ahogo en un mar de contenidos!" Cuando el volumen y la complejidad de la información es abrumadora, a veces una búsqueda estándar no es suficiente. Una posible aplicación de la IA es crear una función de búsqueda inteligente que aproveche el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Esta funcionalidad comprende mejor las consultas, permite un diálogo conversacional y proporciona resultados más relevantes, mejorando continuamente según los patrones de interacción del usuario.

"¿Cómo podemos establecer conexiones significativas con los clientes mientras construimos una comunidad de usuarios?" Una plataforma mejorada con inteligencia artificial podría proporcionar contenido personalizado basado en los intereses de los clientes y los patrones de uso del producto. Al comprender la interacción de cada cliente con el producto, la IA puede adaptar el contenido, ampliando la experiencia de la marca y fomentando una comunidad en línea atractiva en torno a experiencias compartidas del producto.

"¿Cómo hacer frente a la desalentadora tarea de gestionar las solicitudes de empleo de un vasto grupo de diversos candidatos y numerosos roles?" Aquí, la IA puede emplearse para desarrollar herramientas de autosegmentación y crear recorridos de usuario individuales basados en el perfil y las preferencias únicas de cada usuario. La IA puede analizar datos a escala, extrayendo ideas que permitan a una agencia de contratación adaptar cada experiencia y guiar a los posibles solicitantes hacia roles que se adapten a sus habilidades y aspiraciones.

"¿Cómo mostrar eficazmente una extensa red de servicios y proporcionar pruebas de la eficacia de la campaña a los clientes potenciales?" Mediante la implementación de análisis impulsados por inteligencia artificial, una empresa podría ofrecer informes detallados sobre el rendimiento de las campañas a los clientes, incluso prediciendo posibles resultados futuros basados en datos históricos. Este enfoque proporciona una medida tangible del retorno de la inversión (ROI) para los clientes.

Cada uno de estos escenarios ilustra el potencial transformador de la inteligencia artificial dentro del panorama de las plataformas digitales. En líneas generales, la inteligencia artificial complementa y mejora nuestras estrategias existentes, permitiéndonos crear experiencias más atractivas, personalizadas y eficientes para los usuarios. La inteligencia artificial no es solo algo que debemos tener; es una herramienta versátil que utilizamos a diario para crear experiencias digitales significativas e impactantes.

Prepárate para el éxito continuo con la IA.

El potencial de la IA se hace realidad en tiempo real, por lo que lo emocionante es ver cómo se desarrollan estos avances y aprovecharlos de forma transformadora. Recuerda que el futuro no es un punto lejano en el horizonte, sino que está sucediendo ahora mismo. Si adoptamos la IA de forma reflexiva y estratégica, podemos obtener beneficios inmediatos y sentar las bases de un éxito sostenido a largo plazo.

La razón por la que medimos cada vez más es sencilla: para poder prever el rendimiento de distintos escenarios estratégicos y ayudar así a las marcas con las que nos asociamos a optimizar sus esfuerzos en medios. Y al igual que cualquier otra disciplina dentro de la publicidad, el campo de los medios de comunicación sigue evolucionando, así que vamos a centrarnos en lo que importa ahora mismo y le servirá de apoyo a la hora de medir los medios de comunicación.

Bienvenida a la incrementalidad en el mundo de los medios.

En primer lugar, demos un paso atrás y veamos qué implica la incrementalidad. En pocas palabras, se refiere al aumento de las conversiones o las ventas que puede atribuirse a una campaña publicitaria específica por encima de las que se habrían producido de todos modos, lo que también se conoce como la base. La incrementalidad ha sido adoptada recientemente por los profesionales de los medios de comunicación, y el término ha cobrado importancia porque es una solución de medición de medios que aísla el aumento incremental. Esto es importante porque, de lo contrario, no se puede saber qué medios están impulsando el crecimiento y cuáles sólo están cosechando conversiones que se habrían obtenido de todos modos. Como tal, la incrementalidad ofrece una visión mucho más precisa de cómo sus canales de medios están impulsando las conversiones.

Por ejemplo, la atribución multitoque (MTA) tradicional a menudo no consigue separar la base del aumento de la campaña publicitaria. Esto puede llevar a resultados exagerados. En cambio, para medir con precisión la incrementalidad, es importante utilizar la MTA junto con técnicas incrementales como el modelado de la mezcla de mercado (MMM). De este modo, podrá comprender mejor el verdadero impacto de las campañas publicitarias, pasar del ROAS al ROI y, por tanto, mantener una conversación más sensata con sus equipos financieros sobre la eficacia de los medios.

Cómo la modelización de la combinación de mercados ha recuperado la medición de los medios.

La modelización de la combinación de mercados -a veces denominada modelización de la combinación de medios, pero yo prefiero la primera- no es nueva, y esta técnica lleva varias décadas aplicándose comercialmente para comprender las subidas de los medios. Sin embargo, la disciplina ha mejorado notablemente, sobre todo en los últimos años.

El MMM contemporáneo ha recorrido un largo camino. Antiguamente, las actualizaciones anuales tardaban meses en dar resultados, mientras que hoy en día se puede poner en marcha un piloto en seis semanas y utilizar la automatización y el aprendizaje automático para obtener actualizaciones mensuales en cuestión de días. Además, las visualizaciones también han mejorado mucho, ya que los cuadros de mando de informes actuales ofrecen a los analistas un sinfín de formas de abordar los conjuntos de datos.

Es importante señalar que los modelos de combinación de mercados tienen en cuenta el mercado en su conjunto -incluidos factores como las promociones, los precios, la reciente pandemia, la estacionalidad, etc.- y, por tanto, ofrecen una visión holística. Si no se tienen en cuenta estos otros factores, no se puede obtener una lectura precisa de los medios de comunicación y se corre el riesgo de exagerar su impacto. Por ello, cada vez son más las marcas que se asocian con expertos en MMM para que les ayuden a crear modelos de combinación de mercados, o que trabajan con ellos para disponer de esta capacidad.

Tengo que señalar que algunos actores pueden decir que realizan "modelización de la combinación de medios", pero en realidad sólo construyen una simple regresión con variables de medios o utilizan técnicas de vías multitoque (que no es un análisis incremental). Lo preocupante de todo esto es que ofrecen las llamadas soluciones MMM a precios muy baratos, lo que puede parecer atractivo, pero no hay que subestimar los perjuicios de utilizarlas. Basar tus decisiones en un modelo barato pero malo puede salir mal y costarte más del 40% de tus ingresos por medios de comunicación, frente a un aumento de aproximadamente el 30% si la técnica se aplica correctamente. Usted puede decidir qué es lo mejor para su marca.

Aprovechar la IA para acelerar nuestros análisis.

Otra razón muy oportuna por la que estoy tan entusiasmado con la aplicación del modelado de la combinación de mercados es el reciente auge de la inteligencia artificial y las soluciones de automatización que se han derivado de ella: la IA ha avanzado rápidamente en diversas áreas, y no se ha olvidado del MMM.

En Media.Monks, somos optimistas respecto a la IA. Dicho esto, también sabemos que es importante ser cautelosos y actuar con la debida diligencia, sobre todo porque vemos que muchos proveedores de IA afirman crear modelos de combinación de mercados sin tener la experiencia ni las herramientas adecuadas para hacerlo. Cuando se trata de MMM, creemos que la IA y las soluciones de automatización pueden ser increíblemente útiles para acelerar el proceso, pero por supuesto también hay algunos casos que requieren trabajo manual. Echemos un vistazo.

Datos en bruto y procesamiento. Esto se puede automatizar utilizando API o plantillas para introducir los datos y, a continuación, los procesos preestablecidos automatizan la limpieza, lo que ahorra mucho tiempo. Desconfíe de los proveedores que tardan varios meses en incorporar inicialmente los datos, ya que debería estar listo en cuestión de semanas.

Modelos iniciales. Utilizamos algoritmos evolutivos para automatizar la construcción del modelo inicial, ejecutando miles de modelos instantáneamente en la nube y puntuándolos, lo que nos permite llegar a un modelo base mucho más rápido y ahorrar semanas en proyectos MMM con múltiples KPI.

Modelos finales. Tenga en cuenta que esto (todavía) requiere la intervención manual de un equipo de modelado muy experimentado. Tenemos que comprobar los modelos con el sentido común, triplicar la comprobación de los datos y utilizar nuestra amplia experiencia para detectar cualquier anomalía y realizar análisis alternativos para cuestionar cualquier hallazgo controvertido.

Efectos sobre las ventas y cálculos del ROI. Pueden automatizarse sin recurrir a la IA: se trata de un proceso que puede repetirse fácilmente mediante código.

Informes automatizados. Una vez calculadas todas las cifras, es fácil rellenar automáticamente los cuadros de mando y las herramientas de optimización de medios. Sin embargo, algo que no se puede automatizar es la respuesta a las preguntas personalizadas de los clientes sobre la duración del segundo más eficaz, la audiencia, etc.

Compromiso. Una cosa es informar sobre el rendimiento de la inversión y las optimizaciones, y otra muy distinta es lograr que el cliente comprenda los modelos y confíe en ellos. Por lo tanto, en las primeras etapas de los compromisos de MMM, es imperativo contar con personas que puedan explicar los modelos y resultados a todo el equipo, no sólo de marketing, sino también de finanzas, ventas, la junta directiva, por nombrar algunos. Mi consejo sería volver sobre este tema en fases posteriores, una vez que la gente entienda el modelo y confíe en él, y entonces se podrá pasar a informes más automatizados.

En resumen, la automatización puede sustituir gran parte del trabajo pesado de procesamiento y visualización de datos y resultados, mientras que la IA puede utilizarse en la fase inicial de modelización. Pero lo que no puede sustituirse es la comprobación del sentido, la interpretación y la experiencia de un buen modelizador para garantizar que los resultados son sólidos, realistas, comprensibles y, por tanto, utilizables.

Reducir el tiempo y aumentar los resultados.

En un contexto de incertidumbre económica, una solución que ahorra tiempo y, por tanto, costes, como la modelización de la combinación de mercados, especialmente cuando se basa en la IA y la automatización, resulta muy útil. Basándose en estos modelos, la medición de medios suele permitir a las marcas prever diferentes escenarios de ventas. A su vez, contar con una previsión sólida del rendimiento es fundamental para justificar diferentes escenarios estratégicos ante el consejo de administración, los propietarios y los inversores de una empresa.

La incrementalidad es fundamental en la búsqueda de un ROI preciso, y la MMM es una forma principal de conseguirlo. Aunque esta técnica existe desde hace décadas, su ritmo de cambio y su tasa de adopción se están acelerando, lo que estoy seguro que se verá impulsado aún más por la IA. Dicho esto, para poder cosechar los numerosos beneficios de esta técnica de eficacia probada, es fundamental trabajar con un socio de medios que incluya todos los factores que impulsan las ventas y pueda llevar sus modelos de los meros números a acciones empresariales claras.

En Media.Monks, siempre estamos buscando formas de integrar la mejor tecnología de IA en nuestro negocio. Lo hacemos no sólo porque sabemos que la IA es (y seguirá siendo) altamente disruptiva, sino también porque sabemos que nuestra gente, conocedora de la tecnología e incesantemente curiosa, está destinada a experimentar con nuevas y emocionantes herramientas, y queremos asegurarnos de que esto ocurra de la manera más segura posible. Todos recordamos errores garrafales de los últimos meses, como la filtración de código privado al dominio público, por lo que no es de extrañar que nuestros equipos jurídico y de seguridad de la información hayan estado frenando un poco la tecnología que podemos adoptar, teniendo en cuenta la seguridad de nuestra marca y la de nuestros socios.

Así que, cuando OpenAI -la fuerza detrás de ChatGPT- actualizó sus condiciones de servicio, permitiendo a las personas que aprovechan la API utilizar el servicio sin que ninguno de sus datos se utilice para entrenar el modelo como configuración predeterminada, se nos presentó una gran oportunidad. Naturalmente, la cogimos con las dos manos y decidimos crear nuestra propia versión interna de la popular herramienta aprovechando la API de OpenAI: MonkGPT, que permite a nuestros equipos aprovechar la potencia de esta plataforma a la vez que incorporan nuestros propios controles de seguridad y privacidad. ¿Por qué? Para que nuestros talentos puedan utilizar una herramienta específica para su negocio y mucho más segura, con el objetivo de mitigar riesgos como la fuga de datos.

No podemos arriesgarnos a poner en peligro la protección de la marca.

Desde que la IA generativa apareció en escena, hemos estado experimentando con estas herramientas mientras explorábamos sus infinitas posibilidades. Resulta que las herramientas de IA son increíbles, pero no necesariamente vienen sin limitaciones. Además de no estar adaptadas a las necesidades específicas de las empresas, las plataformas públicas de IA pueden utilizar algoritmos o modelos patentados, lo que podría suscitar dudas sobre los derechos de propiedad intelectual y la titularidad. En línea con esto, estas herramientas públicas suelen recopilar datos, cuyo uso puede no ser transparente y no cumplir las políticas de privacidad y las medidas de seguridad de una organización.

El riesgo para la marca es lo que más nos preocupa, ya que nuestra máxima prioridad es proteger tanto nuestra propiedad intelectual como los datos de nuestros empleados y clientes. Curiosamente, una solución clave es crear las herramientas uno mismo. Además, no hay mejor manera de comprender realmente las capacidades de una tecnología que arremangarse y ensuciarse las manos.

Batir récords de implantación, a pesar de los obstáculos.

Al crear MonkGPT, no hubo necesidad de reinventar la rueda. Por supuesto, podemos formar -y formamos- a nuestros propios LLM, pero con el rápido éxito de ChatGPT, decidimos aprovechar la API de OpenAI y las populares bibliotecas de código abierto examinadas por nuestros ingenieros para introducir esta funcionalidad de IA generativa en nuestra empresa de forma rápida y segura.

De hecho, el principal obstáculo que tuvimos que superar fue interno. Nuestros equipos jurídicos y de seguridad de la información son críticos con las condiciones de servicio de las herramientas de IA, especialmente en lo que respecta a la gestión, propiedad y almacenamiento de los datos. Por lo tanto, necesitábamos alinearnos con ellos sobre el riesgo de los datos y las actualizaciones de las condiciones de servicio de OpenAI, que se habían modificado específicamente para los usuarios de la API, de modo que los datos transmitidos a través del servicio de OpenAI no se utilizaran para entrenar sus modelos de forma predeterminada.

Aunque OpenAI almacena los datos que se pasan a través de la API durante un período de 30 días con fines de auditoría (después de lo cual se eliminan inmediatamente), sus condiciones de servicio establecen que no utiliza estos datos para entrenar sus modelos. Si unimos esto a nuestra documentación interna sobre buenas prácticas, a la que todo nuestro personal tiene acceso y que se le insta a revisar antes de utilizar MonkGPT, nos aseguramos de minimizar cualquier posibilidad de que persistan datos confidenciales en el modelo de OpenAI.

Como he visto una y otra vez, no hay obstáculo lo suficientemente alto que nos impida convertir nuestras ideas en realidad y en herramientas útiles para nuestro talento. En sólo 35 días fuimos capaces de desplegar MonkGPT, ampliarlo a toda la empresa y lanzarlo en nuestra reunión global All Hands. Hablando de más rápido, mejor y más barato, este proyecto es nuestro lema manifestado. Por supuesto, no nos detuvimos ahí.

Incorporamos beneficios para nuestra plantilla.

Ahora mismo, tenemos nuestra propia interfaz y pila de aplicaciones, lo que significa que podemos empezar a crear nuestras propias herramientas y funcionalidades aprovechando todo tipo de tecnología de IA generativa. La intención es mejorar la experiencia del usuario y, al mismo tiempo, satisfacer las necesidades de nuestros casos de uso. Por ejemplo, estamos añadiendo funciones como la Prevención de Pérdida de Datos para aumentar la seguridad y la privacidad. Esto implica implementar formas de eliminar eficazmente cualquier posibilidad de que se envíe información sensible al ecosistema de OpenAI, con el fin de aumentar nuestro control sobre los datos, algo que no habríamos podido hacer si hubiéramos pasado directamente por el servicio de ChatGPT.

Otra función interesante que estamos desarrollando gira en torno al descubrimiento y la compartición inmediatos. Uno de los principales retos a la hora de aprovechar el software de un LLM basado en preguntas es averiguar cuáles son las mejores formas de preguntar algo. Por eso estamos trabajando en una función -que ChatGPT aún no tiene- que permite a los usuarios explorar las preguntas más útiles en todas las unidades de negocio. Por ejemplo, si eres redactor publicitario, la herramienta podría mostrarte las preguntas más eficaces que otros redactores utilizan o les gustan. Al integrar esta capacidad de descubrimiento en el uso de la herramienta, nuestro personal no tendrá que dar tantas vueltas para llegar al mismo destino.

En la misma línea, también estamos entrenando a los LLM para fines específicos. Por ejemplo, podemos formar un modelo para nuestros asesores jurídicos que descubra todas las señales de alarma en un contrato basándose tanto en el lenguaje para entidades jurídicas como en lo que han visto en contactos similares. Imagine el tiempo y el esfuerzo que puede ahorrar dirigiéndose a MonkGPT y, en función de su unidad de negocio, seleccionando el modelo con el que desea interactuar, porque ese modelo se ha entrenado específicamente para sus casos de uso.

Es sólo cuestión de tiempo que todos estemos impulsados por la IA.

Todos estos esfuerzos alimentan nuestra oferta global de IA. Al desarrollar nuevas funciones, no sólo avanzamos en nuestra comprensión de los LLM y la IA generativa, sino que también ampliamos nuestra experiencia para llevar estas herramientas al siguiente nivel. Se trata de preguntarnos: "¿A qué retos se enfrentan nuestras unidades de negocio y cómo puede ayudar la IA?" con el objetivo de proporcionar a nuestro talento los superpoderes adecuados.

Huelga decir que mi equipo y yo aplicamos este mismo tipo de pensamiento al trabajo que hacemos para todos nuestros clientes. Nuestra misión con la IA va mucho más allá de nuestra propia organización, ya que queremos asegurarnos de que las marcas con las que nos asociamos también se benefician de nuestras pruebas y errores. Esto se debe a que sabemos con absoluta certeza que tarde o temprano cada marca va a tener sus propios modelos que conocen su negocio desde dentro, al igual que MonkGPT. Si aún no ha asumido esta inevitabilidad, estoy seguro de que pronto lo hará. Mi equipo y yo tenemos las herramientas y la experiencia necesarias para personalizar la capa perfecta para ti, tanto si necesitas un poco de asesoramiento como si necesitas un apoyo integral.

Las ofertas basadas en el valor modelado abordan estos retos para los profesionales del marketing:

• La eliminación de las cookies de terceros y el endurecimiento de la normativa sobre privacidad suponen importantes obstáculos para las marcas que desean conectar con los consumidores.
• Con las fuentes de datos de origen y los volúmenes de datos creciendo a velocidades vertiginosas, muchos profesionales del marketing se ven abrumados por la gestión manual de los datos.
• Las empresas que disponen de grandes conjuntos de datos no pueden gestionar estrategias de ofertas manuales con una sola persona o incluso con un equipo.
• Cada vez más anunciantes buscan entender cómo la IA y el aprendizaje automático pueden encajar en sus estrategias de publicidad digital y datos para ayudar a impulsar la eficiencia.

Todos hemos visto y oído cómo la IA generativa puede potenciar la producción de contenidos creativos creando grandes volúmenes de imágenes, vídeos y textos en cuestión de segundos. Esto es sólo una pequeña parte del potencial de la IA, porque las interfaces conversacionales que aprenden de nosotros transformarán profundamente la forma en que buscamos y descubrimos productos e información. Y ya lo estamos viendo ante nuestros ojos: Instacart ofrece asesoramiento contextual para hacer la compra, Zalando ha creado un asesor de moda virtual e Intercom ha lanzado una solución de mensajería empresarial impulsada por GPT4 que puede resolver el 50% de las preguntas de los clientes al instante. La IA está cambiando la forma en que las personas interactúan con su marca, y esto está provocando un cambio de paradigma en las interfaces de marca y el diseño de productos.

Para muchas marcas, esto supone un reto. ¿Cómo conectamos a las personas con la respuesta, el contenido o el producto que buscan? Los ejemplos anteriores sugieren una respuesta: La IA y los LLM contribuyen en gran medida a que las experiencias de los consumidores sean más intuitivas. Así es como pensamos en ello en nuestra práctica de Plataformas.

Los nuevos comportamientos de búsqueda elevarán el papel de las puntocom.

Un área que influirá drásticamente en el comportamiento del consumidor es la búsqueda. La búsqueda ya es el punto de partida por defecto para los consumidores, pero la nueva página de resultados de Google , impulsada por la IA, pronto será el único lugar que el usuario tenga que visitar, llevando la comparación y la conversión a una sola pantalla.

Esto hace que sea urgente que las marcas aborden sus propias plataformas, porque para llevar sus productos a la parte superior de la búsqueda, tendrán que pensar menos en las palabras clave y más en el contexto y la intención. ¿Qué contexto buscarían los usuarios en torno a sus productos? ¿Qué pretenden hacer con ellos? ¿Qué valores aporta su oferta a la gente?

Nadie puede decir todavía cómo resolver el SEO en el futuro. Pero podemos ayudar a las marcas a empezar a integrar esta capa de información en sus catálogos y experiencias de usuario ahora para prepararse para ese tipo de cambio, porque en este nuevo mundo, veo un papel elevado para la marca puntocom. Piensa en Google como los grandes almacenes que llevan todas las marcas, y en tu plataforma como los espacios de marca expresivos que los usuarios elegirán para conectarse y establecer una relación. Cumplir estas expectativas será el factor clave del éxito en la era de la IA.

La IA está elevando la experiencia de marca.

Ampliaré un poco más la analogía de los grandes almacenes para ilustrar el papel de la IA en las plataformas digitales modernas. Un buen empleado de tienda sólo pregunta si puede ayudar en el momento oportuno, y la IA también servirá para empujar suave y orgánicamente a los usuarios a través de la conversación. La diferencia es que la IA estará totalmente entrenada en su marca, productos y servicios y podrá representarlos a la perfección. Piense en consejos personales sobre productos, respuestas, ventas cruzadas y ascendentes, todo ello en el contexto de la intención del usuario.

Una cadena de restaurantes, por ejemplo, podría utilizar el lenguaje natural para transformar su plataforma de pedidos, sobre todo para catering y grandes pedidos. En lugar de desplazarse por un menú, los usuarios podrían describir una ocasión, como "Voy a organizar una fiesta de cumpleaños para mi hijo de 5 años. Serán 15 personas, la mayoría niños" El sistema puede entonces tomar esa información y recomendar un paquete de fiesta personalizado. ¿Hay alergias o restricciones dietéticas en el grupo? No hay problema: la IA puede editar el pedido para que el cliente lo revise. Piense en la IA como un mayordomo para su marca y sus clientes.

Las experiencias más personalizadas ofrecen más oportunidades para establecer relaciones.

Estos pequeños detalles -por qué hace el pedido, para cuándo lo necesita y cualquier otra petición personal- contribuyen en gran medida a conocer a sus clientes. El resultado es una mejor experiencia del cliente y la posibilidad de forjar relaciones hiperpersonales, cumpliendo así la promesa original de la tecnología digital.

Por fin vamos más allá de los segmentos y los personajes. Una IA correctamente programada comprende los sentimientos, curiosidades y necesidades personales de cada usuario, porque es capaz de extraer y conectar diferentes datos de todo el ecosistema del consumidor. Puede recordar esos datos y ser más personal en cada interacción, como ofrecer promociones personalizadas e incentivos de fidelización adaptados al contexto de cada usuario. Este nuevo tipo de personalización es muy prometedor para la conversión.

También es excelente para fidelizar a los clientes, porque la IA desbloquea interacciones diseñadas específicamente para crear relaciones más duraderas con ellos. A medida que los clientes interactúan con el tiempo, sus interacciones a través de la plataforma producen información más detallada que puede utilizarse para optimizar aún más la experiencia y satisfacer sus necesidades específicas.

Empezar con un sprint, luego optimizar y personalizar.

La IA seguirá dando forma a las expectativas y los comportamientos de los consumidores, lo que subraya la necesidad de plataformas que puedan pivotar con rapidez y agilidad. Ahora es más importante que nunca ser capaz de escuchar, aprender y adaptarse a la forma en que se relacionan sus clientes.

Por otro lado, esto significa que la implementación de la IA es siempre un trabajo en curso. Si algo de lo anterior le parece interesante, puede estar seguro de que no tiene que hacer una revisión completa de su sitio web. Empieza por analizar lo que ya tienes y ver si tu pila tecnológica puede soportar estas experiencias hiperpersonalizadas. Los sprints de innovación o la experimentación con la creación de mejores experiencias -en la puntocom principal o quizá en un dominio independiente- son excelentes puntos de partida, al igual que las funciones de búsqueda más inteligentes que son bastante fáciles de implementar. A continuación, optimice continuamente para perfeccionar sus herramientas y ampliar su capacidad de personalización.

Es demasiado pronto para saber con exactitud cómo influirá la IA en la experiencia del cliente en los próximos años. Pero si nos damos cuenta de que los últimos avances de la IA están sirviendo a objetivos de marketing preexistentes (flujos de usuarios más personalizados, mayor fidelidad de los clientes y una experiencia de marca mejorada), está claro que ahora es el momento de sentar las bases de las experiencias de los clientes impulsadas por la IA.

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Si te lo perdiste (o te vendría bien un repaso), no te preocupes: hemos recopilado los puntos de vista de toda la semana que marcan la agenda de lo que las marcas y sus socios están enfocando ahora y en el próximo año.

Sorpresa: todo el mundo hablaba de IA.

No es de extrañar que, entre todos los temas tratados en Cannes este año, la IA generativa fuera la estrella de la ciudad. Nuestra programación en Les Monks Café se centró en cómo los profesionales del marketing utilizan esta tecnología en la actualidad o cómo pueden sentar las bases para los efectos revolucionarios de la IA en un futuro muy próximo. uno de los paneles que abordó estos temas fue "IA: Impulsar experiencias transformadoras de los clientes".

Al principio de la conversación, Jay Pattisall, vicepresidente y analista principal de Forrester, compartió las conclusiones de su reciente informe de previsiones, del que es coautor Michael O'Grady. "En el primer trimestre, el 19% de los profesionales del marketing de EE.UU. utilizaron IA generativa en su ejecución de marketing. En el segundo trimestre, esa cifra aumentó hasta el 56%. Se trata de un crecimiento realmente sustancial", afirma, señalando que los primeros casos de uso incluyen el desarrollo de contenidos, así como la estrategia y la compra de medios.

Pero, ¿qué aspecto tiene esto? Carlos Ricardo, Sr. VP de Servicios de Marketing y Producción Creativa de HP, expuso el equilibrio estratégico de la marca a la hora de identificar oportunidades ahora frente a la construcción de objetivos futuros. "Establecimos cuál sería el impacto potencial en el negocio en términos de priorización", dijo. "Así, determinamos 14 flujos de trabajo diferentes en los que estamos trabajando actualmente y que llamamos 'Día Cero': experimentos que ya han comenzado" Además, el equipo ha trazado planes para 30, 60 y 90 días en el futuro para mantener su transformación de IA en marcha.

Solange Bernard, Directora Directora de Comunicaciones de Marketing de Tim Hortons, también ofreció un vistazo a la forma en que utilizan la IA: "La forma en que la hemos enfocado tiene dos vertientes. Por un lado, lo vemos como una oportunidad para ser más eficientes. Por otro lado, está el desarrollo de contenidos creativos: hay mucho entusiasmo por lo que podríamos estar haciendo" Bernard señaló que las herramientas de IA han permitido al equipo dar sus primeros pasos en la producción virtual para ampliar la creatividad.

La IA desempeña un papel clave como integrador que desbloquea el crecimiento de las marcas.

Como dijo Pattisall, la IA es más que la posibilidad de crear contenidos creativos a gran escala: también tiene un gran potencial en los medios de comunicación. Más adelante en el panel, el cofundador de Media.Monks, Wesley ter Haar, explicó que cuando se unen ambas disciplinas a través de la optimización creativa dinámica, se desbloquea realmente el impacto revolucionario de la IA. "Para mí, trae al frente la intención original y la promesa de la publicidad digital: esta idea de que podemos responder en tiempo real, tener objetivos altamente personalizados y bucles de retroalimentación altamente dirigidos"

Este sentimiento se hizo eco en nuestro "TuesdAI Breakfast Session" con nuestro CEO de EMEA Victor Knaap y la Directora de Crecimiento de EMEA Maria Nordstrom. Con el debate centrado principalmente en los fundamentos de la IA generativa, Knaap explicó la importancia de la integración en toda la empresa para "crear un canal preparado para la empresa en el que podamos ir desde la información hasta los activos que se ejecutan en los medios", y que espera ver cómo las marcas implementan cambios estructurales de arriba abajo para adaptarse.

Un ejemplo: el trabajo que hemos hecho con BMW y Mini, en el que los "activos atómicos" -piezas y piezas de creatividad, como el modelo de coche o el entorno- se combinan en función de los perfiles y los datos de los usuarios. "De este modo, se obtiene una cantidad infinita de activos que pueden incorporarse a los medios", dice Knaap, y señala que esta infinitud puede incluso resonar en audiencias a las que no se ha llegado formalmente, lo que permite obtener nuevos conocimientos.

¿El secreto de la relevancia cultural? Apoyarse en comunidades afines.

La IA no fue el único tema de debate en Cannes este año. También se habló mucho de la relevancia cultural y la autenticidad, especialmente cuando se trata de servir a un movimiento o comunidad. Muchas marcas ya tienen esto muy presente durante el Mes del Orgullo, pero el 50 aniversario del hip-hop en agosto de este año ofrece un estudio de caso de este concepto en tiempo real, cuando las marcas se apoyan en la cultura.

Este fue un tema clave en nuestro panel "Hip Hop 50. Entonces. Now. Forever", organizado en colaboración con Billboard, ADCOLOR y Sony Music Group. "Cada vez que una marca quiere utilizar o activar una cultura, tiene que ser realmente reflexivo y tiene que tener intención", dijo Eric Johnson, Director Creativo Ejecutivo para Norteamérica de MassiveMusic. "Es muy importante que las marcas respeten la cultura y la comprendan"

Con el grupo inmerso en colaboraciones legendarias con marcas en los primeros días del hip-hop -como el histórico fichaje de Run DMC por Adidas en los 80 tras promocionar las zapatillas en sus canciones-, el Presidente y Director Creativo de Cashmere, Ryan Ford, expresó la importancia de buscar estos alineamientos naturales. "Intentamos ayudar a las marcas a entender dónde está ya la alineación auténtica. No se trata sólo de pegar un logo de 'Hip-Hop 50th Anniversary' en tu producto, ¿verdad?" En lugar de eso, dice, hay que pensar mucho en cómo aparecer en el momento cultural.

Mike Van, Presidente de Billboard, ofrece un enfoque. "La cultura del hip-hop es intrínsecamente emprendedora. Todo gira en torno a la independencia financiera y el empoderamiento, y ahora hay toda una generación de consumidores y fans del hip-hop sedientos de ese tipo de contenido" La oportunidad: las marcas pueden convertirse en árbitros para crear conocimiento dentro de la cultura.

El verdadero marketing con propósito se centra en soluciones reales.

Un área en la que la relevancia cultural es clave es el marketing con propósito, que no muestra signos de desaceleración en el circuito de premios. Dicho esto, la naturaleza de lo que se considera un trabajo verdaderamente transformador y útil ha evolucionado con respecto a años anteriores. "Hemos ido más allá de la mera concienciación sobre buenas causas. Necesitamos soluciones tangibles", dijo Sara Cosgrove, nuestra Directora Mundial de Premios y Creatividad, en nuestro panel "Women Connect".

Cosgrove estuvo acompañada por Jo Wallace, Directora Creativa Ejecutiva Global, y Ashley Knight, Directora de Estrategia, en el panel, moderado por Luciana Haguiara, Directora Creativa Ejecutiva para Latinoamérica. Wallace y Knight han formado parte de los jurados este año, y el grupo se mostró en contra de los trabajos que se ciñen a una causa. "Tiene que ser absolutamente relevante", dijo Wallace. "Estamos observando una disparidad real entre las marcas que tienen un propósito genuino y una razón para funcionar en ese espacio y hacer el bien, y las marcas en las que hay algo de pereza: estás tratando de atornillar este propósito y se nota"

Uno de los trabajos favoritos del equipo es nuestro proyecto Havaianas Pride Research, en el que nos asociamos con Havaianas, Datafolja y All Out para crear la mayor encuesta LGBTQ+ de Brasil. Las preguntas relacionadas con la comunidad habían sido excluidas del censo oficial de Brasil, por lo que la encuesta se diseñó para hacer más visibles a la comunidad y sus necesidades. Sus resultados se publicaron en una plataforma web de bonito diseño desarrollada por el equipo de Media.Monks.

No hay una única definición de "buen" creativo.

Hablando de trabajos impactantes, los preparativos de Cannes de este año no contaron con el único favorito que se esperaba que arrasara en todos los premios, pero eso no es malo, porque es indicativo de una mayor diversificación de lo que es la "buena" creatividad. Una base de talento cada vez más diversa, junto con jurados más diversos y representativos en el festival, seguirá afectando a los trabajos premiados y desafiará aún más las normas y expectativas de la industria.

"Todo se reduce a la empatía. Nunca ha habido tantas crisis diversas a las que nos hayamos enfrentado como grupo de personas, como industria, y creo que la expectativa es que la creatividad necesita hacer más para crear empatía entre estos grupos", compartió Knight. "Tener perspectivas más diversas que puedan hablar de las circunstancias y necesidades de otras personas sólo puede ser algo bueno, y ahí es donde veo muchos cambios en el trabajo de este año"

¿En qué consiste un trabajo sobresaliente? El grupo de Women Connect elaboró una rúbrica: tener una visión inteligente que vincule a la marca, no complicar demasiado las cosas, jugar con la emoción y dar a los recién llegados la oportunidad de desafiar a sus compañeros más establecidos. De este modo se aportan nuevas perspectivas que se relacionan de forma única con el público.

Apoyar el talento verde es la idea que subyace a nuestro concurso NextUp.Monks, en colaboración con Cannes Lions, cuyo objetivo es elevar el talento creativo emergente. Este año, los equipos compitieron respondiendo a un encargo creativo de Meta, "VR for Good" (RV para el bien), que desafiaba a los participantes a transformar la forma en que la Generación Z piensa sobre la RV y mostrar cómo unos auriculares pueden cambiar mentes y transformar vidas. Terminamos la semana con un brindis por los seis ganadores del concurso -Vasyl Ilba, Mykyta Zolotoverkhyi, Ashwin Paul, Jorene Chew, Anna Zhang y Yazad Dastur, Jr.- que hablaron de sus procesos y experiencias para hacer realidad el encargo.

Dastur aportó un dato interesante sobre cómo centrarse en una idea que tenga impacto. "Aunque queríamos hacer algo diferente, no queríamos hacer algo grande. Enseguida nos dimos cuenta de que queríamos centrarnos en un problema muy pequeño que pudiera ayudar en la vida cotidiana"

De cara al futuro, las marcas están planificando sus estrategias de transformación.

A lo largo de Cannes, pudimos echar un vistazo a lo que las marcas están pensando ahora mismo. Pero, ¿qué deberían hacer ahora para prepararse para el año que viene, y más allá? El Presidente Ejecutivo de S4 Capital se sentó con la Presidenta de Salesforce, Sarah Franklin, y la Directora Digital de Diageo, Susan Jones, para hablar sobre "Reunir al trío de la transformación" y alinear el liderazgo de la C-suite entre la agencia, la tecnología y la marca para un éxito continuado.

Franklin comenzó hablando de la evolución del papel del director de marketing. "Cada vez se ven más directores de marketing con un papel más estratégico en la empresa, el camino hacia estas funciones más estratégicas, incluso el camino hacia el director general, lo que, en mi opinión, dice mucho de lo mucho que recae sobre los hombros de los directores de marketing y de lo estratégicos que son", afirmó. El consejo de Sir Martin Sorrell para crear marcas más estratégicas: ser ágiles, recuperar el control e invertir en datos de primera mano.

En cuanto a la agilidad, Jones habló de la necesidad de evaluar y reevaluar continuamente las actividades. pruebe cosas nuevas a medida que vayan surgiendo para entender cómo funcionan y, a continuación, dé un paso atrás y piense: "¿Es esto sostenible? ¿Qué hay mejor?" Esta agilidad ayuda a los equipos a reorganizarse en función de las necesidades cambiantes o emergentes.

En lo que se refiere a in-housing, Sorrell señala que lo importante es reunir a los equipos para que trabajen de forma mucho más eficiente, algo que la IA puede ayudar a desbloquear. "Ser capaz de difundir conocimientos en toda la organización partiendo de la base de que se han incorporado los datos correctos y de que se ha abierto el acceso a todos, es lo realmente poderoso, y significa que te vas a convertir en una fuerza mucho más singular para las agencias", al acabar con los silos y la política que suelen ralentizar las cosas.

Por último, "Hay que tener una base sólida de datos. Tus datos tienen que estar en orden", sobre todo cuando se trata de crear inteligencia artificial. Pero una base de datos sólida puede conseguir mucho más, ya que es el alma de la marca. Franklin mencionó la Fórmula 1, cuya serie de Netflix "Drive to Survive" atrajo a nuevos aficionados, muchos de los cuales son mujeres. "Así se ve cómo algo que es muy ortogonal a su negocio real, que es una serie de televisión, creó toda esta nueva comunidad de fans para ellos. Y lo que han hecho desde el punto de vista de los datos para poder impulsar realmente esa personalización ha sido realmente impresionante"

El festival captó una industria en un momento crucial.

Aunque la IA dominó la conversación en Cannes esta semana, es importante tener en cuenta algunos de los requisitos previos que se mencionaron en otras partes del festival: poner los datos en orden, integrar el negocio para lograr nuevos resultados y asegurarse de liderar con autenticidad todo lo que se hace. ¿Y lo mejor? Una vez que hayas sentado unas bases sólidas en cada uno de estos aspectos, estarás preparado para liberar todo el potencial de tecnologías como la IA generativa.

Esto es todo por lo que respecta a Cannes este año, y estamos impacientes por ver cómo la IA, una creatividad más intencionada y una mayor diversidad en los equipos seguirán influyendo en la creatividad el año que viene.

Por todas estas razones, las alabanzas a la IA entre los expertos en marketing son incesantes; pero aunque se ha vertido mucha tinta sobre ella, apenas hemos empezado a arañar la superficie. Este mes, nuestro equipo formó parte de Salesforce Connections, donde el tema de la IA y su impacto en las relaciones con los clientes dominó las conversaciones. Los dos días repletos de sesiones trataron sobre la creación de conexiones sólidas y duraderas con los clientes mediante interacciones significativas, utilizando la IA combinada con el poder de los datos de origen para idear, crear y ofrecer dichas interacciones.

Al inicio del evento, Salesforce presentó sus nuevas herramientas basadas en IA para experiencias de cliente personalizadas, y tuvimos el honor de aparecer en su anuncio como uno de los socios que contribuyen a su ecosistema de IA generativa. Si desea obtener más información sobre la IA y su impacto en las relaciones con los clientes, a continuación le ofrecemos algunas de las principales conclusiones de las ponencias y mesas redondas de nuestra gente.

La IA capacita a los directores de marketing a medida que evolucionan sus funciones.

El primer día del evento, nuestro Director de Innovación, Henry Cowling, y el Presidente Ejecutivo de S4 Capital Group, Sir Martin Sorrell, compartieron el escenario principal. Junto con expertos del sector como Sarah Franklin, Presidenta de Salesforce, analizaron el papel de la IA en la captación de consumidores en la experiencia CMO+, que reúne a un grupo íntimo de los directores de marketing más influyentes del mundo para establecer contactos de gran relevancia.

Como sabemos, el papel del Director de Marketing ha sufrido una transformación significativa. El Director de Marketing ya no es el único responsable de supervisar las campañas de marketing, sino que se ha convertido en un socio estratégico fundamental del Consejero Delegado y del equipo directivo. En la actualidad, el papel del director de marketing consiste en aprovechar las ideas de negocio y llevarlas al mercado para que se pueda obtener valor. Pero en un entorno siempre activo, ese valor sólo puede obtenerse a través de la personalización a escala, la toma de decisiones basada en datos y el tratamiento de las presiones normativas y los problemas de privacidad.

Para desbloquear todo eso y más, la ayuda de la IA es clave. Durante años, los expertos en datos han apostado por el análisis predictivo y los algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a identificar patrones, tendencias y segmentos de clientes, lo que conduce a estrategias de marketing más específicas y eficaces. Ahora, por fin nos estamos acercando a la tierra prometida de la hiperpersonalización, donde los conocimientos en tiempo real informan de la experiencia de cada cliente a nivel granular y se puede generar contenido personalizado a escala.

Mejorar la experiencia del cliente con sistemas de datos interfuncionales.

Cowling lo expresa de forma sencilla: "En un panorama de marketing habilitado para IA, el conjunto de datos más inteligente gana" Los datos de primera mano están en el centro de cualquier viaje de transformación digital, y a través de sus líderes de marketing, las marcas tienen la oportunidad de capitalizar sus datos únicos y su propiedad intelectual. Al hacerlo, pueden fortalecer las relaciones con los clientes y ofrecer experiencias innovadoras que son clave para el éxito.

Sin embargo, aprovechar los datos en todo su potencial también exige que los directores de marketing se asocien con colegas dentro y fuera de su organización. Es importante que los equipos miren más allá de sus perspectivas específicas y colaboren con sus homólogos de TI, ciencia de datos, desarrollo de productos, atención al cliente, ventas e incluso socios externos que puedan aportar soluciones valiosas.

Además, el potencial transformador de la IA está cambiando fundamentalmente la forma en que vemos, entendemos y utilizamos los datos. Por lo tanto, plantea nuevas cuestiones éticas, sociales y jurídicas, que requieren una reevaluación de nuestros sistemas y marcos actuales. Cuanto antes los aborden las marcas con las aportaciones de sus diferentes equipos, antes podrán aprovechar la IA como herramienta de captación de clientes.

Activar la fidelización con una sólida estrategia de datos.

Poco después de las perspicaces charlas de Cowling y Sorrell, nuestros expertos en relaciones con los clientes y directores de Go-to-Market, Ashley Musumeci y Nich Seo, arrojaron algo de luz sobre el futuro de la fidelización. Su presentación puso de relieve un hecho importante: en el panorama actual de la atención y la fidelidad de los consumidores, cada vez más esquivas, las marcas tienen una oportunidad de oro para diferenciarse ofreciendo experiencias excepcionales a sus clientes.

Al contrario de lo que se piensa, la verdadera fidelidad del cliente va más allá de un programa de recompensas y requiere interacciones constantes y significativas con él. Se basa en la conexión emocional que los clientes desarrollan a través de sus experiencias colectivas con una marca, y hay tres enfoques que debe tener en cuenta cuando se esfuerce por crear esos vínculos:

• Forje conexiones más profundas asegurándose de que los consumidores sienten los valores de su marca y los comprenden. Para lograrlo, hay que alinear los valores personales, crear contenidos impactantes, aplicar estrategias de personalización y fomentar el sentido de comunidad. También requiere la capacidad de anticiparse a las necesidades y deseos de los clientes, superando sus expectativas en todo momento.
• Ofrezca experiencias significativas que aporten un valor genuino y relevante a la interacción de las personas con su marca. Esto puede lograrse creando momentos de marca únicos que dejen una impresión duradera, aprovechando la exclusividad, potenciando los elementos de gamificación para que las interacciones sean más atractivas y adoptando un enfoque orientado a un fin.
• Construir ecosistemas integrados que amplíen la relación cliente-marca de forma innovadora. Por ejemplo, conectando todos los puntos de contacto físicos y virtuales y formando un universo accesible por el que los consumidores puedan navegar sin problemas.

Puede que estés pensando: esto suena muy bien, pero ¿por dónde empiezo? Como hemos comentado antes, los datos desempeñan un papel crucial en el ciclo de vida del marketing, ya que permiten ofrecer un mayor valor. Por lo tanto, el paso inicial hacia la creación de experiencias fluidas, personalizadas y significativas es establecer una estrategia de datos sólida. Los datos de los clientes residen en varias plataformas, y los puntos de recogida están dispersos a lo largo de todo el recorrido del cliente. Para superar este reto, hay que identificar los puntos de integración entre las tecnologías existentes y unificar el ecosistema.

Nunca se insistirá lo suficiente en la importancia de la colaboración interfuncional y el aprovechamiento de los datos de origen para mejorar la experiencia del cliente. Dado que la IA permite la hiperpersonalización, la información en tiempo real y la toma de decisiones eficaz, es fundamental adoptar herramientas basadas en la IA y establecer una estrategia de datos sólida como base para el éxito. Ahora es el momento de aprovechar el poder de la IA y liberar todo su potencial para impulsar el compromiso de los clientes y capacitar a los directores de marketing.