Intel·ligència artificial generativa i màrqueting predictiu: resum de l'esdeveniment a les oficines d'AWS Barcelona.

El passat 25 de setembre vam participar en la sessió d'intel·ligència artificial generativa i marketing predictiu organitzada per Amazon Web Services (AWS) a les seves oficines de Barcelona.

Al llarg de tot el matí, els experts d'AWS i Pleasepoint ens van portar per un recorregut ple de casos d'ús aplicables a tota mena de negocis, en especial els centrats en el comerç electrònic i amb la necessitat de personalitzar l'experiència del client.

Per acabar, Sergio Murillo, responsable d'IT de Condis, ens va oferir una visió global de Condis i, en particular, del seu projecte de Customer Intelligence vertebrat amb Pleasepoint. Aquí pots veure el cas d'èxit de Condis amb Pleasepoint.

Aquí tens un resum dels moments més destacats de l'esdeveniment.

AWS, cultura i intel·ligència artificial.
Demo en directe d'intel·ligència artificial generativa
Casos d'ús pràctics i càlcul de ROI.
Cas d'èxit: l'experiència de Condis.
Proper esdeveniment a Madrid.

Si no vas poder assistir a l'esdeveniment de Barcelona, l'1 d'octubre el repetim a Madrid. Veurem els mateixos continguts i canviarem la història d'èxit de Condis per la de Norauto, de la mà de Bélen Pérez.

Encara queden les últimes places disponibles, l'esdeveniment és totalment gratuït.

AWS, cultura i intel·ligència artificial.

Emilio Nestal d'AWS va obrir l'esdeveniment amb una presentació sobre la cultura organitzativa d'Amazon i com aquesta impulsa la innovació contínua en els seus equips i productes. Per a molts, va ser una revelació veure com una de les empreses més grans del món gestiona internament la seva capacitat creativa i la seva estructura operativa.

Aquests van ser alguns dels punts més interessants:

Innovació sense por del què diran: A Amazon es fomenta la innovació encara que al principi no s'entengui. Sovint, els canvis disruptius poden ser difícils d'acceptar, però és crucial continuar empenyent els límits.
Equips compactes i eficients: Els millors resultats provenen d'equips petits, d'entre 6 i 12 persones. A més, dins de cada equip, una persona és responsable de la presa de decisions, cosa que accelera el procés.
Adéu als powerpoints: Una de les curiositats és que Amazon no utilitza presentacions visuals en les seves reunions internes. La presa de decisions es basa en documents redactats que justifiquen els passos a seguir, tot sota l'estructura dels 12 pilars de l'empresa.
Un procés de selecció meticulós: Només contracten persones que, com a mínim, siguin millors que el 50% dels empleats actuals. D'aquesta manera, sempre eleven el nivell d'excel·lència dins de la companyia.

Aquest enfocament organitzatiu tan particular ha estat clau perquè AWS s'hagi convertit en el gegant que és avui dia. Va ser fascinant veure com aquests pilars culturals es poden aplicar a qualsevol empresa que vulgui créixer de manera sostenible i innovadora.

Demo en directe d'intel·ligència artificial generativa.

Un dels moments més esperats de l'esdeveniment va ser la demo en directe a càrrec d'Irene García, Solution Architect d'AWS, que ens va mostrar les possibilitats actuals de la intel·ligència artificial generativa. Aquesta tecnologia està revolucionant la manera com interactuem amb les dades i generem contingut personalitzat.

Les demostracions d'Irene van ser molt inspiradores, i val la pena destacar-ne uns quants punts clau:

La importància dels prompts: Una cosa tan senzilla com un prompt ben definit pot marcar la diferència en els resultats obtinguts. Vam aprendre alguns trucs útils per maximitzar l'efectivitat dels prompts i aconseguir així les respostes més rellevants de la IA.
Evitar les al·lucinacions: La IA generativa té el risc de crear respostes que no es basin en dades reals, conegudes com a "al·lucinacions". Irene ens va ensenyar com el contingut incrustat dins dels prompts ajuda a evitar aquests errors i a obtenir respostes més precises.
Generació automàtica de descripcions de productes: Una de les aplicacions més pràctiques va ser veure com la IA pot generar descripcions de productes de manera automàtica, a partir de dades estructurades i d'imatges. Això agilita molt el procés de creació de fitxes de producte, sobretot en eCommerce.
Cerca de productes a través de prompts: Què passa quan un client busca productes amb llenguatge natural? Amb un prompt tan simple com "Necessito assistir a una reunió a Nova York la setmana que ve, què em recomanes?", la IA pot suggerir productes segons la situació i les preferències de l'usuari.
Correus electrònics personalitzats: La demo va concloure amb exemples de generació de correus electrònics personalitzats per a clients. En el context de productes financers, Irene va mostrar com la IA és capaç de generar correus que ofereixen productes adaptats a les necessitats específiques de cada usuari.

Aquestes demostracions van deixar clar que la intel·ligència artificial generativa és una eina potent per millorar l'eficiència i la personalització en qualsevol procés de negoci, sobretot en els relacionats amb el marketing i les vendes.

Casos d'ús pràctics i càlcul de ROI.

Durant la sessió, Josep Malapeira i Pitu Sabadí de Pleasepoint ens van oferir una visió profunda sobre com maximitzar l'ús de les dades pròpies per personalitzar la interacció amb els clients. La clau és que les dades que ja tenim es poden transformar en accions precises, amb un impacte directe en les vendes i en la satisfacció del client.

En aquesta línia, se'ns van presentar els diferents mòduls que componen la plataforma de Pleasepoint i com cadascun pot activar casos d'ús molt concrets en un eCommerce o en estratègies de CRM.

Presentació dels mòduls d'intel·ligència artificial de Pleasepoint.

Es van introduir els diferents mòduls basats en intel·ligència artificial i accessibles tant en temps real com en format data model per enriquir el CRM, bases de dades o qualsevol repositori de dades.

Mòdul de segmentació basada en el cicle de vida: Permet segmentar els clients segons el seu moment en el cicle de vida, des dels nous fins als que estan en risc d'abandonament o als fidelitzats.
Mòdul de perfils buyer-persona: Ajuda a identificar diferents perfils de clients segons el seu comportament i les seves preferències, i permet campanyes més precises.
Mòdul de recomanació one-to-one: Aquest mòdul és capaç d'oferir recomanacions personalitzades en temps real, basades en el comportament de l'usuari.
Nou mòdul AI Studio: Es va mostrar com un enabler per crear models específics d'IA generativa que permeten potenciar totes les accions anteriors i afegir una capa extra de personalització.

Casos d'ús per a l'eCommerce.

Pleasepoint va presentar diversos exemples pràctics de com la plataforma personalitza de manera efectiva el recorregut del client en un eCommerce:

Personalització one-to-one a la home: En entrar al lloc, cada usuari rep recomanacions personalitzades basades en el seu historial de navegació i de compra.
Personalització one-to-one a la pàgina de producte (PDP): Aquí es mostren productes complementaris o alternatius en funció del producte que el client està veient i del seu comportament previ.
Personalització one-to-one a les pàgines de llistat de productes (PLPs): A cada client se li destaquen els productes més rellevants dins de les pàgines de llistat, en funció dels seus interessos previs.
Personalització one-to-one a la cistella: Quan l'usuari arriba a la cistella, se li suggereixen productes addicionals que tenen relació directa amb el que està a punt de comprar, cosa que incrementa el valor del ticket mitjà.

Casos d'ús per al CRM

Una de les demostracions més interessants va ser com s'integra Pleasepoint amb Salesforce Marketing Cloud per activar estratègies de CRM més avançades. Es van destacar diversos casos d'ús pràctics, entre els quals:

Personalització one-to-one en la selecció de productes per a newsletters: Cada usuari rep recomanacions de productes personalitzades dins de les campanyes d'email, alineades amb el seu historial de compra i les seves preferències.
Campanyes addicionals personalitzades basades en el perfil buyer-persona: A més de les campanyes regulars, els usuaris reben impactes addicionals amb contingut completament personalitzat segons el seu perfil i el seu comportament.
Customer journeys basats en el cicle de vida del client: Els clients reben comunicacions i accions basades en la seva fase dins del cicle de vida, cosa que optimitza la fidelització i minimitza el risc d'abandonament.
Selecció one-to-one de la següent millor campanya o acció comercial: Aquest cas permet activar automàticament la millor campanya disponible per a cada client en funció de les seves probabilitats de conversió i de les seves interaccions prèvies.

Demos d'IA generativa amb AI Studio

Per acabar, una de les seccions més atractives va ser la demostració d'IA generativa a través de l'AI Studio de Pleasepoint, el nou mòdul de Pleasepoint que permet utilitzar models fundacionals per generar contingut de manera automatitzada i precisa. Entre els casos més impressionants que es van presentar, destaquen:

IA generativa per a la cerca d'informació en un lloc o repositori: Els assistents van poder veure com la IA pot ajudar els usuaris a trobar respostes precises en grans repositoris d'informació, i aporta un valor afegit a l'experiència del client.
IA generativa per a l'escriptura de descripcions de productes: A partir de la informació estructurada i d'una imatge, la IA pot generar descripcions de productes precises i atractives, i ajuda els equips de marketing a automatitzar tasques tedioses.
IA generativa per a la classificació de productes dins de categories: Amb el model fundacional, la IA és capaç d'organitzar i classificar productes dins de jerarquies o conceptes, i optimitza els catàlegs d'eCommerce i millora l'experiència de navegació.

Cas d'èxit: l'experiència de Condis.

Per tancar l'esdeveniment, Sergio Murillo, responsable d'IT de Condis, ens va oferir una visió detallada del recorregut de Condisline, el primer eCommerce de supermercats d'Espanya. La història de Condis és un exemple inspirador de com una empresa es pot adaptar als temps i, amb la tecnologia adequada, generar un impacte significatiu en el seu sector.

Entre les fites més importants que va compartir Sergio, destaquen:

Creixement exponencial durant la pandèmia: Condisline va experimentar un creixement sense precedents durant la pandèmia de COVID-19 i es va consolidar com un dels principals actors del mercat del comerç electrònic de supermercats.
Primers passos amb IA fa més de 15 anys: De la mà de la Universitat de Girona, Condis va començar a utilitzar intel·ligència artificial per trobar patrons dins dels seus supermercats. Aquest pas inicial va posar les bases de l'evolució futura.
Relació amb Pleasepoint des del 2015: Al llarg dels últims anys, Condis ha treballat colze a colze amb Pleasepoint per personalitzar l'experiència de compra dels seus clients, amb resultats molt positius en termes de conversió i fidelització.
Personalització a SFMC: Condis ha integrat la intel·ligència artificial de Pleasepoint per personalitzar tant la seva estratègia de newsletters com l'experiència del client a la seva plataforma d'eCommerce. Avui dia, la personalització s'aplica a la home, a les pàgines de producte i fins i tot a la cistella de la compra, cosa que ha generat increments importants en les taxes de conversió.

Proper esdeveniment a Madrid.

Volem agrair a Vicky Jarrín d'AWS l'excel·lent organització d'aquest esdeveniment.

Si te'l vas perdre, no pateixis, perquè l'1 d'octubre repetirem l'experiència a Madrid, on comptarem amb la història d'èxit de Norauto. Encara queden algunes places disponibles.

Aquest esdeveniment promet ser tan enriquidor, o més, que el de Barcelona, així que no dubtis a unir-t'hi per continuar explorant el fascinant món de la intel·ligència artificial generativa i el marketing predictiu.

T'hi esperem!