Inteligencia artificial generativa y marketing predictivo: resumen del evento en las oficinas de AWS Barcelona.

El pasado 25 de septiembre participamos en la sesión de inteligencia artificial generativa y marketing predictivo organizada por Amazon Web Services (AWS) en sus oficinas de Barcelona.

A lo largo de toda la mañana, los expertos de AWS y Pleasepoint nos llevaron por un recorrido lleno casos de uso aplicables a todo tipo de negocios, en especial aquellos centrados en el comercio electrónico y con una necesidad de personalizar la experiencia del cliente.

Para terminar, Sergio Murillo responsable de IT de Condis, nos hizo una visión global de Condis y en particular de su proyecto de Customer Intelligence vertebrado con Pleasepoint. Puedes ver el caso de éxito de Condis con Pleasepoint aquí.

Aquí te dejamos un resumen de los momentos más destacados del evento.

1. AWS, cultura e inteligencia artificial.
2. Demo en vivo de inteligencia artificial generativa
3. Casos de uso prácticos y cálculo de ROI.
4. Caso de éxito: La experiencia de Condis.
5. Próximo evento en Madrid.

Si no pudiste asistir al evento de Barcelona, el próximo 1 de octubre repetimos el evento en Madrid. Veremos los mismos contenidos cambiando la historia de éxito de Condis por la de Norauto de la mano de Bélen Pérez.

Todavía quedan las últimas plazas disponibles, el evento es totalmente gratuito.

Emilio Nestal de AWS abrió el evento con una presentación sobre la cultura organizativa de Amazon y cómo esta impulsa la innovación continua en sus equipos y productos. Para muchos, fue una revelación ver cómo una de las empresas más grandes del mundo gestiona internamente su capacidad creativa y su estructura operativa.

Estos fueron algunos de los puntos más interesantes:

• Innovación sin miedo al qué dirán: En Amazon, se fomenta la innovación incluso si al principio no es comprendida. Muchas veces, los cambios disruptivos pueden ser difíciles de aceptar, pero es crucial continuar empujando los límites.
• Equipos compactos y eficientes: Los mejores resultados provienen de equipos pequeños, de entre 6 y 12 personas. Además, dentro de cada equipo, una persona es responsable de la toma de decisiones, lo que acelera el proceso.
• Adiós a los powerpoints: Una de las curiosidades es que Amazon no utiliza presentaciones visuales en sus reuniones internas. La toma de decisiones se basa en documentos redactados que justifican los pasos a seguir, todo bajo la estructura de los 12 pilares de la empresa.
• Un proceso de selección meticuloso: Solo contratan a personas que, al menos, sean mejores que el 50% de los empleados actuales. De esta manera, siempre están elevando el nivel de excelencia dentro de la compañía.

Este enfoque organizativo tan particular ha sido clave para que AWS se convierta en el gigante que es hoy en día. Fue fascinante ver cómo estos pilares culturales pueden ser aplicados en cualquier empresa que busque crecer de manera sostenible e innovadora.

Demo en vivo de inteligencia artificial generativa.

Uno de los momentos más esperados del evento fue la demo en vivo realizada por Irene García, Solution Architect de AWS, que nos mostró las posibilidades actuales de la inteligencia artificial generativa. Esta tecnología está revolucionando la manera en que interactuamos con datos y generamos contenido personalizado.

Las demostraciones de Irene fueron altamente inspiradoras, y varios puntos clave merecen ser resaltados:

• La importancia de los prompts: Algo tan sencillo como un prompt bien definido puede marcar la diferencia en los resultados obtenidos. Aprendimos algunos trucos útiles para maximizar la efectividad de los prompts y así lograr las respuestas más relevantes de la IA.
• Evitar las alucinaciones: La IA generativa tiene el riesgo de crear respuestas que no se basen en datos reales, conocidas como "alucinaciones". Irene nos enseñó cómo el contenido embebido dentro de los prompts ayuda a evitar estos errores y obtener respuestas más precisas.
• Generación automática de descripciones de productos: Una de las aplicaciones más prácticas fue ver cómo la IA puede generar descripciones de productos de manera automática, utilizando tanto datos estructurados como imágenes. Esto agiliza mucho el proceso de creación de fichas de productos, sobre todo en eCommerce.
• Búsqueda de productos a través de prompts: ¿Qué sucede cuando un cliente busca productos a través de lenguaje natural? Con un simple prompt como "Necesito asistir a una reunión en Nueva York la próxima semana, ¿qué me recomiendas?", la IA puede sugerir productos basándose en la situación y preferencias del usuario.
• Correos electrónicos personalizados: La demo concluyó con ejemplos de generación de correos electrónicos personalizados para clientes. En el contexto de productos financieros, Irene mostró cómo la IA es capaz de generar correos ofreciendo productos adaptados a las necesidades específicas de cada usuario.

Estas demostraciones dejaron claro que la inteligencia artificial generativa es una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia y personalización en cualquier proceso de negocio, sobre todo en aquellos relacionados con marketing y ventas.

Casos de uso prácticos y cálculo de ROI.

Durante la sesión, Josep Malapeira y Pitu Sabadí de Pleasepoint nos ofrecieron una visión profunda sobre cómo maximizar el uso de los datos propios para personalizar la interacción con los clientes. La clave está en que los datos que ya poseemos pueden transformarse en acciones precisas, generando un impacto directo en las ventas y la satisfacción del cliente.

En esta línea, se nos presentaron los distintos módulos que componen la plataforma de Pleasepoint y cómo cada uno puede accionar casos de uso muy concretos en un eCommerce o en estrategias de CRM.

Presentación de los módulo de inteligencia artificial de Pleasepoint.

Se introdujeron los distintos módulos basados en inteligencia artificial y accesibles tanto en tiempo real como en formato data model para enriquecer el CRM, bases de datos o cualquier repositorio de datos.

• Módulo de segmentación basada en el ciclo de vida: Permite segmentar a los clientes según su momento en el ciclo de vida, desde nuevos hasta aquellos en riesgo de abandono o fidelizados.
• Módulo de perfiles buyer-persona: Ayuda a identificar diferentes perfiles de clientes basados en su comportamiento y preferencias, permitiendo campañas más precisas.
• Módulo de recomendación one-to-one: Este módulo es capaz de ofrecer recomendaciones personalizadas en tiempo real, basadas en el comportamiento del usuario.
• Nuevo módulo AI Studio: Se mostró como un enabler para crear modelos específicos de IA generativa que permiten potenciar todas las acciones anteriores, ofreciendo una capa extra de personalización.

Casos de uso para el eCommerce.

Pleasepoint presentó varios ejemplos prácticos de cómo la plataforma personaliza de manera efectiva el recorrido del cliente en un eCommerce:

• Personalización one-to-one en la home: Al ingresar al sitio, cada usuario recibe recomendaciones personalizadas basadas en su historial de navegación y compra.
• Personalización one-to-one en la página de producto (PDP): Aquí se muestran productos complementarios o alternativos en función del producto que el cliente está viendo y su comportamiento previo.
• Personalización one-to-one en las páginas de listado de productos (PLPs): Se destaca a cada cliente los productos más relevantes dentro de las páginas de listado, en función de sus intereses previos.
• Personalización one-to-one en el carrito: Cuando el usuario llega al carrito, se le sugieren productos adicionales que tienen relevancia directa con lo que ya está por comprar, incrementando el valor del ticket promedio.

Casos de uso para el CRM

Una de las demostraciones más interesantes fue cómo se integra Pleasepoint con Salesforce Marketing Cloud para accionar estrategias de CRM más avanzadas. Se destacaron varios casos de uso prácticos, incluyendo:

• Personalización one-to-one en la selección de productos para newsletters: Cada usuario recibe recomendaciones de productos personalizadas dentro de las campañas de email, alineadas con su historial de compra y preferencias.
• Campañas adicionales personalizadas basadas en el perfil buyer-persona: Además de las campañas regulares, los usuarios reciben impactos adicionales con contenido completamente personalizado según su perfil y comportamiento.
• Customer journeys basados en el ciclo de vida del cliente: Los clientes reciben comunicaciones y acciones basadas en su fase dentro del ciclo de vida, optimizando la fidelización y minimizando el riesgo de abandono.
• Selección one-to-one de la siguiente mejor campaña o acción comercial: Este caso permite accionar automáticamente la mejor campaña disponible para cada cliente en función de sus probabilidades de conversión y sus interacciones previas.

Demos de IA generativa con AI Studio

Por último, una de las secciones más atractivas fue la demostración de IA generativa a través de AI Studio de Pleasepoint, el nuevo módulo de Pleasepoint que permite utilizar modelos fundacionales para generar contenido de manera automatizada y precisa. Entre los casos más impresionantes que se presentaron, destacan:

• IA generativa para la búsqueda de información en un sitio o repositorio: Los asistentes pudieron ver cómo la IA puede ayudar a los usuarios a encontrar respuestas precisas en grandes repositorios de información, generando un valor añadido en la experiencia del cliente.
• IA generativa para la escritura de descripciones de productos: A partir de la información estructurada y una imagen, la IA puede generar descripciones de productos que son precisas y atractivas, ayudando a los equipos de marketing a automatizar tareas tediosas.
• IA generativa para la clasificación de productos dentro de categorías: Utilizando el modelo fundacional, la IA es capaz de organizar y clasificar productos dentro de jerarquías o conceptos, optimizando los catálogos de eCommerce y mejorando la experiencia de navegación.

Caso de éxito: la experiencia de Condis.

Para cerrar el evento, Sergio Murillo, responsable de IT de Condis, nos ofreció una visión detallada del recorrido de Condisline, el primer eCommerce de supermercados en España. La historia de Condis es un ejemplo inspirador de cómo una empresa puede adaptarse a los tiempos y, utilizando la tecnología adecuada, generar un impacto significativo en su sector.

Entre los hitos más importantes que compartió Sergio, destacan:

• Crecimiento exponencial durante la pandemia: Condisline experimentó un crecimiento sin precedentes durante la pandemia de COVID-19, consolidándose como uno de los principales jugadores en el mercado del comercio electrónico de supermercados.
• Primeros pasos con IA hace más de 15 años: De la mano de la Universitat de Girona, Condis empezó a utilizar inteligencia artificial para encontrar patrones dentro de sus supermercados. Este paso inicial sentó las bases para la evolución futura.
• Relación con Pleasepoint desde 2015: A lo largo de los últimos años, Condis ha trabajado codo a codo con Pleasepoint para personalizar la experiencia de compra de sus clientes, obteniendo resultados muy positivos en términos de conversión y fidelización.
• Personalización en SFMC: Condis ha integrado la inteligencia artificial de Pleasepoint para personalizar tanto su estrategia de newsletters como la experiencia del cliente en su plataforma eCommerce. A día de hoy, la personalización se aplica en la home, las páginas de producto y hasta en el carrito de compra, lo que ha generado importantes incrementos en las tasas de conversión.

Próximo evento en Madrid.

Queremos agradecer a Vicky Jarrín de AWS por la excelente organización de este evento.

Si te lo perdiste, no te preocupes, porque el próximo 1 de octubre repetiremos la experiencia en Madrid, donde contaremos con la historia de éxito de Norauto. Todavía quedan algunas plazas disponibles.

Este evento promete ser tan enriquecedor, o más, que el de Barcelona, así que no dudes en unirte para seguir explorando el fascinante mundo de la inteligencia artificial generativa y el marketing predictivo.

¡Te esperamos allí!