Cómo la IA ayudó a una empresaria a llegar a nuevos consumidores

RedBalloon es una empresa que ya había topado su nicho de mercado. Su publicidad se enfocaba en llegar a las mismas personas que ya habían consumido su producto, hasta que descubrió a Albert, una plataforma de marketing digital impulsada por inteligencia artificial. En este artículo te contamos su historia y de paso te actualizamos en estos temas.

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Cuando Naomi Simson fundó RedBalloon, una tienda de regalos en línea que vende experiencias personales, era pionera de esa categoría en Australia. Con una inversión personal de $25,000 dólares y una pequeña oficina en su casa, comenzó a sumar oportunidades de ventas y adquirir agresivamente consumidores a través de medios de marketing muy tradicionales — como anunciarse en el directorio telefónico. Era el 2001, y la publicidad en línea estaba en su etapa de nacimiento. Internet Explorer era el navegador líder y Google AdWords acababa de lanzarse. Con un costo de adquisición de consumidores de solo 5 centavos por cliente, el enfoque publicitario tradicional de Simson estaba generando un impresionante retorno de inversión. RedBalloon estaba marcando el ritmo para el obsequio de aventuras al aire libre, cata de vinos, boletos para conciertos y tratamientos de spa.

Para el 2015, RedBalloon le estaba entregando más de 4 millones de consumidores a negocios que ofrecían “experiencias” a lo largo de Austria y Nueva Zelanda. Simson no estaba excesivamente confiada, pero en este punto, sentía que conocía todos los mercados para los obsequios de experiencias, junto con las mejores formas de acceder a ellos.

Adelantando al 2016, casi toda la publicidad de marca de RedBalloon estaba invertida en pop-up stores (tiendas fugaces) y medios tradicionales, como la radio, la prensa y anuncios espectaculares. El costo de la adquisición de nuevos consumidores para la compañía se había elevado de 5 centavos a $50 dólares. A pesar del hecho de que la compañía disfrutaba de un enorme conocimiento de marca, los crecientes costos de adquisición estaban destruyendo los márgenes de ganancia. Más aun, la audiencia tradicional de los obsequios de experiencias ya no estaba conectando emocionalmente con la marca RedBalloon. El equipo de marketing se estaba perdiendo en la atribución, usando las mismas palancas de marketing en motores de búsqueda, hablando con las mismas audiencias y creando las mismas campañas –con rendimientos decrecientes. La situación era insostenible. Simson sabía que la compañía tenía que transformar el marketing para encontrar audiencias previamente inexploradas y hacer que las decisiones de compra de publicidad sean más autónomas y eficientes.

Ahí entró Albert, una plataforma de marketing digital impulsada por inteligencia artificial. Trabajando a través de Facebook, Google, YouTube, y otros canales de medios pagados y ganados, Albert autónomamente ubica audiencias, mezcla y ajusta activos creativos, compra espacio en medios, dirige campañas, mide el desempeño, aplica conocimientos de un canal a otro, y después hace ajustes para optimizar el rédito sobre la inversión en marketing. Conocí al equipo de Albert (antes conocido como Adgorithms) mientras hacía investigación sobre IA, aprendizaje de las máquinas y tecnologías de marketing impulsado por datos para mi libro, “Marketing, Interrupted.” Como parte de mi investigación, entrevisté a muchos de los consumidores de Albert, incluyendo a Simson.

En 2017, Simson y su equipo de marketing pusieron inmediatamente a Albert a trabajar procesando la gran base de datos de interacciones con los consumidores e historia de transacciones de la compañía. Después de digerir todos los datos, en las primeras 24 horas de operación Albert identificó y compró más de 6,400 palabras clave para mejorar el desempeño en las campañas de RedBalloon. La mayoría de los encargados de marketing usan los modelos de atribución del año pasado como base para orientar las decisiones de compra de medios de este año. No Albert. Él vuelve a hacer pruebas en tiempo real para tratar de refutar los modelos existentes y encontrar una forma nueva y más eficiente de llegar al objetivo. Con la ayuda de Albert, el costo total de adquisición en los diferentes canales de RedBalloon se redujo en 25% en menos de un mes. También liberó al equipo de marketing de muchas de las tareas manuales y guiadas por proceso que habían estado haciendo. El tiempo que pasaban ejecutando manualmente campañas de búsqueda, investigando palabras clave o modificando la publicidad en redes sociales se redirigió hacia actividades más estratégicas, como el diseño de campañas dirigidas a nichos, mercados de alto valor descubiertos por Albert y que previamente habían sido ignorados.

Aunque Simson creía conocer todo mercado de compra en Australia y Nueva Zelanda, Albert estaba encontrando grupos que la compañía nunca había considerado. Por ejemplo, Albert identificó un clúster de “hombres de más de 65 años de edad en Melbourne que aman el paracaidismo.” Albert también reveló bolsas de comunidades que emigraron a los Estados Unidos y Europa, que querían comprar obsequios de experiencias para sus amigos y familia en casa, pero que no conocían RedBalloon.

Albert identificó estos mercados probando con miles de combinaciones de texto e imagen en pequeños micro segmentos y observando quién respondía, junto con las combinaciones específicas que detonaron respuestas. Una vez que Albert identificó los micro segmentos de mayor desempeño, elevó sus esfuerzos a grupos mayores y les brindó mensajes híper-personalizados con base en lo que había funcionado con grupos de menor tamaño.

Albert actúa sobre este tipo de conocimiento, en lugar de detenerse a pedir autorización, lo que puede presentar una curva de aprendizaje para los nuevos usuarios de IA, pero también comparte lo que está aprendiendo en el camino. Usando pruebas multivariantes de escala rápida, Albert confirmó su información inicial y se expandió a partir de ella, mientras que analizaba y revisaba decisiones autónomamente, con base en los cambiantes comportamientos y patrones del consumidor con el paso del tiempo.

Previamente, RedBalloon solo había interactuado con aproximadamente el 1% de su base alcanzable en redes sociales, y esas campañas se enfocaban principalmente en obtener conversiones en la parte final del embudo de ventas. Albert comenzó a realizar campañas para involucrar al otro 99% de la audiencia alcanzable. Al no solo enfocarse en “cerrar el trato,” Albert incrementó la relevancia y consideración de la marca, nutrió a la audiencia y, algo importante, cerró fugas en la parte media y alta del embudo. Como resultado, la tasa de conversión de las campañas de Facebook manejadas por Albert se incrementó en 750% en el primer año.

Los resultados de Albert han sido tan impresionantes que Simson ahora está alentando al director financiero de RedBalloon a pensar de una forma muy diferente acerca del presupuesto de marketing. De hecho, ella está desafiando la propia noción de un presupuesto. Albert ahora está generando $15 dólares de rendimiento por cada $1 de inversión en marketing. El argumento de Simson es que la marca debería seguir invirtiendo hasta que perciba rendimientos decrecientes sobre esa inversión. Más allá de si ella ganará o no esa discusión, usted puede apostar que en el futuro Albert podrá jugar con una mayor parte del presupuesto de marketing de RedBalloon.

La adopción de IA por parte de los departamentos de marketing sólo continuará incrementándose conforme los negocios disfrutan los beneficios de la segmentación de consumidores en tiempo real, mensajes personalizados, valor de consumidor predecible y compra de medios optimizada. Al eliminar las tediosas labores manuales de ajustar las reglas del negocio cada vez que se captura nueva información del cliente, la IA liberará a los vendedores para enfocarse en actividades más creativas y estratégicas, como la planeación de campañas. Sin la IA será muy difícil para ellos el reunir y procesar las enormes cantidades de información provenientes de múltiples fuentes, incluyendo visitas a sitios web, interacciones con aplicaciones móviles, transacciones de compra y reseñas de productos. Aquellos que sean lentos para adoptar la IA se encontrarán en una desventaja competitiva, porque no podrán hacer predicciones oportunas, correctas y redituables acerca de sus consumidores.

“A pesar del hecho de que la compañía disfrutaba de un enorme conocimiento de marca, los crecientes costos de adquisición estaban destruyendo los márgenes de ganancia”.

“En 2017, Simson y su equipo de marketing pusieron inmediatamente a Albert a trabajar procesando la gran base de datos de interacciones con los consumidores e historia de transacciones de la compañía”.

“Albert comenzó a realizar campañas para involucrar al otro 99% de la audiencia alcanzable. Al no solo enfocarse en “cerrar el trato,” Albert incrementó la relevancia y consideración de la marca, nutrió a la audiencia y, algo importante, cerró fugas en la parte media y alta del embudo”.

Albert es una plataforma de marketing digital impulsada por inteligencia artificial. Trabajando a través de Facebook, Google, YouTube, y otros canales de medios pagados y ganados, Albert autónomamente ubica audiencias, mezcla y ajusta activos creativos, compra espacio en medios, dirige campañas, mide el desempeño, aplica conocimientos de un canal a otro, y después hace ajustes para optimizar el rédito sobre la inversión en marketing.

Albert identifica mercados probando con miles de combinaciones de texto e imagen en pequeños micro segmentos y observando quién responde, junto con las combinaciones específicas que detonan respuestas. Una vez que Albert identifica los micro segmentos de mayor desempeño, eleva sus esfuerzos a grupos mayores y les brinda mensajes híper-personalizados con base en lo que ha funcionado con grupos de menor tamaño.

Albert actúa sobre este tipo de conocimiento, en lugar de detenerse a pedir autorización, lo que puede presentar una curva de aprendizaje para los nuevos usuarios de IA, pero también comparte lo que está aprendiendo en el camino. Usando pruebas multivariantes de escala rápida, Albert confirmó su información inicial y se expandió a partir de ella, mientras que analizaba y revisaba decisiones autónomamente, con base en los cambiantes comportamientos y patrones del consumidor con el paso del tiempo.

La adopción de IA por parte de los departamentos de marketing sólo continuará incrementándose conforme los negocios disfrutan los beneficios de la segmentación de consumidores en tiempo real, mensajes personalizados, valor de consumidor predecible y compra de medios optimizada.

© 2018 Harvard Business School Publishing Corp.

De: hbr.org

Distribuido por: The New York Times Syndicate.

How AI Helped One Retailer Reach New Customers

When Naomi Simson founded RedBalloon, an online gift retailer that sells personal experiences, she was pioneering the category in Australia. With a $25,000 personal investment and a small office in her home, she began aggregating sales leads and aggressively acquiring customers through very traditional marketing means — such as advertising in the phone book. It was 2001, and online advertising was at its nascent stage. Internet Explorer was the leading browser and Google AdWords had only just recently launched. With a cost of customer acquisition of just 5 cents per client, Simson’s traditional approach to advertising was generating an impressive return on investment. RedBalloon was setting the pace for gifting outdoor adventures, wine tastings, concert tickets and spa treatments.

By 2015, RedBalloon was delivering more than 4 million customers to businesses across Australia and New Zealand that offered “experiences.” Simson wasn’t overconfident, but, at this point, she felt like she knew every market for experiential gifts, along with the most efficient ways to reach them.

Fast-forward to 2016, and almost all of RedBalloon’s brand advertising was invested in pop-up stores and traditional media outlets such as radio, print and billboards. The company’s cost of new customer acquisition had ballooned from 5 cents to $50. Despite the fact that the company enjoyed massive brand awareness, escalating acquisition costs were destroying margins. Furthermore, the traditional audience for experiential gifts was no longer connecting emotionally with the RedBalloon brand. The marketing team was getting lost in attribution, pulling the same search engine marketing levers, talking to the same audiences and creating the same campaigns — with diminishing returns. The situation was untenable. Simson knew that the company had to transform marketing to find previously unexplored audiences and to make media buying decisions more autonomous and efficient.

Enter Albert, a digital marketing platform powered by artificial intelligence. Working across Facebook, Google, YouTube, and other paid and earned media channels, Albert autonomously targets audiences, mixes and matches creative assets, buys media, runs campaigns, measures performance, applies insights from one channel to another, and then makes adjustments to optimize the return on marketing investment. I met the team at Albert (formerly known as Adgorithms) while I was doing research into AI, machine learning and data-driven marketing technologies for my book, “Marketing, Interrupted.” As part of my research, I interviewed several of Albert’s customers, including Simson.

In 2017, Simson and her marketing team put Albert to work immediately, processing the company’s large database of customer interactions and transaction history. After digesting all of the data, Albert identified and bought more than 6,400 keywords to improve performance across RedBalloon campaigns in the first 24 hours of operation. Most marketers use last year’s attribution models as a baseline to inform decisions for this year’s media buys. Not Albert. He retests in real time to try to disprove existing models and find a different and more efficient way to reach the target. With Albert’s help, the total cost of acquisition across channels for RedBalloon was reduced by 25% in less than one month. He also relieved the marketing team of many of the manual and process-driven tasks they’d been doing. The time they were spending manually executing search campaigns, researching keywords or altering social media advertising was redirected to more strategic activities, such as devising campaigns that targeted niche, high-value and previously ignored markets uncovered by Albert.

Though Simson believed that she knew every buying market in Australia and New Zealand, Albert was finding groups that the company had never even considered. For example, Albert identified a cluster of “men over 65 years old in Melbourne who love to skydive.” Albert also revealed pockets of expat communities in the United States and Europe who wanted to buy experiential gifts for their friends and families back home but were unaware of RedBalloon.

Albert identified these markets by trying out thousands of text-image combinations on small microsegments and observing who responded, along with the specific combinations that triggered responses. Once Albert identified the highest-performing microsegments, it scaled its efforts to larger groups and served them hyperpersonalized messages based on what had worked with the smaller groups.

Albert acts on these types of insights rather than stopping to ask for approval, which can present a learning curve to new adopters of AI, but it also shares what it’s learning along the way. Using rapid-scale multivariate testing, Albert confirmed its initial insights and expanded on them, all while autonomously analyzing and revising decisions based on changing customer behaviors and patterns over time.

Previously, RedBalloon had only been engaging with about 1% of its reachable base on social media, and those campaigns focused primarily on driving conversion at the bottom of the sales funnel. Albert started running campaigns to engage the other 99% of the reachable audience. By not just focusing on “closing the deal,” Albert increased brand relevance and consideration, nurtured the audience, and, importantly, plugged leaks in the top and middle of the funnel. As a result, the conversion rate from Facebook campaigns managed by Albert increased by 750% in the first year.

Albert’s results have been so impressive that Simson is now encouraging RedBalloon’s chief financial officer to think in a very different way about the marketing budget. In fact, she’s challenging the notion of a budget altogether. Albert is now generating $15 of return for every $1 of marketing investment. Simson’s argument is that the brand should continue to invest until it sees diminishing returns on that investment. Whether or not she wins that argument, you can bet that Albert will have a bigger slice of the RedBalloon marketing budget to work with going forward.

The adoption of AI by marketing departments will only continue to increase as businesses enjoy the benefits of real-time segmentation of customers, personalized messaging, predictable customer value and optimized media buys. By eliminating the tedious manual tasks of tweaking business rules each time new customer information is captured, AI will liberate marketers to focus on more strategic and creative activities, such as campaign planning. Without AI, it will be too difficult for marketers to compile and process the huge amounts of data coming from multiple sources such as website visits, mobile app interactions, purchase transactions and product reviews. Those who are slow to adopt AI will find themselves at a competitive disadvantage because they won’t be able to make timely, accurate and profitable predictions about their customers.

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