HACE poco, Unilever creó un nuevo producto luego de analizar las letras de las 50 canciones más escuchadas por el target de una de sus marcas: Buscando formas de innovar el producto de su marca de helados Ben & Jerry, detectó que muchas canciones que eran escuchadas por el segmento de consumidores asociaban el helado con el desayuno. Así nació su helado de cereales, pensado específicamente para esta situación de consumo. Funcionó tan bien que varios competidores se apuraron a copiarlo, y hoy ha nacido una nueva categoría de producto con varios players.
El año pasado, Tommy Hilfiger se asoció con IBM y el Fashion Institute of Technology en una herramienta que analizaba los comentarios de los clientes a su línea de ropa, así como las tendencias de moda en torno a patrones, siluetas, colores y estilos, utilizando 15,000 imágenes de productos Tommy Hilfiger, en 600.000 perfiles públicos, fotos de desfiles de moda y 100.000 patrones de telas. Esos datos crearon una matriz de diseño sobre la que se basó una de sus colecciones (que además se vendió notablemente bien).
Avon anunció en agosto el lanzamiento de una nueva línea de maquillaje basada en los hallazgos de su algoritmo Genius, una herramienta de inteligencia artificial creada en asociación con la agencia Media Monks que le permitió leer, filtrar, procesar y clasificar miles de comentarios de redes sociales para determinar las características que las consumidoras desean de una máscara, como «volumen, longitud, elevación, definición y tonos de color». Si bien esas son las características que la mayoría de las mujeres buscan en un producto cosmético, Avon reconoció que el gran hallazgo fue que las clientas organizaron las características en un orden de importancia que la empresa nunca había explorado.
La consultora de IT Atallah, por ejemplo, ha trabajado con una marca en el segmento de vehículos recreativos que descubrió una cantidad desproporcionada de comentarios negativos online sobre la compañía que contenían la palabra «cerveza». Después de explorar más profundamente, la marca descubrió que sus vehículos estaban mal equipados para mantener una cerveza fría durante los trayectos. Desde entonces la marca ha incorporado cambios en el diseño interior del vehículo. «A ningún ser humano se le hubiera ocurrido poner la cerveza como una palabra clave al buscar un defecto en el producto», dicen desde la consultora. «Ese es un ejemplo de cómo la IA puede ayudar a descubrir lo desconocido».
En septiembre, McDonald’s adquirió Apprente, un sistema de inteligencia artificial conversacional basado en voz centrado en los pedidos de comida rápida que tiene como objetivo aumentar la velocidad de las transacciones en la ventana de autoservicio. Esto ocurre seis meses después de que McDonald’s adquiriera Dynamic Yield, una compañía de aprendizaje automático centrada en experiencias personalizadas, por más de $ 300 millones. Se espera que McDonald’s use los algoritmos de toma de decisiones de la compañía para ayudar a adaptar su menú drive-thru basado en el clima, el tráfico de restaurantes en tiempo real y los elementos más demandados del menú, medidos a cada instante. Y el CEO de McDonald’s, Steve Easterbrook, sugirió que una tecnología predictiva similar podría conectarse a la cocina y la cadena de proveedores, impulsando mayor eficiencia a través de la red de suministro.
En febrero, Walmart absorbió la startup de IA Aspectiva, que se especializa en recomendaciones de productos personalizadas basadas en una combinación de comentarios y comportamiento de navegación del comprador, en un intento por mejorar su experiencia de comercio electrónico para competir mejor con Amazon. Y en agosto, Nike adquirió Celect, un jugador en la IA de comercio electrónico, para impulsar su análisis predictivo y anticipar mejor las necesidades de inventario utilizando datos estructurados y no estructurados, como parte de su «estrategia de ofensiva directa al consumidor» en el momento en que navega por su web mirando productos.
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Comentarios en redes, reseñas, likes: cómo el marketing empieza a descifrar datos no estructurados para diseñar sus próximas estrategias.
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