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No se lo digas a nadie, pero la inteligencia artificial (IA) existe desde hace tiempo en el mundo de las redes de Retail Media. Pero es solo ahora que se está hablando de ello. Alban Villani CEO de CitrusAd para EMEA nos da las claves de la gestión de datos.
El poder del Retail Media radica en su rica veta de datos propios. Con la eliminación de las cookies de terceros el próximo año, esta rica veta se convertirá en una mina de oro, impulsada en parte por la tecnología de IA. Pero la IA se basa en los datos que se utilizan, y es tan buena como ellos, por lo que la IA es capaz de amplificar el poder de los datos de un retailer, para que todos ganen.
Los retailers se dan cuenta de que pueden ganar dinero utilizando Retail Media y, como resultado, se están convirtiendo en empresas de medios, pero esto solo funciona si ponen al cliente al frente, en el centro, y crean una gran experiencia de usuario. Las marcas, que suelen tener pocos datos, quieren llegar a los compradores de forma eficiente y eficaz y optimizar sus campañas. El consumidor quiere que su experiencia de compra sea fácil y no ser bombardeado con anuncios irrelevantes.
Ingrese a la IA y su potencial para impulsar esta asociación retailer-marca-cliente, con un mejor uso de los datos de primera mano de los retailers para ser más inteligentes y procesables e impulsar el crecimiento del Retail Media.
El bombo actual gira en torno a la IA generativa, con modelos de IA predictivos que se complementan con los generativos. La IA generativa y los grandes modelos lingüísticos (LLM) se pueden aplicar a lo largo de todo el proceso creativo, no solo para ofrecer un mejor análisis de datos y generación de contenido, sino también para impulsar activamente campañas estratégicas, mensajes y conceptos creativos. Ya se está utilizando en herramientas de autoservicio, como creadores de banners, herramientas creativas integradas en el autoservicio y para ayudar a curar mejor el contenido.
La IA predictiva también continúa desarrollándose, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para identificar tendencias, correlaciones y patrones estadísticos en conjuntos de datos y, en términos de Retail Media, se utiliza para orientar a la audiencia, y optimizar el rendimiento de las campañas.
Las marcas a menudo piensan que conocen a sus clientes mejor que nadie. Pero con la capacidad de ver miles de millones de señales de contenido, en tiempo real, la IA puede ir un paso más allá, ayudando a identificar quién está interesado en comprar sus productos y quién es más probable que compre. Históricamente, la segmentación tradicional ha utilizado segmentos demográficos, contextuales o de comportamiento predeterminados, algunos de los cuales siguen ocurriendo hoy en día. Un enfoque basado en segmentos limita la optimización, ya que predetermina a las personas, lo que significa que la información utilizada para seleccionar la audiencia suele estar desactualizada en el momento en que se lanza la campaña.
Los modelos tradicionales también significan que solo miras lo que la gente ha hecho antes. Un cliente puede haber comprado una vez y nunca más. Es más probable que la IA recoja nuevas señales de intención y detecte patrones de comportamiento que un humano nunca podría hacer. Es más matizado, mirando a las personas que han comprado una vez o compran regularmente en ciertos momentos, pero también a las que se perdieron oportunidades: aquellas personas que no han comprado antes, pero que muestran signos de intención de comprar en el futuro.
La mayoría de los datos de intención en el sitio están sesgados hacia una categoría, por ejemplo, las empresas líderes en la categoría de refrescos aumentarán sus campañas en consecuencia. Con la IA, cada campaña tiene un modelo único con diferentes señales de intención para diferentes campañas.
Dependiendo del objetivo de la marca, la IA también podría ayudar a impulsar el desarrollo y el "descubrimiento" de nuevos productos (cuando los consumidores prueban nuevos productos) subiendo a un nivel de categoría y usándolo para modelar y encontrar personas que estén interesadas en un nuevo producto, actualizándose y recalibrando constantemente con nuevos datos. Lo bueno de la IA es que nunca es estática ni obsoleta y está en constante aprendizaje.
Con miles de millones de puntos de datos en tiempo real de los retailers, la identificación de diferentes patrones y señales de intención significa que las marcas pueden hacer un mejor uso de los datos y hacer predicciones y estimaciones precisas sobre eventos futuros. Esto significa que también está revolucionando la optimización de las campañas. La antigua forma manual de segmentación, basada en suposiciones y patrones predefinidos, podía tardar semanas en cambiar u optimizar las campañas. La IA les ayudará a entregar el contenido adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado, casi en tiempo real en segundo plano.
Además de liberar el poder de la IA, los retailers deben elegir el socio adecuado. Uno con una buena solución de identidad que sea capaz de tomar los datos de primera mano del retailer y compararlos con personas reales. Las marcas pueden beneficiarse de esto porque cuando activan sus campañas de medios de comunicación de la red de Retail Media, saben que están llegando a personas reales (no a cookies ni dispositivos), lo que luego desbloquea todo el poder de la IA, como la orientación predictiva de IA.
La gran escala y calidad de los datos podría convertirse en la mayor barrera. El uso de herramientas de IA para encubrir datos erróneos y/o un gráfico de identificación débil nunca va a funcionar; Para empezar, tienen que ser buenos datos.
La primera es que la IA predictiva se convertirá en la norma para la segmentación del Retail Media. En segundo lugar, la IA seguirá desempeñando un papel más importante en la previsión y la planificación. La mayoría de las previsiones, incluso ahora, son bastante lineales, por lo que hay espacio para crecer a nivel de campaña, así como con estrategias multicanal y multiretailer. Para las marcas que buscan asignar presupuesto a los Retail Media dentro y fuera del sitio, la televisión conectada, las redes sociales y otras plataformas, las herramientas de IA pueden probar dónde se gasta mejor el presupuesto para obtener resultados óptimos.
Por último, veremos cómo la IA predictiva y la generativa se combinan para impulsar mayores avances en el contenido creativo personalizado y las creatividades. El beneficio será hacerlo más fluido. Por supuesto, seguirá habiendo un papel para los creativos; La IA simplemente los hará más eficientes y efectivos en su trabajo, ayudando a detectar microtendencias que podríamos pasar por alto en el día a día, sugerir ideas, proporcionar indicaciones, acelerar la redacción de textos y mucho más.
La IA puede ser un trabajo en progreso, pero seguirá haciendo de los Retail Media una de las áreas de mayor crecimiento en la publicidad.
