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 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 cinco centavos de dólar 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 Australia 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 $0,05 a $50. 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. Además, 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 mercadeo 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 microsegmentos 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 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 las empresas 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.
Dave Sutton es presidente y CEO de TopRight, una firma de marketing estratégico basada en Atlanta que sirve a compañías en la lista Global. También es autor de “Marketing Interrupted.”