Publicidad > Argentina | LO QUE LA DATA SCIENCE PUEDE APORTAR A LA CREATIVIDAD
Redacción Adlatina |
El data science and engineering director y el director general creativo de Digitas Buenos Aires hacen un recorrido por cómo es el trabajo conjunto entre ambas áreas y los beneficios que supone esta sinergia: “El análisis de datos históricos nos ayuda a predecir comportamientos futuros y de esta forma crear experiencias para conectar a las marcas con las personas desde otro lugar, saliendo del mensaje lineal. El tono y la sensibilidad de la idea son clave para alejarnos de lo invasivo de la publicidad y acercarnos a lo expansivo de una emoción”.
Como parte de una campaña para Oreo, a través de la herramienta de Google Cloud Platform y con el desarrollo de un bot AI, se crearon miles de preguntas para que en familia se responda de forma creativa sin usar las palabras sí, no, blanco ni negro, reflejando con este clásico juego familiar la complicidad entre padres e hijos.
Asimismo, como parte de una renovación de Beldent en el mercado, se creó una canción coescrita entre una generación y su ídolo músical, a través de frases y pensamientos que enviaron jóvenes de la Generación Z sobre lo que querían que el mundo escuche, que luego Ecko, uno de los traperos más famosos de América latina, transformó en canción.
O una acción para Sprite, en la que se analizó data histórica de Twitter para encontrar al hater más despiadado de la Argentina y enfrentarlo con algunos de sus agredidos.
Los tres fueron casos desarrollados por Digitas Buenos Aires, que conjugan creatividad con ciencia de datos para lograr conectar con las personas de manera relevante a través de ideas que emocionen, provoquen e inspiren.
Al respecto, Adlatina dialogó con Cristian Laiun, data science and engineering director, y Leo Orsolini, director general creativo de la agencia.
Adlatina: ¿Qué beneficios aporta la data science al marketing digital?
Cristian Laiun: Cada sitio web al que entramos, cada noticia que leemos, cada producto o servicio que compramos online, las apps que usamos, casi cada acción que hacemos “conectados a internet” generan data. Además, la mayor parte de las veces brindamos algún dato de contacto como email, número de teléfono, documento o el propio dispositivo del cual efectuamos las acciones. El rol de la data science es darle la estructura correcta a toda esa pelota de datos para luego analizarlos y así optimizar la toma de decisiones.
Leo Orsolini: A la hora de ponernos a pensar, esto es clave. Muchas veces, las ideas se disparan de preguntas que podemos hacerle a la maraña de datos que maneja Cris. Por ejemplo, identificar patrones que se repiten nos ayuda a entender el comportamiento de una audiencia y eso se puede traducir en un insight, un medio o un momento específico para anclar un mensaje.
CL: Claro, y ni hablar de la segmentación de usuarios. Un email, un número de teléfono o de documento nos permiten hípersegmentar audiencias e impactar con el mensaje correcto al usuario correcto en la plataforma correcta. Además, hablando de algoritmos de inteligencia artificial, un beneficio interesante es la posibilidad de simular el accionar de un humano a través de líneas de código. Básicamente, podemos utilizar algoritmos que identifiquen caras, voces, frases o imágenes.
LO: Acá todo se pone más interesante y las experiencias se potencian. El análisis de datos históricos nos ayuda a predecir comportamientos futuros y de esta forma crear experiencias para conectar a las marcas con las personas desde otro lugar, saliendo del mensaje lineal. El tono y la sensibilidad de la idea son clave para alejarnos de lo invasivo de la publicidad y acercarnos a lo expansivo de una emoción (me generó algo, comento, comparto).
A: ¿Cómo es el trabajo conjunto de ambas áreas en la agencia? ¿Cómo se integra la data en el proceso creativo?
LO: Estamos hablando de unir personas, profesionales, y la mejor manera de hacerlo es sentarlos cara a cara, en Teams o en la oficina. Lo que aprendimos con la práctica es que sentar a dos tipos de talento tan disímiles a cranear sin un disparador para empezar a pelotear es un error. Así que, una vez recibido el brief, el equipo creativo genera “hipótesis” de cómo el uso de data puede contribuir. Con esas primeras puntas sentamos a los equipos y, a partir del análisis técnico, de los puntos fuertes y de las debilidades de cada idea, se validan uno o varios caminos viables, o incluso, surgen nuevas opciones.
CL: La verdad es que para nosotros esto es muy divertido. Lo primero que hacemos es entender si esas ideas o disparadores son realizables en términos tecnológicos. Se arman debates muy buenos y se encuentra un punto medio entre la idea creativa y las capacidades de desarrollo actuales del equipo o los proveedores con los que trabajamos.
LO: La sinergia que se da es genial y de esas reuniones nunca nos vamos con las manos vacías.
A: ¿Qué beneficios tangibles representa para los clientes?
CL: Productos diferenciales, innovadores, que efectivamente luego marcan la diferencia frente a los competidores. También es importante la generación de data interna de usuarios que interactúan con la marca para luego crear audiencias a impactar, ya que son usuarios que tienen un grado de afinidad muy grande con la marca y permiten personalizar el mensaje.
LO: En el plano del consumidor, es difícil saber cuán consciente es de todo el trasfondo de una idea basada en data. En algunos casos es más evidente, como en Facing a hater, la acción que hicimos para Sprite, en la que, tras analizar data histórica de Twitter, encontramos al hater más despiadado de la Argentina y lo enfrentamos con algunos de sus agredidos. Pero en otros puede pasar un poco más desapercibida, como en Necesitamos voces frescas, para Beldent, en que la data tenía mucho peso, pero la experiencia de armar una canción colaborativa se la comió por completo. Lo que sí sabemos de nuestra experiencia en casi cuatro años de Digitas es que siempre generan mejores ratios de interacción y recordación.
A: ¿Qué importancia le dan los clientes al análisis de los datos en términos de inversión?
CL: Según la industria se le da mayor o menor relevancia. Notamos una tendencia creciente debido a que es cada vez más importante y necesario generar procesos que permitan obtener datos de los usuarios para conocerlos, como mencionaba antes. Es la única forma de ser relevantes frente a los consumidores y personalizar la experiencia para que elijan a la marca.
A: ¿Qué desafío supone la búsqueda de talento especializado?
CL: Los perfiles más técnicos tienen una rotación muy alta, por la amplia oferta laboral no sólo local, sino también la posibilidad de trabajar remotamente por sueldos en dólares.
A: ¿Pueden nombrarnos algunas de sus campañas en las que mejor se vea esta sinergia y qué desafíos supusieron?
CL: El bot de Oreo es mi preferido: fue un proyecto muy desafiante e innovador que conjugó data, tecnología y creatividad.
LO: De acuerdo, un bot que te quería hacer pisar el palito jugando al “ni sí, ni no, ni blanco, ni negro”. Una locura hermosa que pudimos hacer real.
CL: Creamos miles de preguntas para responder con “sí”, “no”, “blanco” o “negro”; la WebApp disparaba las preguntas, usando la API “speech to text” transformaba el audio de las respuestas de los usuarios a texto en tiempo real, usaba un algoritmo de machine learning, analizaba la respuesta y se pasaba a la siguiente. Finalmente, una técnica de scoring basada en el tiempo y la cantidad de respuestas correctas creaba una tabla de resultados y los mejores de la semana ganaban muchísimas cookies.
LO: ¡Clarísimo, Cris!
CL: Bueno, además, tuvo resultados espectaculares: fue un caso premiado y reconocido por Google, ya que usamos herramientas del stack tecnológico de ellos para desarrollar del producto.