Aplicando IA generativa para vender más online.
Startups e incumbents compiten para atraer a los gestores de eCommerce, prometiendo soluciones de imágenes y textos que incrementan el ratio de conversión.
Los que han gestionado alguna vez una tienda online, saben la importancia que tiene una buena foto a la hora de hacer click y comprar. Me he pasado este verano probando diferentes herramientas de IA generativa. Con algunas disfruté como un niño, por ejemplo, retocando fotos antiguas con Remini. Algunos de estos servicios de retoque fotográfico se han enfocado en el eCommerce. Es el caso de Let’s enhance que ahora presenta su solución para plataformas de venta, Claid.ai, que estandariza el catálogo usando un fondo y un tamaño de imagen uniformes, con dimensiones adecuadas para cada plataforma, algo similar a lo que ofrece SolidGrids. Otras como PixelBin hacen además hincapié en el rendimiento del almacenamiento, velocidad de descarga y el workflow de gestión de imágenes. Y la recién anunciada Bestever (aún en lista de espera) promete sofisticados visuales para el fondo de los productos ¡e incluso vídeo!
Optimizando textos comerciales a escala.
Hace unos meses hablé de Persado, una solución que consigue que los textos comerciales sean más convincentes a la hora de hacer click en un email, comprar un producto online o incluso recuperar una cesta de la compra abandonada. Su solución es anterior a los LLMs (Large Language Models) y no especifican si hacen uso de un modelo basado en transformers (hablan de su modelo propietario de IA generativa).
Con un enfoque que denominan Dynamic Motivation trabajan sobre las emociones de los usuarios. En un paper de la empresa ilustran el proceso:
Set de datos para el entrenamiento específico. Persado presume de una gigantesca base de datos con textos comerciales organizados, etiquetados y estructurados. Y saben lo que funciona mejor o peor (semántica, sintáctica) para conseguir que un usuario haga click.
Generación de mensajes. Un brief informado sobre la campaña que la empresa quiere crear, se convierte en una serie de variantes de mensajes automáticamente generadas que teóricamente funcionan mejor que texto creado por seres humanos.
Diseño de experimentos. La solución prueba diferentes variantes y genera mensajes a partir de estos resultados, realimentando sus algoritmos para mejorar a futuro.
Personalización a escala. La posibilidad de cambiar textos en función del tipo de usuario.
Integraciones preconfiguradas. Para facilitar la ingestión de datos, o la distribución de contenido.
Persado no es la única herramienta que busca competir con el uso de ChatGPT para crear contenido de marketing. Otras como Copy.ai y Jasper, no ponen foco en eCommerce y cubren necesidades en todas las fases de la vida de cliente.
Descripciones de modelos de coches, extraídas de miles de reseñas de producto.
CarMax, la empresa de venta de coches usados de origen americano, fue uno de los primeros casos conocidos del uso de GPT-3.5 (a través de su acuerdo con Microsoft) a escala. A la hora de comprar un coche, lo que otros compradores opinan de un modelo es un factor importante en la venta. Pero revisar todas opiniones es una tarea ardua. El modelo de OpenAI les ayuda a resumir miles de reseñas y crear un texto significativo y sencillo de leer, para todo el inventario de coches online que ofrece la empresa.
Después de que GPT crea una pieza de contenido, un empleado revisa el texto para asegurarse de que tiene sentido en su contexto y encaja con la voz de la marca CarMax. "Nuestro objetivo inicial eran resúmenes de reseñas de clientes para 5.000 páginas de coches, y calculamos que utilizando nuestro proceso manual existente nos habría llevado unos 11 años de generación de contenidos", dice Sean Goetz, director de sistemas en CarMax. "Con GPT se alcanzó ese objetivo en unos meses, y la calidad fue mejor de lo que habíamos previsto tras un pequeño ajuste, con una tasa de aprobación de revisiones editoriales del 80 por ciento". El propio sistema sirve para afinar el contenido ya que la capacidad del modelo para aprender con sólo unos pocos ejemplos (un proceso llamado few-shot learning), ayuda a los equipos de producto a utilizar los modelos sin necesidad de equipos enormes de científicos de datos.
La reacción de los “incumbents”.
Hace unos meses, Google presentaba ProductStudio en su Merchant Center. Una herramienta para retocar y mejorar la calidad de las fotos, eliminar elementos distractores del fondo de la imagen o añadir fondos a la misma foto de producto.
La semana pasada, Amazon anunciaba una nueva funcionalidad para facilitarle la vida a los vendedores en su plataforma:
Un nuevo conjunto de capacidades de IA generativa simplificará la forma en que los vendedores de Amazon crean descripciones de productos, títulos y detalles de anuncios más completos y atractivos. A los vendedores les resultará más fácil y rápido publicar nuevos productos, así como enriquecer los anuncios existentes, lo que ayudará a los clientes a tomar decisiones de compra con mayor confianza.
Y Shopify Magic recopila funcionalidades de escritura para descripciones de producto y también existe un Sidekick, un asistente que no se limita a escribir sino que ofrece todo tipo de soporte al usuarios.
Uniendo puntos.
Aunque no es exhaustiva, esta edición de Rebel Intel sirve de revisión ilustrativa del cambio. Los motores de búsqueda de eCommerce (como Empathy.co) aplican modelos de lenguaje para sugerir resultados al teclear, y también deben ser tenidos en cuenta. Otras aplicaciones como la generación de vídeo por IA (y su uso en eCommerce) se encuentran en fase más incipiente. Así que merece la pena dedicarle una edición exclusiva más adelante.
Sin ser especialista en eCommerce, tengo una especial curiosidad al respecto, así que os animo a compartir conmigo y con el resto de lectores en los comentarios, otros usos o herramientas que consideréis interesantes.
Y el próximo domingo, vuelvo a tu buzón.
Fernando.
Anunciamos hace unas semanas la creación del Foro IA en MXC (Marketing, Experiencia de cliente y Comunicación). Impulsado desde Good Rebels y fundado por un magnífico grupo de 20 ejecutivos MCX de grandes empresas y startups para fomentar el aprendizaje y el uso de herramientas IA en la profesión. Puedes leer más sobre la iniciativa y alguno de los profesionales que componen el grupo de fundadores aquí.
Enlaces de interés para el profesional MCX.
Una selección de artículos y enlaces que me han parecido relevantes esta semana:
En las últimas semanas, se han extendido por la red videos con el audio del protagonista en diferentes idiomas y su misma voz (me moló el ejemplo con Musk). Ahora Spotify anuncia un piloto de traducción de voz que permitirá escuchar a nuestros podcasters favoritos en nuestro idioma nativo. YouTube comenzó a probar algo similar en verano. En breve, todos bilingües. SPOTIFY, MASHABLE
ChatGPT ya puede surfear la web. Prometen para los suscriptores de pago información actualizada en tiempo real y enlaces a las fuentes. La misma semana en la que se anuncia que ya puede oir, ver y hablar. Es evidente que OpenAI está decidida a hacer frente a la llegada de Gemini de Google, y quiere seguir siendo líder indiscutido. Ah, y nueva ronda de financiación a 90.000 millones de dólares de valoración. THE VERGE, OPENAI
Esta semana, Meta ha anunciado nuevas funcionalidades en sus servicios basados en IA generativa. Destaca Meta AI, un asistente para Whatsapp, Facebook Messenger e Instagram. Pero a destacar también su renovada apuesta por el metaverso y la IA aplicada a la creación de mundos virtuales. META AI
Amazon invierte 4.000 millones de dólares en Anthropic, la empresa propietaria de Claude (que aún no podemos usar en Europa). Usan la nube de AWS y dan soporte preferencial a Amazon Bedrock, la recién anunciada (renovada) suite de productos de IA generativa de Amazon. ANTHROPIC, AMAZON
Me gusta leer a Timothy B Lee en Understanding AI. Ahora que ChatGPT puede “ver”, Lee reflexiona sobre los peligros de las tecnologías de reconocimiento facial a raíz del libro de Kashmir Hill, Your Face Belongs to Us, sobre la historia de Clearview AI. UNDERSTADING AI
La productora de RunwayML, la empresa detrás de Gen-2, el software de producción de video de IA, ha lanzado Creative Dialogs una serie de diálogos con creadores sobre el futuro de la IA en la profesión. RUNWAY STUDIOS
Muchos de mis lectores sois profesores. Yo arranco en breve mi asignatura en el Master en Strategic Marketing and Communications de IE Business School. De una manera u otra, todos nos enfrentamos a una política de uso de ChatGPT en la clase. Ethan and Lilach Mollick ofrecen unas guías muy completas para usarlo como generador de feedback, coach, tutor personal y como estudiante. HARVARD BUSINESS PUBLISHING
Snapchat se alía con Microsoft para mostrar anuncios en los resultados de su chatbot My AI, que ya comentamos hace unas semanas que va como un tiro. SNAP
La huelga de guionistas de Hollywood ha terminado. Según el acuerdo, la IA no puede utilizarse para escribir o reescribir guiones, y los escritos generados por la IA no pueden considerarse material original, lo que impide que los guionistas pierdan la autoría. TECHCRUNCH
Getty Images lanza su funcionalidad para crear imágenes “on demand”. Sin riesgo para los usuarios porque ellos son los propietarios de las imágenes. Declaran compensar a los creadores que alimentan su base de datos y que crean las fotografías de alta calidad sobre las que se ha alimentado el modelo. Como si Spotify permitiera generar música y le diera una propinilla a los artistas por cada canción reproducida. GETTY IMAGES
The economic case for Generative AI with A16Z’s Martin Casado. YOUTUBE
Más que herramientas, te recomiendo que sigas a Imanol Terán, es un divulgador de IA muy muy bueno Fernando, Un abrazo!
Super interesante! Gracias por compartir los casos de uso y todas las referencias.
Aprovecho para resaltar que la IA generativa puede ayudar a mejorar el contenido de eCommerce y Webs constantemente gracias a su mecanismo de retroalimentación en tiempo real (feedback loop mechanism). Las plataformas de IA generativa diseñadas para la generación de texto, imágenes y video para eCommerce o Webs, aprenden de la interacción de los usuarios (impresiones, scrolls, tiempo de exposición de la página e imagen...) para así recomendar alteraciones de textos, imágenes y video que hagan que el contenido sea más atractivo y relevante para las visitas de la web o eCommerce. Dichas versiones recomendadas también tienen un "scoring de confianza" que te indica cuán probable es que las alteraciones sean bien recibidas por los usuarios, para que así los responsables del ecommerce o webs decidan y publiquen sus preferencias.
El uso de la IA generativa es infinito!