La batalla por la conversión en eCommerce.
Desde que Amazon introdujo en 1997 el "si te gustó este libro, entonces..." la IA no ha dejado de colarse en cada una de las interacciones que tienen lugar en las tiendas online.
En 2003, se publicaba en IEEE Internet Computing un artículo que arrojaba luz sobre el motor de recomendación de Amazon. En lugar de usar un filtrado colaborativo simple que predice las preferencias de un usuario que llega a la web basado en las similitudes con otros clientes, usaban un filtrado colaborativo libro a libro, donde el algoritmo revisa el historial de compras recientes y, para cada una, saca una lista de artículos relacionados. Los artículos que aparecían repetidamente en todas las listas eran candidatos a ser recomendados. Pero esos candidatos tenían mayor o menor peso en función de su relación con las compras anteriores del visitante. El éxito del motor de Amazon influyó en todos los eCommerce del mundo.
Con la llegada del deep learning (redes neuronales) en la siguiente década, Netflix, que tiene una impresionante trayectoria en la búsqueda de personalización de contenido se preguntó si podrían podían mejorar sus sistemas de recomendación con el uso de esta tecnología. Les llevó años en sus propias palabras, porque técnicas tradicionales (como el filtrado colaborativo) no funcionaban tan mal, y porque la nueva tecnología necesitaba muchos datos extra y un histórico robusto. Y sin querer, introducía algunos sesgos (que luego corrigieron) como poner foco en el corto plazo frente a la satisfacción del usuario a más largo plazo.
La personalización de contenido y la experiencia de usuario en tiendas de comercio online no ha dejado de afinarse. Soluciones como Persado existen de hace mucho y están probadas en el mercado para analizar datos por segmentos de clientes y generar distintos mensajes para cada grupo (y prometen ROIs muy atractivos gracias a la mejora de la conversión). La llegada de la IA generativa supone un nuevo reto para estos sistemas, y todos se encuentran en una carrera desenfrenada para conseguir que los grandes modelos de lenguaje se entrenen específicamente con textos y campañas orientados a esos mensajes de marketing personalizados. Cohere, una startup creadora de un LLM con uso específico en empresa, explica cómo usar su API para redactar descripciones de productos. Y las suites tipo Typeface, desarrollan workflows para crear catálogos de producto mucho más rápidamente gracias a las IA generativas. En el minuto 7 de este webinar, se muestra una demo de ese proceso.
También los chatbots influyen en el ratio de conversión. Hace unas semanas explicaba que una mejora sustancial de los bots de atención al cliente basados en LLMs todavía se hará esperar porque es difícil confinar estos grandes modelos generalistas a un limitado ámbito de actuación. Shopify acaba de anunciar Sidekick (un nombre que se está popularizando como el de Copilot) un chatbot para sus clientes (no para los clientes de sus clientes). Le pides el informe de los productos más vendidos en la última semana, y te lo da. 24x7. Se suma a su suite de soluciones de IA generativa Shopify Magic, que replica funcionalidades como las de Persado, para generar contenido para blogs, descripciones de producto y texto para email marketing.
Por último, si no encontramos en una tienda online lo que buscamos, se complica la conversión. Existen decenas de soluciones para todo tipo de plataformas en el mercado. Algunas como Sparq están centradas en una plataforma como Shopify y se ofrecen en su App Store. Aunque el mayor avance no está relacionado con las IA generativas (más aplicables a buscadores generalistas) todos usan IA de manera intensiva. Otro día hablaremos de reviews, que están muy relacionadas con la conversión online y que sufren de manera indiscriminada el ataque de los bots.
El domingo que viene vuelvo a tu buzón (no habrá parón de verano en la newsletter),
Fernando.
Anunciamos hace dos semanas la creación del Foro IA en MXC (Marketing, Experiencia de cliente y Comunicación). Impulsado desde Good Rebels y fundado por un increíble grupo de 20 ejecutivos MXC 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.
¿Con ganas de más?
Noticias y artículos publicados esta semana que me han parecido relevantes:
La semana pasada publiqué una lista de 5 libros sobre IA para el verano. Aquí os dejo otra lista más extensa, y seleccionada por nivel de dificultad, para los que tengáis vacaciones más largas. MARKETING AI INSTITUTE
En el ámbito de agentes conversacionales basados en LLMs y confinados al perímetro de una organización concreta, creo que destacan sin duda los avances de Cohere (valorada en su última ronda en 2 billones americanos de dólares) y su anuncio esta semana de Coral, su asistente más estratégico para equipos profesionales. Según la web de Cohere: Hágale a Coral una pregunta para encontrar respuestas respaldadas con citas a partir de sus documentos. Las respuestas generadas son verificables con citas de las fuentes, lo que evita las alucinaciones. MARKTECH
Financial Times ha publicado en abierto un artículo sobre los 8 ingenieros de Google que firmaron en 2017 el paper "Attention is all you need", en el que se formulaban las bases del modelo transformer, que desarrolló OpenAI y es la base teórica de todos los grandes LLMs y otros modelos de voz e imagen. Más allá de ver las trayectorias posteriores de los autores (ninguno sigue en Google, uno de ellos es el fundador de Cohere), en medio del artículo, el FT hace un buen esfuerzo por explicar cómo funciona el modelo, de manera muy simplificada y comprensible. Si os pide registro en móvil, podéis ir con laptop, porque está publicado en abierto. El link sin paywall, pierde la gracia de la animación. FINANCIAL TIMES
Muchas empresas de software y analistas están publicando sus papers sobre el impacto de la IA generativa para CMOs. El otro día consulté el de Persado, para ver cómo estaban avanzando en la integración de LLMs. Aunque su grado de avance no me ha quedado claro, y su informe tiene el sesgo típico del software vendor. Pero os lo dejo aquí porque tiene reflexiones relevantes. PDF
A los empleados de Adobe les inquieta que Firefly acabe con los puestos de trabajo de los diseñadores gráficos y que "canibalice" el propio negocio de Adobe. Sin embargo, Scott Belsky, director de producto de Adobe, dice que, aunque algunas industrias "puede que no necesiten existir en la era de la IA", los diseñadores gráficos seguirán floreciendo. BUSINESS INSIDER, VENTURE BEAT
Se ha publicado información por vez primera sobre el equipo de Google dedicado a hacer la IA más segura. El “Red Team” consiste en un equipo de hackers que simulan una variedad de adversarios, desde estados nación y conocidos grupos de Amenazas Persistentes Avanzadas (APT) hasta hacktivistas, delincuentes individuales o incluso personas con información privilegiada maliciosa. El término procede del ejército y describe actividades en las que un equipo designado desempeña un papel de adversario (el "equipo rojo") contra el equipo "local". GOOGLE
Anécdota tonta: la web está llena de contenido basura y los ChatGPTs del mundo no van a revertir la tendencia. Separar grano de paja se convierte en misión imposible. De esto hemos hablado en el impacto de la IA en el SEO. En algunos ratos libres busqué “cómo la IA ayuda a mejorar el ratio de conversión”. La mayor parte del contenido era basura. Fijaos en el epígrafe “Case studies of successful AI-driven conversion optimization”. LINK