¿Cómo lograr que tu agencia digital genere valor en la Era de la Inteligencia Artificial?

Un proverbio chino dice: “excava el pozo antes de que tengas sed”.

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Como evitar el desenlace de Blockbuster con la ayuda de la inteligencia artificial

Cuando estaban en la cima (en 2004) Blockbuster, la enorme cadena de alquiler de películas, instaló un servicio de entrega de videos por correo. Así es como Netflix vio caer el precio de sus acciones. Porque, a pesar de que Netflix había inventado el negocio a fines de los años 90, en aquel entonces Blockbuster tenía más de 9,000 tiendas… lo que convertía al enorme corporativo en la mayor amenaza de Netflix.

Tan sólo 6 años después, Blockbuster se ha declarado en quiebra, y Netflix acaba de cruzar la marca de los $100 billones de dólares, cerrando la boca de todos los escépticos que estaban siguiendo a la industria y sorprendiendo a Wall Street con un crecimiento impresionante en el número de suscriptores al servicio, particularmente durante su cuarto trimestre de 2017.

 

En dónde se equivocó blockbuster

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Algunos están seguros que, tal como la “televisión mato a la estrella de la radio”, fue el Internet y la capacidad de distribuir contenido de forma digital lo que mató a los clásicos videocentros, un modelo comercial, que durante su apogeo, tenía un rendimiento del 100%. ¿Pero es realmente eso todo lo que pasó?

En 1994, antes de que el término siquiera existiera, Blockbuster estaba comenzando a usar insights de big data para anticipar las necesidades de sus clientes. Reinventando su imagen varias veces, reclutando ejecutivos de Wal-Mart y luego de 7-Eleven, hasta terminar en la ya clásica imagen ochentera de un videocentro, donde un híbrido de tienda de películas y conveniencia daban lugar al paraíso de cualquier aficionado del cine.

Pero las cosas comenzaron a ir en picada a mediados de los años 90. Blockbuster no respondió adecuadamente a una caída en los ingresos de taquilla que se estaba reportando desde Hollywood, cuando en 1994 la asistencia al cine se redujo en casi un 2% y no se logró recuperarla de forma eficiente. En aquel momento nadie sabía, ni se preocupó por averiguar, que la popularidad de la taquilla era lo que motivaba a los consumidores a ir, no su experiencia en la tienda.

Pero Blockbuster no implementó ninguna de las estrategias que pudieron haberlos ayudado durante ese momento decisivo, y fue eso lo que los llevó a su caída unos cuantos años más tarde. La compañía podría haber comenzado a implementar el uso de redes sociales para calificar y catalogar películas. Podrían haber utilizado los datos que ya tenían de sus clientes para desarrollar un motor predictivo básico que los miembros pudieran haber usado para encontrar nuevas películas de su interés.

Incluso, se pudieron haber enfocado en vender por medio de las ventas de consultoría, posicionándose a sí mismos como los expertos del cine que podían ayudarte a encontrar la mejor película para ti, un modelo que fácilmente se podría trasladar a cualquier nueva plataforma de distribución. Pero terminaron estancándose en el pasado y perdiendo a sus clientes en el proceso… 

  

Desapareciendo por un nuevo paradigma

Todo esto culminó en que, cuando Netflix lanzó su apuesta y les ofreció a los consumidores un sistema que podrían usar tanto como quisieran sin recargos por demora, y con el que no tendrían que esperar a que Blockbuster les enviara sus películas, el mercado estaba listo para aprovecharse.

¡Y vaya mercado que es!

 

Aquí es dónde Netflix tomó la ventaja

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Netflix, fundada en 1997, comenzó como el marginado que estaba luchando contra su infraestructura, pues su sistema de entrega a domicilio dependía por completo de los centros de distribución regionales con los que contaban.

Durante bastante tiempo, la compañía sufrió de constantes quejas debido a su lentitud en tiempos de entrega, pero ellos tenían su propia receta secreta: algoritmos que los usuarios podían usar para calificar películas y luego recibir recomendaciones de otras películas que les podrían interesar, incluso algunas de las que nunca habían escuchado antes. ¡Y así es como estos algoritmos de inteligencia artificial constituyeron su mayor ventaja y diferenciador vs. su competencia!

Esta tecnología es el estándar hoy en día y no sólo Netflix, sino Amazon y otros grandes jugadores también la usan constantemente. Pero, fue la innovación temprana de Netflix lo que generó una fuerte lealtad hacia la marca, a pesar de la feroz industria en la que se encantaba. Netflix se enfocó en deleitar a sus clientes, y utilizaron algoritmos inteligentes para lograrlo.

Pero fuera de lo superficial, ¿qué hizo Netflix? Fácil: Cambió la jugada, al ser de los primeros que presentó capacidades de transmisión bajo demanda y abrirlas al público tan pronto como pudo, no sólo innovó, sino que atrapó a los consumidores.

Y al final de la historia, tanto Blockbuster, como Redbox y todos sus otros competidores pagaron las consecuencias de haberse negado a evolucionar… o bien, de llegar tan tarde al juego que no ninguna de sus innovaciones logró ser igual de impresionante que las de Nexflix, que estaban (y aún están) 100% centradas en el cliente.

 

Qué está haciendo Netflix hoy

Netflix continúa innovando constantemente y eso ha mantenido en la cima a la empresa.

La plataforma está gastando muy agresivamente en crear nuevo contenido, admitiendo que espera gastar entre $7,500 millones y $8,000 millones de dólares en contenido para 2018. Eso implica un flujo de efectivo que se va (por mucho) a números negativos, a miles de millones de dólares en números en negativo, de hecho.

A pesar de esto, la administración de Netflix está completamente segura de que su contenido original es uno de sus secretos de éxito y, para ser sinceros, realmente no hay ninguna señal de que la compañía esté equivocada pensando esto.

Una de las razones de su extrema confianza es que usan grandes cantidades de big data para predecir la popularidad de la mayor parte de sus series. Por ejemplo, la empresa gastó $100 millones de dólares en 26 episodios de House of Cards, porque sabía que le encantaría, tanto los fans del director David Fincher, como a los del actor Kevin Spacey.

Otra forma en que Netflix innova con inteligencia artificial (IA) es utilizándola para revisar cada fotograma de los videos y los comprime sólo lo necesario, de esta forma puede evitar la degradación de la calidad de imagen de los videos.

Además, en 2017, investigadores de la compañía han estado experimentando con software de Machine Learning (ML) para editar trailers y personalizarlos para sus suscriptores. Eso significa que quien es fan de las películas románticas y las películas de acción va a ver avances de series y películas que contienen escenas con estos dos elementos, y lo mismo pasará si eres seguidor de un actor en particular.

También prepara ML y técnicas de aprendizaje estadístico en muchas de sus experiencias de búsqueda y otras características, que incluyen:

  • Similitud entre videos
  • Rankeador de videos personalizado: PVR
  • Rankeador de Video Top-N
  • Continuar viendo (continue watching)
  • Tendencias actuales
  • Generación de páginas: selección de filas y clasificación
  • Selección de evidencia

Se tiene la hipótesis de que ninguna de estas “recomendaciones inteligentes” habrían sido posible de no ser por el enfoque de código abierto que Netflix tienen en relación con la IA y el ML. Y que de no ser por eso las iniciativas de la compañía habría sido completamente distintas.

Por ejemplo, la Iniciativa Netflix Open Connect se implementó después de externalizar sus servicios de transmisión por un tiempo, y esto no sólo ayudó a reducir costos, sino que le permitió crecer más rápido.

Por otro lado, la Iniciativa de Software de Código Abierto de Netflix y su Centro de Software de Código Abierto le han permitido a Netflix mantenerse a la vanguardia en la industria y aprovechar las tecnologías más avanzadas disponibles, así como adaptarse rápidamente a las ideas que sus iniciativas generan.

Además, la compañía también tiene su propia biblioteca de aprendizaje profundo o de Deep Learning, Vectorflow, y una herramienta predictiva y analítica, Surus, que hasta tiene una función que le permite predecir la puntuación de los modelos en la nube de forma eficiente.

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De hecho, incluso se podría decir que el uso de inteligencia artificial (AI) y machine learning (ML) casi puede garantizar el éxito, de una empresa, y sino al menos es claro que éste depende mucho de estas iniciativas. De hecho, Netflix estima que sus algoritmos le ahorran $ 1 billón de dólares al año en el valor que representa su retención de clientes.

En 2006, cuando la compañía todavía estaba principalmente enfocada en el envío de DVD’s por correo, Netflix lanzó un concurso en el que y ofreció $1 billón de dólares al primer grupo que puediera desarrollarles el mejor algoritmo para predecir qué otros títulos les gustarían a sus clientes basados en cómo clasificaron las películas que vieron anteriormente.

Este sistema de recomendación todavía influye en aproximadamente el 80% de todo el contenido transmitido por Netflix.

Netflix también entiende los beneficios de las pruebas y de las analíticas excepcionalmente bien. Sin irse más lejos Mitch Lowe, el Co-fundador de Netflix, lo deja claro: “[…] usar analíticas para tomar decisiones. Siempre pensé que necesitabas una respuesta clara antes de tomar una decisión y lo que el algoritmo me enseñó fue [que] tienes que usar el análisis de forma direccional... que nunca te debes preocupar por estar 100% seguro. Sólo debes tratar de hacer que te señale la dirección correcta ".

 

Cómo lograr lo mismo (con menores riesgos) usando IA

En aquel entonces, en esos días de rivalidad entre Blockbuster y Netflix, Blockbuster necesitaba dar un paso hacia un modelo digital y tenían que hacerlo rápido.

Pero con los avances actuales no hay necesidad de que los cambios que se realicen en tu empresa sean tan dramáticos, drásticos o inalterables.

Ir paso a paso eventualmente llevará a pasos de gigante, en cuanto a innovación se refiere. Las pruebas, iteración y experimentación son esenciales, y un enfoque activo a largo plazo te va a proporcionar buenos resultados. Pero ser ágil y estar listo para responder rápidamente es la clave… aunque mantenerse con los pioneros no es tan complejo como te podrías imaginar.

La inteligencia artificial (IA) no necesita una costosa reestructuración, y los pequeños equipos de innovación pueden diseñar nuevas iniciativas y hacerlas crecer cuando se muestran prometedoras. Te permite analizar y ajustar iniciativas rápidamente y a escala, lo que significa que a medida que tu negocio crece, tú puedes dar tus primeros pasos con IA, con niveles relativamente bajos de riesgo.

Y esas iniciativas para las que aún no estabas completamente listo indudablemente tendrán un resultado final positivo: te brindará muchos datos útiles.

Así que ¿qué te está impidiendo comenzar ahora?

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Jessie S. Maguire
SOBRE EL AUTOR | Jessie S. Maguire
Con más de 14 años de experiencia como freelancer, ahora se especializa en Inteligencia Artificial, Tecnología aplicada a la Salud, y Publicidad Digital. A Jessie le encanta investigar y escribir sobre tópicos que la audiencia pueda aprovechar para estar a la vanguardia.
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