El conocimiento del cliente está en el centro de cualquier estrategia comercial y de marketing digital. Esto es fundamental para alcanzar su target principal, personalizar sus acciones y así desarrollar su actividad. En la era digital, el marketing ahora tiene muchas soluciones de orientación. Criteoespecialista en retargeting, se basa en tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje profundo y los datos para ayudar a los anunciantes y editores a mejorar su orientación publicitaria y ofrecer una experiencia más personalizada y adaptada a los prospectos.
Diarmuid Gill, director de tecnología de Criteo, analiza los nuevos desafíos que enfrentan las empresas en términos de publicidad y orientación, y cómo las innovaciones tecnológicas adoptadas por Criteo las ayudan a enfrentarlos.
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¿Puede hablarnos sobre su experiencia y su puesto actual en Criteo?
Soy de Irlanda, pero vivo en Francia desde 2014, cuando me uní a Criteo como vicepresidente del grupo de ingeniería de productos. En 2019, asumí el cargo de director de tecnología (CTO) y lideré todo el equipo de I+D. Hoy en día, el equipo de I+D cuenta con unas 550 personas, ubicadas principalmente en París, Grenoble y Ann Arbor, con algunos pequeños equipos en Burdeos, Barcelona, Londres, Boston y Toronto.
En un contexto de disminución de las cookies, preocupaciones sobre la privacidad y el aumento de los datos propios, ¿cuáles han sido los desafíos tecnológicos de Criteo en los últimos dos o tres años?
Los cambios que se han producido y aún se están discutiendo con respecto al futuro de los datos de los usuarios han planteado, y continúan planteando, desafíos para los proveedores de tecnología publicitaria. Nuestra principal preocupación siempre ha sido impulsar lo que es mejor para todo el ecosistema, es decir, los vendedores, los propietarios de los medios y los usuarios de Internet (en general, la mayoría de las personas en el planeta), todos los cuales se ven amenazados por el impacto de estos cambios.
Los especialistas en marketing corren el riesgo de perder el control de la eficacia de su gasto en marketing y reducirlo si ya no pueden medir su impacto. Los propietarios de medios que dependen de los ingresos por publicidad tendrán menos dinero para invertir en la creación de contenido y es posible que tengan que recurrir a suscripciones u otros modelos de ingresos, lo que significa menos opciones para los consumidores en lo que respecta a dónde comprar y menos contenido gratuito para todos los usuarios de Internet.
Desde un punto de vista tecnológico, en un entorno en el que la medición y la precisión son claves, aquellos que disponen de las plataformas con mayor rendimiento tienen la oportunidad de diferenciarse aún más, siempre que cuenten además con la flexibilidad y agilidad necesarias para poder adaptar sus sistemas a las nuevas circunstancias.
Durante este tiempo, nos hemos centrado en utilizar las últimas tecnologías de aprendizaje profundo y redes neuronales para expandir nuestras ofertas e incluir funciones de audiencia de embudo medio y alto en los niveles de alto rendimiento para los que Criteo siempre se ha sabido. Las relaciones que mantenemos con nuestros clientes nos dan acceso a una gran cantidad de datos comerciales de primera mano, únicos en el sector. En nuestra opinión, la tecnología de punta combinada con datos de calidad forma la base de una plataforma muy poderosa.
¿Cómo impulsa la IA la personalización a lo largo del proceso de compra?
La ingeniería impulsada por IA ha sido parte de la historia de Criteo desde el primer día y ha sido el diferenciador clave que nos ha hecho exitosos. Criteo tiene asociaciones muy sólidas con sus clientes, y estas integraciones profundas nos permiten cumplir nuestra promesa de mostrar el producto adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado.
Al usar IA, podemos crear segmentos de audiencia que los especialistas en marketing pueden usar para aumentar la conciencia, impulsar el compromiso, aumentar las ventas y generar lealtad a la marca a largo plazo. Ningún otro proveedor de tecnología en la industria puede ofrecer tal desempeño en cada etapa del proceso de compra, junto con la medición altamente precisa de ROAS de la que dependen todos los especialistas en marketing.
Por ejemplo, utilizamos nuestra experiencia en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para crear una solución contextual agnóstica de cookies en la que podemos superponer nuestros datos comerciales y, por lo tanto, correlacionar la señal contextual con los resultados comerciales reales, que los productos del análisis contextual normal no pueden. hacer.
¿Cómo trabaja con los datos hoy en día para ayudar a las marcas a comprender mejor a sus clientes?
Muchas de las marcas más conocidas del mundo dependen de otros jugadores, a saber, los minoristas, para vender sus productos. Como tal, las marcas a menudo carecen de los datos que les permitirían ver el panorama general de sus clientes, especialmente cómo navegan el proceso de compra de sus productos.
Los datos que obtienen las marcas suelen estar muy fragmentados e incompletos, lo que significa que tienen una visión muy parcial de sus clientes. Gracias a los estrechos lazos que Criteo interactúa con minoristas y editores, podemos ayudar a las marcas a acceder a las audiencias que son más relevantes para sus productos y, lo que es más importante, proporcionar métricas precisas, donde pueden rastrear la contribución de la inversión en marketing a sus ventas en línea.
¿Cuáles son los principales retos en I+D para los próximos años?
El mayor desafío que enfrentamos en tecnología, y por eso creo que es la mejor industria del mundo, es la presión constante para seguir innovando. En tecnología, si no te mueves, te atrasas. Esto hace que las cosas sean extremadamente dinámicas y que tengas que renovar constantemente tus conocimientos. Los desafíos pueden tomar la forma de cambios regulatorios o ambientales, que lo obligan a adaptarse (de ahí la necesidad de flexibilidad y agilidad), mientras que los avances tecnológicos, especialmente en el campo del software de código abierto, ofrecen oportunidades.
Otros desafíos son la adaptación a nuevas formas híbridas de trabajo. Si bien este fenómeno no es exclusivo de las organizaciones de I+D, la naturaleza orientada al equipo del trabajo de I+D hace que sea un problema particular a abordar. Los días en que todo el equipo estaba en una oficina cinco días a la semana son cosa del pasado. Anticipo que los equipos estarán formados por personas que siempre quieren venir a la oficina todos los días, otros que están contentos de no ir nunca o rara vez a la oficina y muchos que quieren la flexibilidad de elegir.
Se vuelve extremadamente importante que los líderes se aseguren de que podamos adaptarnos a esta nueva normalidad y que nuestra cultura de trabajo pueda evolucionar de tal manera que cada uno de estos grupos pueda tener una experiencia laboral fantástica y no sienta que se pierde nada.
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