Dmexco

Entrevista a Michele Marzan, CSO de MainAd

"El futuro del machine learning sitúa a los humanos en el centro", M. Marzan, de MainAd

MainAd estuvo presente en DMEXCO, la feria digital celebrada hace unos días en Colonia (Alemania), y allí pudimos entrevistar a Michele Marzan, CSO de la compañía

MainAd en DMEXCOEl concepto machine learning ha entrado de lleno en toda la industria. Por ello, cada vez son más las empresas que se interesan en este tema y en cómo aprovechar al máximo esta práctica para sacar información valiosa de sus datos. 

Este tema estuvo muy presente en DMEXCO, la feria celebrada hace unos días en Colonia (Alemania), y donde MarketingDirecto.com tuvo la oportunidad de hablar con Michele Marzan, CSO de MainAd, que habló sobre la publicidad programática, el machine learning y las ventajas de la automatización, además de explicarnos cómo funciona la compañía.

¿Qué es MainAd y qué cualidades hacen que la empresa sea diferente?

Somos una compañía de tecnología publicitaria internacional. Nos enfocamos en los resultados de rendimiento, algo que hacemos gracias a nuestra experiencia programática y a través de nuestra solución de tecnología patentada, Logico DSP.

Somos diferentes porque queremos mejorar la publicidad programática. Así, eliminamos el tráfico innecesario, es decir, las impresiones que probablemente no aporten nada. Además, nos enfocamos en el lado de la demanda (el comerciante) y somos agnósticos del publisher. Por lo tanto, proporcionamos una mayor transparencia en el proceso de subasta.

¿Qué es el machine learning y cuáles son sus beneficios?

El machine learning es un subconjunto, una aplicación de inteligencia artificial que refuerza la idea de que los datos pueden ser utilizados y analizados para crear patrones de comportamiento en tiempo real, con el objetivo de predecir acciones futuras.

En nuestra industria, permite a los anunciantes comprender a sus usuarios a través de las tendencias de comportamiento en su sitio web y predecir el siguiente paso, es decir, realizar una conversión. Cada uno de los datos permite a los anunciantes personalizar sus anuncios a usuarios individuales en lugar de mostrar el mismo anuncio a un segmento más grande, lo que puede ser irrelevante para la mayoría de ellos.

Háblenos sobre Logico. ¿Qué es y cómo funciona?

Nuestra solución patentada es una tecnología para aprovechar el poder de machine learning en tiempo real para hacer publicidad de compra mejor que la humana a nivel de usuario único. Logico es un DSP programable y lo diseñamos para aumentar las ventas en los sitios web y móviles de comercio electrónico, lo que permite un enfoque SPO con respecto al SSP múltiple.

Logico busca cómo y dónde la publicidad puede ser más relevante a través de su sistema de clasificación que predice la probabilidad de conversión de los usuarios. Por lo tanto, solo hacemos ofertas por tráfico calificado y usuarios. Además, nuestra herramienta de campaña de servicios administrados ofrece la capacidad de organizar y escalar los objetivos de KPI, administrados a través de tres funciones: Claridad, Elección y Personalización.

¿Cómo pueden aprender las máquinas y cómo podemos vincular esto con Logico?

Una máquina, que en nuestro caso es un software, puede aprender gracias a un poder computacional superior, al analizar Petabytes de datos, como la compra previa del usuario o historiales de navegación.

Logico usa su sistema de clasificación, en tiempo real, para clasificar a los usuarios en función de su probabilidad de realizar una compra, lo que reduce el grupo de usuarios a los más valiosos. Logico explota los grandes datos y el machine learning para evaluar al usuario individual de acuerdo con la ‘lógica de clasificación’.

Aprovechamos esto para alinearnos con las necesidades de rendimiento del cliente. De este modo, se llega al cliente correcto con el mensaje correcto, en el momento correcto y a un coste conveniente. Esta transparencia le proporciona al anunciante un mayor control.

¿Cómo puede el machine learning cambiar el mundo?

Ya está cambiando el mundo y más que lo hará en los próximos años. Chatbots para atender al cliente, automóviles autodirigidos, robótica humana, sistemas antifraude, diagnóstico de pacientes más rápido, etc. En la actualidad el machine learning y el internet de las cosas están mejorando el modo de comunicarnos y vivir nuestra vida diaria.

¿Cómo podemos aplicar el machine learning al marketing?

Las empresas están acostumbradas a tener una gran cantidad de datos, pero no a obtener lo mejor de ellos, a sacar provecho. El machine learning básicamente ayuda a las empresas en este campo para que puedan personalizar planes de marketing para diferentes usuarios, optimizar su compra y planificación de medios de acuerdo con un conjunto de objetivos, aumentar la retención de clientes gracias a los programas de lealtad personalizados. En la atención al cliente, ya vemos que los chatbots aumentan la velocidad y la calidad de los servicios, al menos para las necesidades básicas.

El machine learning se alimenta de datos. ¿Qué ha aportado el GDPR al sector?

El GDPR también presenta algunos desafíos y oportunidades. Básicamente, el GDPR puede aportar grandes beneficios cuando hablamos de datos personales porque los usuarios, tanto en el ámbito online como offline, validarán sus datos con más precisión. En otras palabras, ahora estamos entrando, gracias al GDPR, en un juego serio sobre los datos con menos confusión que en el pasado.

¿El machine learning puede poner en peligro los trabajos actuales?, ¿cuál es su futuro?

En absoluto, porque hay mucho por hacer y hay una gran necesidad de científicos de datos y especialistas en software. También en los departamentos de marketing habrá más personas porque aún queda mucho por hacer. El futuro del machine learning está vinculado a la automatización de procesos, decisiones y predicciones con los humanos en el centro.

¿Qué opinas sobre DMEXCO 2018?, ¿qué novedades han mostrado este año en el evento?

El hecho de construir estrategias de marca definidas ha sido uno de los temas centrales del evento, destacando su importancia para crear un compromiso transparente con las audiencias. El machine learning ha sido un tema candente también. En MainAd destacamos en este campo, y somos un caso de éxito de Google Cloud Platform que usamos para construir Logico. En DMEXCO nos reunimos con nuestros socios del lado del SSP para aumentar nuestra cooperación, y presentamos nuevas estrategias para Logico: la estrategia “BlackFriday” para la siguiente alta estacionalidad para las ventas y la estrategia “Super Prospecting” para atraer nuevos prospectos y usuarios a nuestros sitios web de clientes.

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