Marketing

Entrevista a los ganadores españoles del Data Science Hackathons de I-COM Global 2018

La interpretabilidad de los datos, el gran reto del marketing

La creatividad y los datos juntos tienen un gran poder, y de ello nos han hablado los ganadores españoles del Data Science Hackathons de I-COM Global 2018

La interpretabilidad de los datos, el gran reto del marketingEl pasado mes de abril se celebró I-COM Global, el evento del data marketing por excelencia. Así, San Sebastián se convirtió en la ciudad anfitriona que recibió a los mejores profesionales del sector, con el objetivo de debatir sobre el presente y futuro de los datos en su aplicación al marketing.

Allí, los españoles Andriy Thachenko (DBi), Diego Hernandez (Pintxo), y Angel Cuevas / Ignacio Martín Martínez (UC3M) salieron vencedores el el tier 2 del Data Science Hackathons. MarketingDirecto.com ha hecho una entrevista a los ganadores para preguntarles todos los secretos del concurso, y su visión del marketing y la data.

Primero que nada, ¿qué destacaríais de I-COM Global Summit 2018 y qué lo diferencia del resto de eventos?

I-COM Global Summit es EL EVENTO (con mayúsculas) que ningún profesional del marketing digital debería perderse. Están representadas las empresas más importantes del sector y es el sitio ideal para conocer a futuros clientes, proveedores, partners.

Si bien existen otros eventos donde se puede realizar contactos, I-COM ofrece que junto a los aspectos puramente profesionales un marco incomparable que une la elegancia, la gastronomía y la estética haciendo de los Global Summit de I-COM ese entorno incomparable.

¿Qué supone para vosotros haber ganado el Data Science Hackathons?, ¿habíais participado antes en alguno similar?

La participación en el DSH nos sirve como “termómetro” para medir como de “buenos” somos, nosotros un equipo formado por estudiantes universitarios, en comparación con equipos profesionales. Ganarlo significa que la calidad y destreza de nuestros estudiantes está al nivel de las empresas más importantes del sector del marketing digital, lo que nos hace sentirnos muy orgullosos.

Además a nivel profesional, el ganar el DSH nos ha permitido darnos a conocer en el sector y estar hoy en día trabajando con varias empresas del sector en proyectos de data science.

Un par de los miembros de nuestros equipos que han participado en las 3 últimas ediciones del DSH (de las que hemos ganado 2 y hemos tenido 3 equipos finalistas) si han participado a título individual o formando parte de otros equipos en otras Hackathones. Pero la mayoría de los miembros de los equipos de los diferentes años no habían participado anteriormente en este tipo de eventos.

¿Cómo se consigue ganar un Data Science Hackathons?

En mi opinión y en base a mi experiencia con los siguientes ingredientes: Talento, Compañerismo, Trabajo duro y finalmente un poco de suerte.

El talento es el ingrediente fundamental, necesitas tener un equipo de gente realmente competente ya que te enfrentas a equipos de gran nival. El compañerismo y buen ambiente es fundamental, estás trabajando en equipo durante 24h casi sin parar, hay momentos de cansancio, de derrotismo, etc. El tener un equipo compacto donde la gente se lleve bien, esté dispuesta a ayudar es fundamental para superar esos momentos difíciles. El tercer ingrediente es tener una capacidad de sacrificio y de trabajar “duro”, ya que el reto es complejo y se necesita estar centrado en el trabajo durante periodos de tiempo muy largos. Finalmente, como en todo en la vida la suerte también influye un poquito, aunque tienes que tener los tres primeros ingredientes que menciono arriba para entonces contar con un poco de suerte, sólo con suerte no vas a ningún sitio.

¿Podríais explicarnos con qué técnicas y trabajos lograsteis, cada uno de vosotros, el premio?

En la primera hackathon que ganamos, en 2016 en Sevilla, ganamos el premio por la combinación de un buen modelo que utilizaba técnicas de regresión lineal que demostraban que los meses anteriores más cercanos sirven para predecir mejor los eventos (en este caso tweets) que suceden en un mes concreto. Además presentamos un “producto” que utilizaba técnicas de similaridad semántica que permitían aplicar nuestro modelo de manera general a cualquier cliente interesado en analizar las conversaciones en Twitter sobre sus productos o temas relacionados a ellos.

En la segunda hackathon, en 2018 en San Sebastián, se aplicaron técnicas de predicción de series temporales, muy eficientes para solucionar el reto que se planteba. En concreto, estas técnicas nos sirvieron para ser el equipo que obtuvo los mejores resultados en la parte cuantitativa de todos los equipos participantes. Finalmente, la parte cualitativa se centro en el customer journey y como los resultados de nuestro modelo servían para explicar mejor este customer journey.

¿Qué consejos daríais a alguien que quiere ir a un hackathon?

Que vaya a disfrutar de la experiencia y a pasárselo bien con los miembros de su equipo y que esté preparado para trabajar duro, porque son 24 horas muy intensas. Qué no piense en ganar o perder, sino en disfrutar la experiencia, porque es muy enriquecedora.

¿Por qué es tan importante en la actualidad el análisis de los datos?, ¿qué beneficios puede traer a las empresas?

Una frase muy común es que los datos son el petróleo del siglo XXI, pero este slogan es muy real. Con la capacidad de computo y las técnicas de análisis de datos que tenemos hoy en día, el dato puede ayudar enormemente a las empresas en múltiples facetas, por ejemplo: conocer mejor cómo son sus clientes, qué les gusta y qué no les gustas, analizar de manera objetiva aquellos aspectos de la operativa que están generando un coste innecesario. Por primera vez se puede entender las razones de por qué hay cosas que funcionan y cosas que no funcionan (hasta ahora se sabía que había cosas que funcionaban y cosas que no basándonos en la experiencia, la intuición, los resultados, pero no se sabía por qué). La respuesta a esta pregunta sería que el beneficio para las empresas es enorme, muchas ya se han dado cuenta y están actualizando sus procesos para añadir el análisis de datos como una pieza clave de los mismos.

Nosotros, estamos a día de hoy ayudando a varias a acometer este paso. Desafortunadamente, muchas otras todavía no son conscientes de los beneficios que pueden obtener a través del análisis de datos. Es labor de todos los que estamos involucrados en este mundo, divulgar el valor del dato y los beneficios. De alguna manera evangelizar el mensaje de la importancia del análisis de datos para llegar a todas las empresas que no son conscientes de ello.

Pero más allá del sector empresarial, el análisis de datos nos puede ayudar a entender fenómenos tan importantes de la sociedad como la desigualdad, los flujos migratorios, los conflictos políticos y/o bélicos. Nosotros estamos trabajando ya de manera conjunta con economistas, politólogos, sociólogos para entender fenómenos como la brecha de genero digital o la similaridad cultural entre países.

¿Cómo va a cambiar el GDPR el sector del marketing?, ¿serán capaces las empresas de adaptarse al máximo?

Lo va a cambiar sin duda. Nuestra visión es que la GDPR debe verse como una oportunidad y no como una piedra en el camino. La GDPR, aunque tiene algunos aspectos mejorables, tiene una filosofía clara para garantizar que los datos personales de los ciudadanos se utilizan de manera apropiada, algo que como sociedad deberíamos entender que es lo correcto. Lo que algunas empresas estaban haciendo hasta ahora como por ejemplo utilizar datos para perfilar a menores de edad, utilizar datos de salud, orientación sexual, preferencia religiosa, etc de los usuarios sin el consentimiento de éstos estaba mal. Con la GDPR estos datos se pueden seguir usando, con el consentimiento explicito del usuario, que nuevamente es la manera correcta de hacerlo.

Por tanto la GDPR debe verse como una oportunidad para corregir algunas cosas que se estaban haciendo mal, como las que he mencionado anteriormente, y pasar a hacerlas bien. Existe un grupo de startups y empresas que comparten esta visión y están trabajando en desarrollar productos y servicios que permitan obtener dato de alta calidad y cumpliendo a la vez con la GDPR. Nosotros estamos colaborando con algunas de ellas, y creemos que el resultado será positivo para el mundo del marketing. Y creemos que el resultado será positivo en el largo plazo, ya que el marketing y en especial el marketing digital, dependen en gran medida de la confianza del usuario/consumidor. En marketing digital los abusos cometidos por algunos pocos están generando un nivel preocupante de falta de confianza entre los usuarios, que están empezando a tomar acciones como la instalación de ad-blockers. La GDPR es una acción que contribuye a que las cosas se hagan mejor de manera que la confianza de los usuarios deje de perderse o se pueda recuperar. En resumen, la confianza del consumidor es un pilar fundamental de este negocio, y la GDPR contribuye a generar confianza ya que el consumidor está más protegido ante abusos.

¿Cuáles son los mayores retos a los que nos enfrentamos en el ámbito de Data Science?, ¿cuáles serán los avances, a vuestro juicio, del tratamiento de datos en los próximos años?

En nuestra opinión uno de los mayores retos es la interpretabilidad. Se están desarrollando modelos utilizando técnicas avanzadas como es el Deep Learning, que operan con cantidades ingentes de datos (terabytes, exabytes, etc). Los resultados de están técnicas se están demostrando muy valiosos en procesos de optimización, ya que mejoran los resultados claramente. Sin embargo, no se sabe por qué, son modelos que operan con decenas de miles de variables y dan un resultado pero nos falta ser capaces de interpretar las razones de por qué aquello que arrojan estas técnicas funciona tan bien. Esto es uno de los retos a los que nos enfrentamos en los próximos años, la interpretabilidad de los modelos.

¿Cuáles son los próximos proyectos que tenéis en mente tanto a corto como a largo plazo?

Nuestros proyectos se agrupan en dos líneas, una dirigida a la empresa y otra dirigida a fines sociales. En la parte de empresa estamos trabajando a su vez en dos líneas: En primer lugar la generación de confianza, transparencia y auditoría en campañas de publicidad digital. Hemos generado diferentes tecnologías que permiten auditar de manera eficiente la calidad de las campañas publicitarias en aspectos como visibilidad, calidad del inventario, etc. Estas tecnologías se están utilizando ya en diferentes entornos en producción.

En segundo lugar estamos desarrollando una tecnología para optimizar diferentes KPIs de diferentes agentes del mundo del marketing digital como agencia de medios, DSPs, etc. Esta tecnología se basa fundamentalmente en técnicas de machine learning y modelado estadístico para maximizar la eficiencia de las campañas en la optimización de los diferentes KPIs (visibilidad, tasa de clicks, ROI, etc).

En la parte de fines sociales estamos trabajando en proyectos basados en el análisis de datos en colaboración con economistas, sociólogos, politólogos de algunas de las universidades más prestigiosas del mundo como el Massachusetts Institute of Technology (MIT) de EEUU o la universidad ETH Zürich de Suiza. En estos proyectos utilizamos técnicas de análisis de datos para abordar problemas tan relevantes como la brecha de género, el análisis de la similaridad cultural entre países, estudio de conflictos internacionales o nuevos modelos impositivos más acordes a la realidad actual de un mundo globalizado y digital.

Por supuesto, animamos a cualquier empresa o institución interesada en conocer más detalles sobre cualquiera de los proyectos en cualquiera de nuestras líneas de investigación que nos contacte.

Te recomendamos

Energy Sistem

School

Podcast

BTMB18

Compartir