Cómo Adobe utiliza la IA internamente para impulsar el crecimiento

El jueves pasado, el director de estrategia empresarial de Adobe, Don Bennion, dio una presentación esclarecedora en nuestro evento en línea AI in Marketing.

La charla ofreció consejos prácticos y ejemplos de cómo Adobe ha utilizado cada vez más la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en sus actividades internas en los últimos años.

Sus prácticas se basan en el poder predictivo de las métricas de experiencia del cliente y su propio modelo operativo basado en datos (DDOM). La empresa se está moviendo ahora para poner estas herramientas y técnicas a disposición de socios externos.

Aquí están mis conclusiones clave.

IA y atribución

La atribución fue realmente la primera área en la que Adobe comenzó a utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Alejándose de los modelos simples como el 'primer clic' y el 'último clic', y luego los modelos 'en forma de U' y 'lineales', la incorporación de AI y ML mejoró enormemente los modelos de Adobe.

Bennion destaca dos formas de asignar crédito en la atribución:

1. Influyente: cuando se alcanzan los puntos de contacto, todo el crédito se comparte con estos puntos de contacto
2. Incremental: calcula cuánto del crédito debe asignarse a los medios y al marketing.

Adobe se trasladó al área incremental. La hipótesis es que si Adobe detiene todos sus esfuerzos de marketing, seguiría vendiendo productos. Después de todo, los clientes realizan compras que se basan, al menos en parte, en factores como la lealtad a la marca y el boca a boca.

Usando IA capacitada en sus datos internos, pudieron establecer una línea de base del 50% del valor de marketing de cada compra. A partir de aquí, podrían ponderar todos sus puntos de contacto individualmente y, de manera crucial, reducir los costos de marketing o asignarlos mejor, de manera más eficiente de lo que sería posible asignando crédito con el método influyente.

IA y personalización

Otra área en la que Adobe está incorporando IA es en la personalización.

"El marketing uno a uno es el nirvana", dice Bennion. "Pero la segmentación sigue siendo una herramienta importante para nosotros".

En el pasado, Adobe solía segmentar por atributos y comportamientos. Esto tiene valor, pero está claramente limitado en la era de los macrodatos. La respuesta de Adobe fue utilizar IA para desarrollar modelos de propensión .

Adobe asignó un 'puntaje de propensión' a cualquier evento de éxito, ya sea una conversión o una compra, etc. Luego, podrían preguntar lo siguiente a los clientes potenciales:

• ¿Cuál es el puntaje de propensión de una persona a comprar un producto?
• ¿Cuál es el puntaje de propensión de una persona a actualizar?
• ¿Cuál es la propensión a la deserción?

… Luego usa esto para crear segmentos.

La empresa de tecnología Nvidia hizo precisamente esto. Crearon puntuaciones de propensión para "jugadores frecuentes" y "jugadores poco frecuentes", respectivamente. Entendieron que ambos segmentos tienen hábitos diferentes cuando se trata de realizar compras, actualizar o responder a mensajes de marketing.

El resultado fue que Nvidia pudo utilizar estas predicciones para personalizar las experiencias de sus clientes con una precisión del 96%.

¿Cómo ha cambiado la sofisticación?

Una de las preguntas clave que surgieron durante la presentación de Bennion se centró en cómo ha visto cambiar la sofisticación de los datos a lo largo de los años.

Si bien la atribución y la personalización que incorpora la IA sigue siendo una aproximación, destacó cómo el sector siempre está evolucionando.

Se puede acceder a más datos desde puntos de contacto no web. Tenemos un mejor modelado. La velocidad y el procesamiento son más rápidos con los datos de IA, lo cual es importante para la unidad y la escala '', dijo Bennion.

Eso no quiere decir que no se mencionaran posibles obstáculos en el camino para los especialistas en marketing basados ​​en datos. Sobre todo a la luz de los recientes anuncios de Google para eliminar las cookies de terceros en Chrome en los próximos 2 años.

Conclusiones para los especialistas en marketing en la era de la inteligencia artificial

Los especialistas en marketing ciertamente deben adaptarse en este panorama en constante cambio, pero Bennion cree que es al menos tan importante para ellos tener una comprensión sólida de su negocio, en lugar de simplemente esforzarse por comprender mejor la ciencia de datos.

Las estrategias de crecimiento clave para Adobe son:

1. Adquirir nuevos clientes.
2. Venta cruzada / Up-selling.

Sin duda, estrategias de crecimiento como estas resultarán familiares para empresas de todos los tamaños y en muchos sectores.

Para la adquisición de clientes, Adobe se pregunta: ¿Quién tiene la propensión a comprarnos? Cuando se trata de ventas cruzadas, es decir, lograr que los clientes actualicen o realicen una compra relacionada, los modelos de propensión a la deserción están demostrando ser enormemente útiles.

Está claro cómo la IA a través de la atribución incremental, así como el modelado de propensión que se alimenta de la personalización, está ayudando a Adobe a lograr sus objetivos aquí. Y no es un gran salto ver cómo otras marcas pueden aprovechar la IA para mejorar su ROI de marketing también.