La intersección entre la Inteligencia Artificial y la economía conductual está revolucionando el sector del marketing digital, lo que está modificando la manera en que los consumidores toman decisiones de compra.
Detectar qué quiere el consumidor y cómo toma las decisiones es clave para entender la transformación digital en la que llevamos inmersos desde hace varios años. Además,también resulta indispensable ser conscientes de en qué punto se encuentran los consumidores y cómo los avances tecnológicos han derivado en un incremento del comercio electrónico.
En este podcast hablamos de qué es brand economics y cómo está teniendo un impacto directo dentro de las estrategias del marketing digital actual.
Para ello, hemos contado con la participación de Álvaro Gaviño, Behavioral Economics, principal manager en BBVA y miembro del Observatorio de Economía de Conducta del Cemat.
Actualmente, Gaviño está centrado en el crecimiento del Departamento de Economía Conductual del Banco y en la explotación conjunta de esta disciplina con las capacidades de la Inteligencia Artificial.
Esto le ha llevado a lanzar el proyecto Vela: un proyecto que combina ambas disciplinas para mejorar los resultados de las campañas de marketing digital. Este conocimiento y experiencia profesional también le han permitido ponerlo al servicio de proyectos de sostenibilidad, salud financiera o ciberseguridad, entre otros. De esta manera, se trata de un experto con un fuerte compromiso con la divulgación dentro del ámbito académico, y que comparte sus conocimientos y descubrimientos a través del Observatorio de Economía de la Conducta. Además, ejerce su vocación docente impartiendo numerosas charlas, y es profesor adjunto del Instituto de Empresa para el Grado de Science.
¿Qué podrás escuchar en este podcast?
- En qué consiste la economía conductual.
- Las razones por las que la economía conductual tiene un impacto directo en las estrategias de marketing digital.
- Los errores más comunes de las empresas en el enfoque al consumidor.
- El proyecto BELA.
- Los cambios o mejoras desde que se han implementado los modelos de economía conductual.
- Las técnicas específicas de economía conductual.
- Las principales métricas de éxito para evaluar la efectividad de las campañas basadas en la economía conductual.
- El equilibrio entre la optimización y la ética en el uso de datos y la persuasión del consumidor.
- La evolución de la intersección entre la Inteligencia Artificial y la economía del comportamiento.
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[Transcripción del Podcast]
EC: Hola, soy Esther Checa y hoy vamos a hablar de qué es el brand economics y cómo esta disciplina tiene un impacto directo dentro de las estrategias del marketing digital actual.
Para ello, hoy contamos con Álvaro Gaviño Behavioral Economics, principal manager en BBVA y miembro del Observatorio de Economía de Conducta del Cemat.
Actualmente, Álvaro está centrado en el crecimiento del Departamento de Economía Conductual del Banco y en la explotación conjunta de esta disciplina con las capacidades de la inteligencia artificial.
Esto le ha llevado a lanzar el proyecto Vela: un proyecto que combina ambas disciplinas para mejorar los resultados de las campañas de marketing digital. Este conocimiento y experiencia profesional también le han permitido ponerlo al servicio de proyectos de sostenibilidad, salud financiera o ciberseguridad, entre otros. Álvaro tiene un fuerte compromiso con la divulgación dentro del ámbito académico, comparte sus conocimientos y descubrimientos a través del Observatorio de Economía de la Conducta. Ejerce su vocación docente impartiendo numerosas charlas y es profesor adjunto del Instituto de Empresa para el Grado de Science y profesor titular de la Universidad. Evidencia para el Master of Science in Behavioral Economics.
Muchas gracias Álvaro por estar hoy con nosotros. Va a ser un lujazo conocer la actividad que realizas dentro del banco y sobre todo el valor de esta disciplina dentro de la industria del marketing digital.
AG: Muchísimas gracias a vosotros por la invitación. Encantado de estar aquí con vosotros.
EC: Pues Álvaro, vamos a tocar un tema en el que, bueno, tú eres experto, pero sí que me gustaría para aquellas personas que no estén tan familiarizadas con esta disciplina, me gustaría que empezáramos por entender el concepto de qué es exactamente la economía conductual y por qué ésta puede ser aplicada a un rango bastante amplio de disciplinas.
AG: Claro que sí. Hay veces que no resulta fácil explicar qué es el economics y una explicación un poco llana es pensar en cómo pensamos.
Es una nueva manera de entender cómo tomamos decisiones. Y claro, eso así dicho en tan cortito, pues puede llegar a entender bien. Pero tiene muchísimas implicaciones.
Porque si lo piensas, en la sociedad, las organizaciones y nosotros mismos, pues somos eso, decisiones.
Con lo cual, si somos capaces de entender cuáles son nuestras preferencias, por qué hacemos lo que hacemos y cómo tomamos decisiones, pues seguramente las organizaciones, la sociedad,se pueden diseñar políticas públicas también que en realidad la economía viene de ese mundo, pues para ayudar a las personas y por ende a las organizaciones a tomar mejores decisiones.
EC: Esta disciplina aplicada a una industria, concretamente la industria del marketing digital.
¿Por qué crees que tiene un impacto directo sobre las estrategias que podemos estar llevando en el día a día?
AG: Bueno, pues ahí fíjate, casi te lo enlazo con la pregunta anterior.
My Economics es una disciplina de disciplinas muy apalancada en el método científico, con lo cual tiene mucha aplicabilidad en el mundo de ventas digitales por la facilidad que tiene ese mundo de realizar experimentos.
En este estudio de cómo tomamos decisiones y la reacción irracionalidad humana y cómo nuestros errores son sistemáticos, los ya tan afamados sesgos psicológicos, sesgos/mecanismos cognitivos.
A nosotros desde la disciplina, nos gusta mirar lo que hace la gente y no preguntarles qué harían en el futuro o por qué hicieron algo en el pasado. ¿Por qué? Porque muchas veces ni nosotros mismos somos conscientes de por qué hacemos lo que hacemos.
De hecho, muchas veces hacemos construcciones o racionalizamos un comportamiento pasado, con lo cual hay cierta problemática cuando cuando se hacen preguntas, sobre todo en los típicos focus group o entrevistas, o en estudios de todo tipo, investigaciones de todo tipo que son declarativas.
Siempre pongo el mismo ejemplo: no hay un estudio súper famoso que se hizo en un supermercado en el que en días alternos se ponían música francesa y música alemana. Los días de música francesa se vendía más vino francés en la sección de vinos y los días de música alemana. La gente hay veces que responde cerveza, pero no se vendía más vino alemán. Y esto lo que dice, es bueno, pues lo que ya sabemos desde que se sabe desde hace mucho en psicología, es el condicionamiento, el típico efecto del perro de Pavlov. Pero lo interesante es que cuando luego se le preguntaba a la gente por qué había comprado el vino francés o el vino alemán, pues todos hacían un constructo de su comportamiento pasado.
Oye, pues los del vino alemán decían que era porque querían probar algo nuevo o porque les había convencido la relación calidad precio, etcétera.
Los del vino francés pues que por si la uva o porque son gourmet y demás, pero nadie decía que era por la música, con lo cual eso tiene grandes implicaciones en marketing.
No estamos diciendo que haya que dejar de hacer marketing, research clásico o declarativo, pero sí que al menos hay que tener en cuenta o muy en cuenta esa diferencia entre lo declarado y el comportamiento real o el por qué de lo que hacemos. Y lo enlazo con ventas digitales.
Nos gusta mucho mirar lo que hace la gente y hacen mucho experimento, mucho RCT, mucho testing, mucho prepost también. Obviamente investigación cuantitativa, porque no siempre es fácil hacer una testing, sobre todo cuando estás hablando de lanzar un nuevo producto, un nuevo servicio o incluso un flujo. No puedes duplicar, por decir algo de una manera, los costes de producción. Pero en el mundo digital y sobre todo en la parte de comunicación y última milla, pues sí que es más sencillo a veces hacer este o aplicar este método científico y por eso la aplicabilidad es es más directa. O sea, no es que solo se pueda aplicar a ventas digitales, porque también hacemos digital economics o economía conductual en mundo no digital en mundo de oficinas. Y también se puede hacer experimentación o cuasi experimentación en oficinas, por ejemplo en call center. Pero en el mundo digital es relativamente más sencillo.
EC: Álvaro, a quien tu experiencia y en base a esto qué estás comentando, ¿cuál crees que son los errores más comunes que se suelen cometer muchas veces desde las empresas en ese enfoque hacia el consumidor? ¿Y cómo crees que este método científico, como estás comentando, podría ayudar a mejorar esa relación con el cliente?
AG: Bueno, pues yo creo que precisamente eso es muchas veces no entender realmente las necesidades del cliente, porque muchas veces ni los clientes o los empleados ni siquiera sabemos o tenemos claras nuestras preferencias o decisiones de antemano.
Entonces, bueno, el mantra este que se lleva usando décadas de las organizaciones que son client centric, pues ahí hay una voluntad y es una voluntad real. Lo que pasa es que yo creo que al menos en Chicago, Economics viene a ayudar a esto, a que esto sea una realidad o que sea una perspectiva nueva. No es, no es la panacea, no viene a sustituir a ninguna otra disciplina, pero sí que viene a complementar otras disciplinas precisamente para entender las necesidades de los clientes y diseñar en consecuencia. Yo siempre digo bueno, pues me preguntabas qué disciplina de Economics es entender las decisiones. Eso es súper genérico, no es la fortaleza que tiene la economía conductual.
Si tú hablas de seres humanos y hablas de decisiones, prácticamente estás hablando de todo, porque ya no es solo pensar en el cliente final, sino cuál es el proceso interno que te lleva al cambio de comportamientos.
También siempre decimos que detrás de un reto de negocio, sea cual sea, hay uno o varios comportamientos subyacentes que lo habilitan o deshabilitan. Entonces siempre se pueden traducir porque de alguna manera los retos de negocio son retos comportamentales. Si eres capaz de entender por qué la gente lo hace, seguramente seguramente tengas como mínimo una herramienta más para llegar al éxito.
EC: Totalmente. Oye, en la presentación hacíamos referencia al proyecto Vela y aquí me gustaría que nos contases qué hay detrás de este proyecto y sobre todo, cómo se combina la economía del comportamiento con la Inteligencia Artificial para ese proceso de optimización de campañas dentro del ámbito del marketing digital.
AG: Vale, voy a ver si soy capaz de ir al grano y si no me interrumpes porque, bueno, vela para mí es mi pequeño bebé y va de esto va precisamente.
Bueno, pues aplicar toda la potencia del método científico, de lo que sabemos sobre los sesgos heurísticos, pero también de la importancia del contexto. Entonces, cuando pones todo eso en una coctelera te sale una plataforma como Vela, que por un lado, mediante Inteligencia Artificial Generativa te quitas el cuello de botella de la creatividad.
Durante mucho tiempo y todavía hoy se sigue buscando el Santo Grial de la Hiperpersonalización. Si lo piensas, teniendo una base de datos hiperpersonalizada o hacer, por dar un ejemplo súper rápido, un email para cada una de las personas que tienes en tu base de datos.
En principio eso es fácil, con una lógica súper simple. Lo que no es tan fácil es generar el contenido para toda esa base de datos.
Un contenido 1 a 1. Si nos vamos al caso extremo que te permite la inteligencia artificial generativa, precisamente que los costes de producción de toda esa ingente cantidad de recursos o de creatividades, pues sea factible por primera vez.
Entonces, si combinas la generativa con entrenar a esa máquina, a esa plataforma, esa coctelera con que sea capaz de representar lingüísticamente ciertos sesgos cognitivos, que esos copys o esos textos los planchen las creatividades y que después, mediante experimentación, observando lo que hace la gente, a qué tipo de inputs, qué tipo de banners, la gente es más perceptiva o simplemente generan más interés.
Pues tienes un poco lento en tienes el end to end de algo multitud de creatividades. Hago experimentación a escala, aprendo que funciona mejor y personaliza en consecuencia, que además está conectado por API con Google y Facebook. Entonces, bueno, pues todo el proceso es bastante automático.
EC: Y has hecho una mención a lo del Santo Grial.
Por ejemplo, en el caso de la IA generativa, sí que nos va a ayudar a esa hiper personalización tan bueno, pues tan demandada. Tan comentada por parte de la industria.
AG: Totalmente. Yo soy un convencido de que todas las disrupciones tecnológicas y todas las innovaciones vienen, aunque tienen lados malos, que son innegables. Vienen para mejor, no vienen para el progreso.
Entonces, fíjate si te enlazo con mi liberal Economics o toda la teoría de la arquitectura de decisión en acción. Muchas veces el nudging, el empujoncito, el cambiar el contexto para mejorar una decisión no deja de ser una mejora. Plain Manila o café para todos. No es. Yo tengo este contexto, lo modificó y mejoró el comportamiento de la población general.
Pero eso es subóptimo, no. Al final, si tú eres capaz de entender que los sesgos cognitivos y el contexto no nos afecta exactamente igual a todos y eres capaz de personalizar, vas a ser capaz de modificar esos comportamientos de una manera mayor.
Entonces, yo creo firmemente que eso solo se puede hacer a través de la industrialización en escalado. Llámalo inteligencia artificial, llámalo tecnología a lo X. Pero sí creo que vienen para ayudarnos a esto.
EC: Fabuloso. Oye, Álvaro, volviendo a lo que nos estabas contando sobre vela aquí, me gustaría que nos dijeses, ¿qué cambios o qué mejoras en términos de efectividad habéis visto en ese marketing digital que hacéis desde que implementáis pues esos modelos de economía conductual?
AG: Claro, pues ahí, fíjate, es verdad que la medición es una de nuestras señas de identidad, ya que siempre intentamos entender cómo mejoramos versus campañas anteriores o versus estados anteriores versus contextos anteriores y las campañas que se lanzan a través de vela.
Aunque tendría que actualizar los datos porque hace tiempo que no los sigo. En cuanto a CTR, que es la medida de interés, por llamarlo de alguna manera, es el Click Through Rate. Es simplemente la división entre el número de impresiones y número de clicks que nosotros lo interpretamos precisamente como una medida o como un dato comportamental, es clic o no clic. O sea, siempre traducimos las cosas a nuestro mundo comportamental, pues hemos visto un incremento del 200% versus versus las campañas de control que teníamos establecidas en su momento.
EC: Otra cosa que me gustaría que nos comentaras, ya que estamos hablando de la disciplina, pero a mí me gustaría que ahora profundizásemos en detalles, a lo mejor un poco más concretos en qué técnicas específicas de esta disciplina ves que son especialmente eficaces para, por ejemplo, para reducir la fricción en ese embudo de conversión y mejorar ese proceso.
AG: A ver, en el fondo técnicas hay muchísimas, ya que hay muchísimos frameworks, muchísimas metodologías y luego muchísima literatura.
Hay una lista ingente de sesgos cognitivos y heurísticos que además parece que cada día hay más. No todo el mundo le quiere poner su nombre a un nuevo sesgo, y luego está el método científico.
Entonces, como decíamos al principio, esto es una ciencia de ciencias. Tienes toda la literatura académica en psicología, por supuesto, pero también sociología. A veces miramos antropología, obviamente biología evolutiva, ciertas pinceladas de las pequeñas cosas que se empiezan a poder aplicar de neurociencia. Pero fíjate, para ir un poquito más al grano y ser un poco más prácticos, lo que nosotros intentamos hacer es ver lo que llamamos el happy path en vez de mirar el happy path de hoy, alguien quiere café y va y nos compra café en nuestra web. Ese alguien que quiere un café, se tiene que levantar, ir a por su tarjeta de crédito, ver si le funciona. ¿Qué café quiere? No le va a Internet. Bueno, le interrumpen mientras está en proceso. Bueno, mirar un poco cuál es el contexto real de incluso pequeñas decisiones, porque precisamente en esas fricciones y motivaciones, en ese juego entre oye, yo tengo muchas ganas de tomar café, pero si me lo pones difícil en tu web, pues me bajo al bar de la esquina. O al revés, si el bar de la esquina, el café no está rico, pues aunque tenga que esperar y hacer todo el proceso online, voy a irme por este otro lado, pues justo es un poco ahí donde está la clave, no en ser muy, como decirlo muy.
AG: Focalizarnos mucho en el detalle, dividir mucho un comportamiento en microdecisiones y mirar esos customer journeys con las gafas conductuales. Ahí normalmente lo que haces es levantar un montón de fricciones y ya las propias fricciones ya te muchas veces te vienen las mejoras o las hipótesis de solución.
Algunas son evidentes, yo tengo un amigo que me dice Oye, eso de Economics es sentido común. Sí, a veces sí es sentido común, pero es que muchas veces las organizaciones no aplicamos el sentido común tan tan evidentemente como deberíamos. Otras vienen de la literatura académica.
Oye, en este tipo de situaciones, en este tipo de contextos, ¿por qué la gente no ahorra? ¿Por qué la gente no va al gimnasio? ¿Por qué la gente le tiene miedo a ciertos tipos de financiación? Bueno, siempre o muchas veces encuentras pues eso, Insights de la literatura académica, incluso de casos de uso de otras empresas, de tu industria o de tu industria. Y en el mejor de los casos, incluso puedes hacer experimentación. Oye, aquí tengo una hipótesis de solución en lugar de intentar tener la idea feliz, podía hacer varias hipótesis de solución Voy a testar o si no puedo hacer un experimento, voy a hacer una investigación cuantitativa que me dé pistas de cuál de estas hipótesis de solución tiene mayor probabilidad de tener éxito.
Y bueno, pues nada, a partir de ahí, actuar en consecuencia, modificar procesos, modificar productos y luego medir, que tampoco es fácil, pero al final del todo hay que volver a medir. Oye, he sacado esto al mercado. ¿Es mejor que lo anterior, es peor, lo podemos mejorar? Sería un poco las claves.
EC: De hecho, la pregunta que te iba a hacer ahora es precisamente entender que estás conectado a esta parte de qué técnicas utilizas. A mí me gustaría también saber cuáles son esas métricas que podemos trabajar para evaluar la efectividad de aquellas campañas o de aquellas acciones donde se les ha aplicado esta parte de la economía conductual.
AG: Claro, nosotros al final somos una capacidad, estamos al servicio de las líneas de negocio y de otras disciplinas. Estamos al servicio obviamente de de como decía, pues el el objetivo del producto o del canal. Pero también hay veces que le damos servicio a diseño o a marketing, y ventas digitales, a recursos humanos, a ciberseguridad, a riesgos. O sea, al final nos ponemos al servicio del objetivo de los compañeros con los que trabajamos.
Entonces la respuesta corta es que nos ponemos las mismas métricas de medición que el proyecto en el que nos embebemos, pero y aquí también viene una parte que diría que es clave.
Es que muchas veces nosotros nos ponemos KPIs intermedios de comportamiento. Oye, pues si nosotros lo que sabemos es que queremos que la gente ahorre más, no podemos poner como KPI el volumen de ahorro de los de los clientes del banco. Lo que tenemos que hacer es, oye queremos que entren en nuestra solución de salud financiera.
Queremos que estén cuanto más tiempo posible. Queremos que miren o que hagan o incrementar el número de simulaciones de ahorro o de depósitos a plazo. Queremos que nuestra fuerza de ventas sea proactiva en entrar en las herramientas de asesoramiento de los clientes.
Entonces nos ponemos esos campeones intermedios que sabemos que llevan a la decisión o al comportamiento final que queremos ayudar a modificar. Pero cuanto más específico sea y cuanto más podamos desgranar los comportamientos intermedios y tengamos esos KPIs medidos e influenciados, pues mejor será la calidad de nuestras intervenciones.
EC: Buen punto. Oye, una cosita, a mí me gustaría en base a la experiencia que tienes y llevas estos años trabajando dentro de este ámbito, que nos pudieses a lo mejor compartir algún ejemplo, algún caso de uso en donde aplicando esta práctica, bueno, pues han revelado una serie de insights que habéis visto que han podido ser considerados como inesperados en ese comportamiento del consumidor.
AG: Pues me cuesta de oír porque la verdad es que el equipo ha crecido muchísimo en el área de responsables.
Nuria Pesquera y la verdad es que ahora tenemos un equipo grandísimo a nivel global y sería casi injusto quedarnos con uno porque la cantidad ingente que tenemos. Pero te diría que la personalización, el entendimiento del contexto de nuestros clientes, es clave. Me viene a la cabeza. Bueno, pues los seguros de auto me vienen a la cabeza. Seguros de hogar me viene a la cabeza en ahorro e incluso sostenibilidad, en la que somos capaces de entender cuáles son las necesidades particulares de un cliente. Pero desde esta perspectiva nuestra, utilizando proxies y atributos o interpretaciones de los datos que ya tenemos, desde ese, desde esa clave comportamental y entender que la segmentación sociodemográfica clásica en algunos casos está agotada y que hay que incluir atributos nuevos del contexto del cliente para ayudarle, para para generar mayor interés, mayor engagement en un user experience superior y obviamente ayudar a los retos de negocio.
EC: Bueno, esta disciplina, como prácticamente todas las disciplinas, todo lo que estamos viendo dentro de la industria del marketing digital y sobre todo cuando hablamos de los entornos digitales, la inteligencia artificial es algo que está lógicamente arrasando o impregnando cualquier tipo de evolución que tienen éstas. Me gustaría saber un poco con el crecimiento de esta tecnología y esta capa de la economía conductual, ¿cómo ves esos equilibrios en los procesos de optimización, pero sobre todo su impacto dentro del ámbito de la ética, en el uso de los datos y en la persuasión del consumidor?
AG: Sí, es súper buena pregunta, que además siempre sale en Bueno, lo decía casi en una de las preguntas anteriores no toda disrupción tecnológica con cierta potencia, pues tiene pros y contras, pero no dejan de ser herramientas.
Tanto la inteligencia artificial como el General Economics es una herramienta que está en manos de organizaciones que las tienen que usar para el bien o para el mal. Siempre uso los mismos ejemplos. Un martillo se puede utilizar para clavar clavos y construir una casa o para darle a tu vecino en la cabeza.
Lo que ocurre, que fija tradicional Economics, y aunque funciona y es potente, no es magia negra. Quiero decir que yo, aunque sea el mismísimo Kahneman o Zeiler Premios Nobeles, padres de De Economics o Herbert Simon, que además fue uno de los ponentes iniciales de la conferencia de Dartmouth, que se considera un poco como.
El pistoletazo formal del estudio de la inteligencia artificial y este señor, pues se considera el padre de la inteligencia artificial y padre de Digital Economics. Porque hay un. Hay un enlace natural, aunque fuera uno de estos tipos.
Si tú no quieres comprar una casa, yo no te voy a poder vender una hipoteca. No si no tienes el deseo de ahorrar, por mucho que yo intente manipularte. Es muy complicado que yo modifique tu comportamiento profundo.
Lo que sí que se puede hacer es una mejora del marketing, que es una mejora de la creación de productos y servicios y se puede mover a la aguja en grandes números. Para qué oye, si yo creo que mi organización tiene buenos productos y servicios, pues que los comercialicemos mejor que la competencia. ¿La inteligencia artificial quizás sí que es otro tema y la inteligencia artificial sí que veo a futuro, pues es una injerencia muchísimo mayor que la división en Economics por sí misma. Pero bueno, habrá que esperar. A mí lo que más me preocupa. Yo soy súper positivo. Eso también es cierto que yo te decía al principio que lo veo todo desde la perspectiva del progreso. A mí la parte de la inteligencia artificial que me parece que puede ser peligrosa es si llega a generar una post verdad y si somos súper dependientes de las máquinas y no tenemos la capacidad de hacer drill down y entender por qué nos están diciendo ciertas cosas. Las máquinas no es que no tengamos esa capacidad de referencia original, pero creo que para eso queda bastante bueno.
También usó el mismo ejemplo de la energía atómica. Se puede generar energía limpia y barata o hacer bombas. Bueno, depende de nosotros como sociedad cómo utilicemos estas disrupciones tecnológicas.
EC: Totalmente de acuerdo. Para ir cerrando Álvaro y rescatando también esta parte del impacto de la inteligencia artificial, me gustaría que nos ayudases o que te proyectases, mejor dicho, a cinco años vista. ¿Dónde crees que evolucionará esta intersección entre una tecnología como la inteligencia artificial y una disciplina como el Behavioral Economics, específicamente dentro del ámbito del marketing digital?
AG: Bueno, yo creo que al final la intersección nos va a dar nuevas maneras de investigar.
Por un lado no te lo decía, lo comentábamos antes, no hay veces que en el mundo digital es más fácil investigar, pero no es para nada perfecto en el mundo no digital también.
Entonces yo creo que en esa mirada completa del customer journey que te hablaba del café, pues muchas veces el customer journey empieza en físico, acaba en digital o empieza en digital, acaba en físico. Por el camino hablas con amigos, con tu cuñado, ves un cartel en la carretera, te vas autoconvenciendo a esos paneles o esos customer journeys que pintamos a veces en las organizaciones. Son muy simplistas. Con lo cual yo creo que la Inteligencia Artificial nos va a venir a ayudar a hacer una investigación más profunda, tanto en digital como en digital, y a entender los contextos con muchísimas más variables de las que tenemos en cuenta ahora mismo. Eso es. No Happy Path o un Happy path de los que hablaba antes.
Obviamente, la integración de la personalización con ese método científico, pues va a dar muchas alegrías.
Esa capacidad de generar contenido de manera masiva, pero además contenido de calidad, pero además contenido personalizado. Pues yo creo que todavía le queda mucho por recorrer.
Y por último, yo creo que tendría que saltar e ir más, más, más arriba, no solo en la parte final de comunicación y de campañas de marketing, sino en la propia creación de productos y servicios, yo creo que cada vez irá ganando, y que además es algo que defendemos desde Economics, es no estar solo en la milla que muchas veces se nos pone.
No es oye, hazme esto y al final lo que te están pidiendo es que modifiques el copy o la landing page, por supuesto que te puedo ayudar a eso, pero si me dejas que te ayude a conceptualizar el propio producto, seguramente tengamos más éxito.
Entonces, yo creo que la tecnología, la inteligencia artificial y el economics, en conjunción con muchas otras disciplinas, deberán empujar hacia su influencia, hacia allá, hacia estar más, más arriba, en la cadena de valor, en la propia conceptualización y producción de productos y servicios. Yo soy capaz de imaginar que a mí me gusta mucho hacer esos ejercicios de cinco o diez años, incluso más. Bueno, pues sistemas que sean capaces de definir no solo campaneo, sino estrategias, experiencias y los propios productos y servicios.
EC: Totalmente de acuerdo. Sí, de hecho esto último que estás contando me gusta bastante, porque el hecho de conceptualizar esa parte de producto o servicio utilizando una práctica como el behavioral Economics, la tendencia o la lógica nos dice que lo hará más útil y más realista y más adaptado al comportamiento y a la necesidad del consumidor, con lo cual es sentido común que sea una práctica que se pueda extender en los próximos años dentro del ámbito del marketing digital.
Es verdad que, como comentabas, puede aplicarse a otras disciplinas que no tiene que ver con el marketing digital, pero bueno, en este caso presuponemos que será una disciplina que cogerá fuerza dentro de la industria.
Álvaro, muchísimas gracias por el tiempo que nos has dedicado. Muchísimas gracias por el conocimiento. La verdad es que ha sido súper interesante, no solamente como has ido desgranando el concepto, sino como lo has puesto en práctica o lo has ejemplificado, sobre todo para aquellas personas que no están todavía tan familiarizadas con la disciplina y sobre todo, con el valor que puede aportar a las estrategias dentro del ámbito del marketing digital. Así que muchísimas gracias.
AG: Gracias a vosotros. Un placer haber estado aquí y poner mi granito de arena en la divulgación de esta ciencia que para mí es una pasión y que realmente creo que tiene muchísimo valor para para las organizaciones y para la sociedad en general.
