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Modelos predictivos y mensajes personalizados en la II edición de Datecnoligencia

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Modelos predictivos y mensajes personalizados en la II edición de Datecnoligencia

  • Zenith celebró una nueva edición de su encuentro de data y tecnología
  • Neus Herranz, de Conversant, Gilles Moncaubeig, de Teads; y Monchi, del Sevilla F.C, fueron los ponentes

Zenith organizó la segunda edición del encuentro Datecnoligencia, con el objetivo de abordar temas relacionados a la combinación de la data y la tecnología, así como las oportunidades y desafíos que presenta al sector .

Datos e inteligencia artificial para generar resultados de negocio con un mensaje personalizado

Conducido por Javier Faus, Communication Planning Director & Head of Strategy Board de Zenith, el evento contó con la participación de Neus Herranz, Decision Science Director de Conversant (Epsilon, Publicis Groupe); Gilles Moncaubeig, Co-Founder & Chief Product Officer de Teads; y Monchi, Director General Deportivo del Sevilla F.C.

En su ponencia, Neus Herranz explicó cómo, en Estados Unidos, Conversant utiliza los datos y la inteligencia artificial en las campañas publicitarias para generar resultados de negocio, con un mensaje personalizdo y la creación de identificadores personales o IDs, como una perfecta combinación de datos y tecnología para definir los intereses de las personas y predecir los resultados de las campañas.

A través de su equipo de Investigación y Desarrollo llamado Decision Science, Conversant utiliza Data, Tecnología e Inteligencia para construir modelos que determinan en tiempo real el valor de cada individuo, evalúan cada oportunidad de servir anuncios en función del tiempo y el contexto, y eligen la secuencia de mensajes de mayor relevancia.

Por su parte, Gilles Moncaubeig profundizó acerca de las posibilidades de la publicidad digital y el Machine Learning, al permitir la combinación de retos y automatización, especialmente desde el auge de la compra-venta programática que permite la transacción de anuncios con pujas en tiempo real.

Durante su charla, describió casos de uso de machine learning en los que trabaja Teads, como los modelos de predicción del VTR (View Through Rate), los modelos predictivos para optimizar la compra de inventario en función de la relevancia de la audiencia (bid request), los de detección de formatos incorrectos (broken creatives) o los modelos para buscar perfiles similares o Look-a-Likes.

 

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Por último, Monchi ha compartido su visión aplicada del uso los datos y la tecnología en el mundo del fútbol, explicando estas estrategias puede ayudar a la toma de decisiones eficaces gracias a un análisis de la información en tiempo real, como puede ser en el caso de scouting de futuros jugadores.

El uso de datos en tiempo real para la selección de jugadores de fútbol

Otro de los ejemplos citados fue el del uso de la data para monitorizar el rendimiento de los jugadores del Sevilla F.C., tanto en los entrenamientos como en los partidos oficiales y, así, personalizar la preparación física.

Para cerrar, Javier Faus, reconoció que el mundo de los datos avanza de forma tan rápida que hace necesaria la existencia de foros y espacios inspiradores para el debate.

“Esto es precisamente lo que pretendemos en esta nueva edición de Datecnoligencia", comentó el directivo de Zenith, que detalló que el evento busca ofrecer puntos de vista distintos y enriquecedores sobre el funcionamiento y la utilización de los datos. "Y todo ello abordado desde el rigor y la pasión de algunos de los mejores profesionales del uso del dato”, destacó.