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Me he puesto a dieta de redes sociales

Hace tres o cuatro semanas, decidí que se acabó.

Se acabó una costumbre que he ido desarrollando a lo largo de los últimos años y que me dificultaba concentrarme y aprovechar bien mi tiempo, tanto el de ocio como el de trabajo.

Esa costumbre consistía en llenar cualquier momento no específicamente ocupado por otra cosa con un vistazo a las redes sociales en las que tengo presencia.

Mandaba un email. Vistazo a las redes sociales.

Colgaba una llamada. Vistazo a las redes sociales.

Momento aburrido en la película. Vistazo a las redes sociales.

Momento de tranquilidad y placidez en la butaca. Vistazo a las redes sociales.

Momento cualquiera. Vistazo a las redes sociales.

Vistazo a las redes sociales. Vistazo a las redes sociales.

Así contado, quizá no parezca particularmente preocupante. Y, a ver, no nos engañemos: no estamos hablando de un problema grave de salud. Es, simplemente, una costumbre estúpida: demasiadas veces, me he descubierto abriendo una nueva pestaña de navegador y visitando Twitter o Facebook o LinkedIn para darme cuenta de que no había cambiado nada porque… no hacía más de 10 segundos desde mi visita anterior.

No he llegado a cuantificar cuántas veces a lo largo del día podía hacer el ciclo de “enciendo el teléfono, abro el navegador, voy a Facebook, miro las notificaciones, me muevo un poco por el timeline, cierro el navegador, abro la app de Twitter, me muevo un poco por el timeline, miro las notificaciones, cambio a la app de LinkedIn, miro las notificaciones, me muevo un poco por el timeline, apago el teléfono“.

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Machine Learning: no es magia, pero tampoco estadística

En esto de la Inteligencia Artificial, vivimos un momento paradójico provocado por la confluencia de dos corrientes.

Meme sobre Machine Learning y estadísticaTenemos, por un lado, a quienes creen que estas cosas del Machine Learning no son más que “estadística avanzada”. Este meme que ha pululado por las redes en los últimos meses es un ejemplo de esta corriente de pensamiento.

Por otra parte, están (estamos) los que cada vez queremos hablar menos de “Inteligencia Artificial”, porque cada uno entendemos cosas (muy) distintas cuando oímos este concepto, lo que lo hace peligroso. Tú dices “Inteligencia Artificial” queriendo decir Machine Learning y el de enfrente entiende “máquinas inteligentes que nos van a robar el trabajo como paso previo a esclavizarnos y aniquilarnos”. O, en el mejor de los casos, entiende “con esto haces dos clicks y ya está resuelto”, que viene a ser igual de estúpido.

Y es que, amigos, ni una cosa ni la otra.

Ni “la Inteligencia Artificial” va a cobrar conciencia de sí misma y provocar un holocausto nuclear, ni su forma actual (el aprendizaje automático o Machine Learning) es “poco más que estadística avanzada”.

No es una varita mágica, ni un arma nuclear

El término “Inteligencia Artificial” es desafortunado. Hunde sus raíces en un momento en el que la ciencia aspiraba a replicar nuestra inteligencia. La cultura popular abrazó el concepto, echó a volar la imaginación y logró fijarlo en nuestras retinas y mentes como un proceso imparable cuya culminación era sólo cuestión de (poco) tiempo.

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Más sobre la Inteligencia Artificial Explicable (XAI)

El pasado jueves, participé en una mesa redonda en el I Foro Garrigues Digital, organizado por el conocido despacho de abogados.

Aunque se trataron muchos temas muy interesantes, el asunto que generó más comentarios fue, sin duda, todo lo relacionado con la explotación de los datos y la regulación al respecto. No podía ser de otro modo, en estas semanas de resaca tras la plena entrada en vigor del GDPR.

Y entre las cuestiones relacionadas con los datos, me llamó la atención cuánto se habló de un concepto que, hace sólo unos meses, era un tema marcadamente de nicho: la explicabilidad de la inteligencia artificial.

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La importancia de las sutilezas en el comercio electrónico

Periódicamente, la buena gente de Amazon nos sorprende con el anuncio de una forma de entrega novedosa para sus paquetes. Hace unos años, fue la entrega mediante drones en el jardín de tu casa. Más recientemente, las cerraduras inteligentes para permitir que el repartidor abra la puerta de tu casa y te deje dentro los paquetes. En las últimas semanas, ha sido la posibilidad de dejarte el envío en el maletero de tu coche.

Es muy relevante ver cómo el gigante del comercio electrónico mundial (con el permiso de Alibaba, más regional) presta tanta atención a la parte final de la transacción ecommerce. Amazon tiene claro que un comercio electrónico de éxito no puede limitarse a meter los productos en cajas de cartón y dárselas a un mensajero con la confianza de que todo va a ocurrir sin incidencias: hay que trabajárselo y hay que prestar atención incluso a los detalles más pequeños para que la experiencia de compra sea fabulosa.

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Hacia una plataforma universal y centralizada de gestión de permisos publicitarios… ahí es nada

Hace unas semanas, Google anunció dos nuevas características en las herramientas que pone a disposición de los usuarios para que puedan (podamos) tomar el control sobre los anuncios que vemos. La más llamativa es, sin duda, la posibilidad de deshabilitar, uno por uno, los anuncios de retargeting que recibimos.

Esto es otro paso más en la guerra semi-silenciosa que vivimos contra la publicidad (principalmente, la irrelevante o molesta, pero en el fondo contra toda la publicidad, como explicaré dentro de unos cuantos párrafos). En esta ocasión, sin embargo, no me ha llamado tanto la atención el avance en sí como algunos de los pensamientos que se han generado alrededor del asunto.

El pensamiento que más me ha impactado lo expresó un tal Ben Clarke en este artículo de AdAge: llegará el día en que los consumidores tendrán acceso a una especie de “CRM virtual de anunciantes” que les permitirá elegir a qué marcas dar permiso para que les envíen impactos publicitarios.

La idea me resulta muy atractiva porque es algo que vengo rumiando desde hace un tiempo y que tiene un encaje clarísimo en el mundo post-GDPR y en el actual entorno de ad-blocking.

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Qué es una Customer Data Platform (CDP) y por qué, quizá, no necesitas una

Desde hace un tiempo, una nueva pieza llama a las puertas de nuestras pilas de tecnología de marketing: las “Customer Data Platforms (CDP)”. El año pasado, el interés creció notablemente:

Evolución de "Customer Data Platform" en Google Trends en los últimos años

Evolución de “Customer Data Platform” en Google Trends en los últimos años

En España, es un concepto que aún no se ha popularizado, así que todavía no ha llegado la típica oleada de artículos en plan “5 motivos por los que necesitas una CDP” con los que nuestros “expertos” en social media nos suelen deleitar.

Voy a aprovechar la calma actual para abordar el asunto con suficiente profundidad y, a la vez, distancia. Sin pasiones, vamos. En lo que sigue, voy a analizar qué es una CDP, qué tipo de empresa puede/debe aprovecharla y, también, qué alternativas existen. Te anticipo que, sí, existen alternativas.

Empecemos por el principio: qué es una CDP

Esta es la primera pregunta del millón que nos haremos hoy: ¿qué es una CDP?

Voy a empezar por una definición canónica y aceptada en la industria, de Gartner: una CDP es una base de datos integrada que unifica datos de clientes online y offline, que permite el modelado y que dirige la experiencia del cliente.

Si, con la definición anterior, eres capaz de entender qué es una Customer Data Platform, posees una mente privilegiada. Más que nada porque, desde hace una década, todo CRM medianamente grande presume de hacer absolutamente todo eso, así que esa definición no sirve para distinguir unos de otros. Buen trabajo, Gartner.

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People-Centered Internal Marketing

A pesar de haber usado y defendido la expresión “employer branding” en no pocas ocasiones en los últimos años, no puedo evitar ver ya un fuerte desgaste en el concepto.

Lo que, inicialmente, era una idea limpia y cargada de buenas intenciones ha terminado como tantas otras cosas: convertida en un recetario facilón y descafeinado, habitualmente puesto en práctica con profunda desgana.

¿Tienes problemas para contratar a las personas que más te interesan? ¡Camisetas! ¡Organiza un evento! ¡Habla en plan molón en Twitter! Eso es employer branding para no pocas empresas: sólo fachada, sin sustancia interna. Una marca sin esqueleto, como tantas.

Por eso, agradezco encontrar artículos como este de Tim Kopp (cuyo blog deberías seguir si no lo haces ya), en el que pinta un marco de trabajo para el desarrollo de una estrategia de marketing interno, sólida y coherente.

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Y va Facebook y la lía

La noticia de la semana pasada fue, sin lugar a dudas, el anuncio por parte de Facebook de un cambio en el algoritmo que determina lo que ves en tu timeline.

Lo de la “muerte del contenido orgánico en Facebook” no debería sorprendernos, a estas alturas. Periódicamente, Facebook le da un meneo a sus algoritmos y, por el momento, todos han ido en la misma línea: más obstáculos a los contenidos de marca, con énfasis reciente en la lucha contra el contenido falso o de baja calidad.

El cambio de ahora afecta a marcas y medios sin distinciones, limitando el alcance de sus contenidos para dejar pasar sólo aquellos que realmente generan engagement en tu red y liberando el espacio para los contenidos creados o compartidos por tus amigos.

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