Como la compañía de bebidas más grande del mundo, Coca-Cola sirve más de 1.9 mil millones de bebidas por día, en más de 500 marcas, incluidas Diet Coke, Coke Zero, Fanta, Sprite, Dasani, Powerade, Schweppes y Minute Maid.

El big data y la inteligencia artificial (IA) impulsan todo lo que hace el negocio: el director global de innovación digital, Greg Chambers, dijo: “La inteligencia artificial es la base de todo lo que hacemos. Creamos experiencias inteligentes. La inteligencia artificial es el núcleo que potencia esa experiencia ”.

¿Qué problema es la inteligencia artificial?
¿Ayudando a resolver?

Comercialización de refrescos
En todo el mundo no se trata de una "talla única". Productos de coca-cola
Se comercializan y venden en más de 200.
países.

En cada uno de estos mercados.
Existen diferencias locales en cuanto a sabores, azúcar y contenido calórico,
Preferencias de marketing y competidores que enfrenta la marca.

Esto significa que para mantenerse en la cima del juego en cada territorio, debe recopilar y analizar enormes cantidades de datos de distintas fuentes para determinar cuál de sus 500 marcas es probable que sea bien recibida. El sabor de sus marcas más conocidas incluso diferirá de un país a otro, y entender estas preferencias locales es una tarea sumamente compleja.

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en
¿Práctica?

Coca-Cola sirve una gran cantidad de sus bebidas todos los días a través de máquinas expendedoras. En las máquinas más nuevas, normalmente el cliente interactuará a través de una pantalla táctil, lo que les permitirá seleccionar el producto que desean e incluso personalizarlo con "disparos" de diferentes sabores. La compañía ha comenzado a equipar estas máquinas con algoritmos AI, lo que les permite promocionar bebidas y sabores que tienen mayor probabilidad de ser bien recibidos en los lugares específicos donde se instalan.

Las máquinas expendedoras pueden
incluso alterar su "estado de ánimo" dependiendo de dónde se encuentren, con máquinas en
un centro comercial que muestra una persona colorida y divertida, más en un gimnasio
centrado en lograr el rendimiento, y aquellos en un hospital que aparecen más
funcional.

Coca-Cola también utiliza la inteligencia artificial para analizar las redes sociales y entender dónde, cuándo y cómo a sus clientes les gusta consumir sus productos, así como qué productos son populares en localidades particulares. Con más del 90% de los consumidores que toman decisiones de compra basadas en el contenido de las redes sociales, comprender cómo sus miles de millones de clientes están discutiendo e interactuando con la marca en plataformas como Facebook, Twitter e Instagram es esencial para su estrategia de marketing. Para hacer esto, Coca-Cola analizó el compromiso con más de 120,000 piezas de contenido social para comprender la demografía y el comportamiento de sus clientes y los que discuten los productos.

Otra aplicación de
AI estaba en la obtención de la prueba de compra para la lealtad y recompensa de la compañía
esquemas Cuando a los clientes se les pidió que ingresaran manualmente códigos de producto de 14 dígitos
impreso en tapas de botellas en sitios web y aplicaciones para verificar sus compras, captación
fue comprensiblemente bajo debido a la naturaleza inmanejable de la operación.

Para animar más
Los clientes se comprometieron con estos esquemas, Coca-Cola trabajó para desarrollar imagen.
Tecnología de reconocimiento que permite verificar las compras tomando una sola
foto del smartphone

¿Qué tecnología, herramientas y datos fueron utilizados?

Coca-Cola recoge datos.
en las preferencias de bebidas locales a través de las interfaces en su venta de pantalla táctil
Máquinas: más de 1 millón de ellas están instaladas solo en Japón.

Para comprender cómo se discuten y comparten sus productos en las redes sociales, la compañía ha establecido 37 "centros sociales" para recopilar datos y analizarlos para obtener información sobre el uso de la plataforma Salesforce. El objetivo es crear más contenido que se demuestre que es efectivo para generar un compromiso positivo. En el pasado, el proceso de creación de este contenido fue llevado a cabo por humanos; sin embargo, la compañía ha estado buscando activamente el desarrollo de sistemas automatizados que crearán anuncios y contenido social informados por datos sociales.

También utiliza la tecnología de reconocimiento de imágenes para los usuarios que comparten imágenes en las redes sociales, lo que deduce que podrían ser clientes potenciales. En un ejemplo de esta estrategia en acción, Coca-Cola dirigió anuncios publicitarios para su marca Gold Peak de té helado a aquellos que publicaron imágenes que sugirieron que disfrutaran de té helado, o en los que los algoritmos de reconocimiento de imágenes detectaron logotipos de marcas competidoras. Una vez que los algoritmos determinaron que los individuos específicos probablemente serían fanáticos del té helado y los usuarios activos de las redes sociales que compartían imágenes con sus amigos, la compañía sabe que apuntar a estos usuarios con anuncios probablemente sea un uso eficiente de sus ingresos publicitarios.

Para comprar
verificación, la tecnología de reconocimiento de imagen estándar demostró ser
Insuficiente para leer la impresión de matriz de puntos de baja resolución utilizada para estampar
códigos de producto en el embalaje. Entonces, Coca-Cola trabajó
para desarrollar su propia solución de reconocimiento de imagen.
usando el TensorFlow de Google
tecnología. Esto usó redes neuronales convolucionales para habilitar la máquina.
reconocimiento de códigos que a menudo podrían aparecer de manera diferente dependiendo de cuándo y
donde fueron impresos.

¿Cuáles fueron los resultados?

Análisis de los datos.
de máquinas expendedoras por algoritmos de AI permite que Coca-Cola sea más precisa
comprender cómo los hábitos de compra de sus miles de millones de clientes varían a lo largo del
globo.

Utiliza esto para informar
Decisiones de nuevos productos: por ejemplo, la decisión de lanzar Cherry Sprite como
producto embotellado en los Estados Unidos se tomó porque los datos mostraron que
esto era probable
ser una iniciativa ganadora
.

Análisis de la visión por ordenador
y el procesamiento del lenguaje natural de las publicaciones en las redes sociales, así como
El análisis de las métricas de compromiso social impulsado por el aprendizaje, permite a Coca-Cola
producir publicidad social que es más probable que resuene con los clientes y
Impulsar la venta de sus productos.

Aplicando TensorFlow a
crear redes neuronales convolucionales que permitan a los escáneres reconocer el producto
códigos de una fotografía simple, lo que aumenta el compromiso del cliente con los productos de Coca-Cola
Diferentes programas de fidelización en todo el mundo.

Desafíos clave, puntos de aprendizaje y
Para llevar

  • Si vende cientos de productos diferentes en varios países, las percepciones y el comportamiento del cliente pueden variar mucho de un mercado a otro. Comprender estas diferencias ayuda a adaptar mensajes específicos para diferentes mercados, en lugar de confiar en un enfoque único para todos
  • Cuando se trata de marcas globales, los datos de usuario de las redes sociales o generados a través de sus propios sistemas (como las máquinas expendedoras) son enormes y desordenados. AI proporciona un método viable para estructurar estos datos y extraer información
  • La tecnología de visión artificial, como las herramientas de reconocimiento de imágenes, puede analizar millones de imágenes de redes sociales para ayudar a una marca a comprender cuándo, cómo y de quién disfrutan sus productos.
  • Además de tomar decisiones de marketing, las marcas que están totalmente invirtiendo en AI están comenzando a utilizarlo para diseñar nuevos productos y servicios.

Este es un extracto editado de Inteligencia artificial en la práctica: cómo 50 empresas exitosas utilizaron la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para resolver problemas, de Bernard Marr, con Matt Ward (publicado por Wiley, abril de 2019).

Sobre los autores: Bernard Marr es el fundador y CEO de Bernard Marr & Co y un autor de negocios internacionalmente vendido, orador principal y asesor estratégico para empresas y gobiernos. Es una de las voces más respetadas del mundo y un reconocido experto en temas como inteligencia artificial y big data. Marr asesora a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo sobre estrategia, transformación digital y rendimiento empresarial. El es el autor de Big Data en la práctica: cómo 45 empresas exitosas utilizaron el análisis de Big Data para obtener resultados extraordinarios y Big Data: uso de SMART Big Data, análisis y métricas para tomar mejores decisiones y mejorar el rendimiento, Ambos publicados con Wiley.

Matt Ward es el director de investigación de Bernard Marr & Co. Matt tiene experiencia en periodismo de investigación y pasó los últimos años trabajando estrechamente con Bernard Marr en los últimos temas de tecnología. Matt es un escritor experto y experimentado en el campo de la tecnología empresarial y la inteligencia artificial, donde ha trabajado con compañías como IBM, Intel, Citibank y la NASA.

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