Andy Owen-Jones - bd4travel

Creamos bd4travel después de trabajar en el sector de los viajes durante mucho tiempo. Los otros cofundadores y yo dirigíamos el distribuidor más grande de Europa Central, una empresa llamada TravelTainment. Administrábamos cientos de sitios web y suministrábamos a miles de agencias de viajes, y lo que observamos es que todos nuestros clientes estaban interesados en la tasa de conversión y en los temas que entraban en el centro de atención de llamadas, pero ninguno de ellos comprendía el proceso de toma de decisiones de los clientes. Percibíamos que el comercio electrónico podría ser mucho mejor si se sabía qué perseguían los clientes, qué querían y por qué tomaban determinadas decisiones. Por eso, decidimos tratar de comprender digitalmente lo que los clientes querían y vincularlos con los productos y experiencias adecuados. En lugar de ofrecerles numerosas ofertas, podríamos intentar satisfacer sus necesidades en tiempo real.

Básicamente, bd4travel se fundó con la convicción de que, en ese momento, gran parte del comercio electrónico consistía en vociferar a la gente en lugar de escucharla. Si éramos capaces de escuchar a la gente, podíamos ofrecerle un servicio mejor.

La base de nuestra oferta es un servicio de creación de perfiles. Trabajamos con canales directos, tales como aplicaciones y sitios web, como fuente de recopilación de datos directa para intentar crear el perfil de sus usuarios. Interpretamos las decisiones que toman sus clientes tras cada uno de los clics que hacen. Ya hemos creado el perfil de más de mil millones de viajes de clientes con el máximo detalle.

Nuestra idea inicial consistía únicamente en ofrecer soluciones de creación de perfiles, pero descubrimos sobre la marcha que la mayoría de nuestros clientes no disponían de sitios web muy rápidos y no podían reaccionar eficazmente a la información que ofrecíamos. Después empezamos a diseñar productos que reaccionaran a los perfiles que creábamos. Por ejemplo, si estás mostrando a alguien 12 000 hoteles, en lugar de mostrarlos en función del precio o la oferta comercial, los clasificaríamos en función de lo que creemos que es relevante para esa persona. Al hacer recomendaciones, tratamos de determinar qué contenido mostrar a esa persona y, cuando esté lista para reservar, empezaremos a afinar lo que está buscando y le daremos más detalles al respecto.

Aunque el producto principal es la creación de perfiles, diseñamos nuestro modelo de negocio en torno a aquellos servicios auxiliares basados en el aprendizaje automático y en hipótesis para mostrar los productos a la gente de la forma adecuada.

Creo que la principal innovación que aportamos es trabajar a nivel individual en tiempo real. Nos dedicamos a la personalización en lugar de a la segmentación. De esta forma, podemos tratar a cada persona como un usuario único en lugar de crear el mejor sitio web para un usuario estándar.

Nuestra opinión es que, en la actualidad, el comercio electrónico consiste en crear un sitio adecuado para una persona típica. Estamos tratando de que cada elemento del sitio web responda a una persona concreta en su proceso en ese preciso momento y no se dirija a los usuarios como conjunto.

Rotundamente, sí. Tenemos que cumplir la legislación en materia de protección de datos y obtener siempre el consentimiento. Nunca compartimos datos entre nuestros clientes, sino que los tratamos internamente, por lo que siempre trabajamos dentro de marcos de consentimiento. También debemos ser muy cuidadosos con la información de identificación personal que permitimos mostrar y transferir. Estamos ubicados principalmente en Alemania, por lo que somos conscientes desde el principio de que las leyes de la Unión Europea nos obligan a proporcionar datos anónimos que solo se puedan compartir con el permiso del cliente.

Aunque muchos de nuestros datos se alojan en Alemania, ahora también trabajamos con el socio internacional Microsoft Azure, que nos permite alojar datos en diferentes ubicaciones.

Cuando fundamos la empresa en 2013, la IA no era muy popular y a la gente no le interesaba demasiado el aprendizaje automático. Durante los dos primeros años, tuvimos que seguir explicando estas ideas y por qué son tan ventajosas a la hora de procesar datos mucho más rápido que los humanos, algo que ha cambiado por completo ahora. La gente está muy interesada en la IA, pero los primeros años fueron muy difíciles.

Otro reto fue que el comercio electrónico se basaba principalmente en intentar encontrar la mejor solución para el mayor número de personas. La mayoría de los profesionales que utilizan herramientas de comercio electrónico están formados para pensar en promedios y segmentación, pero no logran concebir una forma de trabajar a nivel individual. El hecho de dejar que la IA eligiera qué mostrar a las personas supuso un gran avance. Una vez convencidos, vieron una nueva forma de hacer las cosas.

Por el momento, la mayor parte de la automatización consiste en automatizar segmentos y establecer reglas. Muchos de los sistemas centrales que existen requieren establecer hipótesis sobre cómo deben funcionar las reglas. Si una persona ha elegido una determinada experiencia tres veces, el sistema le mostrará lo mismo la próxima vez. Pero cuanto más complejos sean los productos que tengas y más cambiables, más difícil será ponerlos en práctica con reglas.

Somos capaces de mejorar ese proceso porque podemos ayudar a las personas a ver más allá de los segmentos. La IA determina cuáles son los mejores clientes objetivo, luego les muestra una serie de opciones y ve cuáles tienen los mejores resultados. Por lo tanto, aportamos a nuestros clientes un nuevo método de trabajo dinámico. Además, hacemos que la automatización resulte más flexible y adaptable a las necesidades de los clientes.

Hace falta tener fe para operar dentro de este ámbito dado que la IA sigue siendo bastante intimidante; pero, una vez que lo haces, cambias de paradigma.