Charles Besson, Global Social Insights & AI Director en L'Oréal, y Fabrice Henry, Socio Director en Artefact, discuten cómo L'Oréal Trend Detection, desplegado con Artefact's AI trend detection solution, está prediciendo qué productos cosméticos van a querer los consumidores mañana.

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Reto para L'Oréal: predecir las nuevas tendencias antes que la competencia

L'Oréal es el líder mundial de la belleza Compañia, presente en 150 países, que ofrece una rica cartera de marcas icónicas para cada tipo de consumidor. El programa socialmente responsable de Compañia, Sharing Beauty With Al, se dedica a dar forma al futuro de la belleza a través de importantes innovaciones de productos sostenibles.

"Hay una búsqueda en L'Oréal para reinventar constantemente el negocio, las marcas... Es parte de nuestro ADN, es una obsesión".

afirma Charles Besson, Global Social Insights & AI Director de L'Oréal.

L'Oréal dispone de grandes herramientas para la innovación de productos: un departamento de Prospective Consumer Intelligence, un departamento Digital, un departamento de TI. Su último programa, la aceleradora L'Oréal Beauty Tech, permite a Compañia seleccionar los productos innovadores más prometedores para su incubación y aceleración. Pero, ¿cómo convertir a L'Oréal en el número uno mundial de la tecnología de la belleza Compañia? se pregunta Charles:

"Dada la abundancia de data pública que podemos recopilar, y utilizando esta cosa extraordinaria que es Inteligencia Artificial, ¿podríamos inventar una bola de cristal algorítmica capaz de predecir el futuro?".

Tras consultar con varias empresas, eligió Artefact para construir la máquina de sus sueños.

La solución de L'Oréal: una cocreación capaz de prever las nuevas tendencias de consumo

El ambicioso proyecto de L'Oréal necesitaba ir un paso más allá con la tecnología AI , en comparación con los modelos tradicionales de investigación de mercado. Ahí es donde Artefact aprovechó su avanzada experiencia en marketing digital y la ciencia de data para ayudar a L'Oréal a detectar y predecir las nuevas tendencias que surgen en el espacio digital. Porque descubrir lo que quieren los consumidores -casi antes de que sepan que lo quieren- es el Santo Grial que busca todo profesional del marketing.

Desarrollar una solución de predicción de tendencias innovadora y fiable fue un reto para el equipo del proyecto. En cuanto empezaron a pensar, se dieron cuenta de que seguir a los influencers no era la solución.

"Seguro que cuando Kim Kardashian luce un nuevo pintalabios, todo el mundo empieza a comprar el mismo color, pero para entonces ya es demasiado tarde, la pregunta del millón es ¿qué pasa antes?"

explica Fabrice Henry, socio director de Artefact.

Así que profundizamos y formulamos preguntas ascendentes para averiguar dónde se originan las tendencias y cómo se propagan. Una vez que nace una tendencia, ¿cómo se propaga? ¿Se propaga de forma diferente según la geografía o la comunidad? ¿Cuáles son las grandes fuentes (YouTube, blogs, Instagram, Facebook, etc.) de las que se puede extraer ? - de las que se puede extraer data para entrenar algoritmos?

"Encontramos diferentes enfoques para cada uno de estos temas y propusimos uno final a Charles Besson. Y ahí comenzó nuestra colaboración, donde empezamos este proyecto"
añade Fabrice Henry, socio director de Artefact.

El proyecto co-creado por L'Oréal y Artefact se basó en tres factores clave de éxito: el co-desarrollo de una solución centrada en los empleados, la validación de la solución a través de un MVP (Producto Mínimo Viable) antes de la ampliación, y una fuerte colaboración basada en la confianza, un elemento vital cuando se comparte información sensible con sus socios.

Resultados del proyecto de L'Oréal Trend Detection

Este proyecto es una máquina de inteligencia predictiva con tres componentes principales:

  • DETECTAR: Utilizando algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), esta función puede digerir una base de datos compuesta por millones de documentos y extraer las señales débiles, es decir, palabras clave que son relevantes pero poco frecuentes (por ejemplo, términos emergentes) en el ámbito de la belleza.

  • PREDICCIÓN: Una vez detectados los términos de belleza nuevos, atípicos o relevantes, tenemos que ver si tienen capacidad de permanencia. Para averiguarlo, entrenamos algoritmos de aprendizaje automático basados en variables predictivas que han demostrado de forma fiable si una determinada tendencia va a crecer o no, utilizando factores como el número de menciones, la puntuación de compromiso, la co-ocurrencia de citas de autores, etc."

  • ILUSTRAR: Construir una serie de visualizaciones para demostrar el poder de la tendencia, junto con una variedad de elementos contextuales (marcas o autores que hablaban de ella, artículos y visuales que la mencionaban...) y dejar que todo esto aparezca en la interfaz de la herramienta.

"Estoy muy contento con él, hemos lanzado una versión beta y, si todo va bien, los siguientes pasos serán el lanzamiento, la adopción y la formación. Ya hemos recibido muchos comentarios positivos".
concluye Charles Besson, Global Social Insights & AI Director de L'Oréal.