Charles Besson, Global Social Insights & AI Director en L'Oréal, y Fabrice Henry, Managing Partner en Artefact, discuten cómo la Detección de Tendencias de L'Oréal, desplegada con la solución de detección de tendencias de IA de Artefact, está prediciendo qué productos cosméticos van a querer los consumidores mañana.

Vea la conferencia completa del Hubday

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

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

“En L'Oréal hay una búsqueda por reinventar constantemente el negocio, las marcas... Forma parte de nuestro ADN, es una obsesión”.”

dice Charles Besson, Directora Global de Inteligencia Social e Inteligencia Artificial de L'Oréal.

L'Oréal dispone de grandes herramientas para la innovación de productos: un departamento de Prospectiva del Consumidor, un departamento Digital, un departamento de TI. Su último programa, el acelerador L'Oréal Beauty Tech, permite a la empresa seleccionar los productos innovadores más prometedores para su incubación y aceleración. Pero, ¿cómo convertir a L'Oréal en la empresa beauty tech número uno del mundo? se pregunta Charles:

“Dada la abundancia de data públicos que podemos recopilar, y utilizando esta cosa extraordinaria que es la artificial intelligence, ¿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.

Solución 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 de IA, 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 a la vez emocionante y desafiante para el equipo del proyecto. En cuanto empezaron con la lluvia de ideas, se dieron cuenta de que rastrear a las personas influyentes no era la respuesta.

“Claro, 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, Managing Partner en Artefact.

Así que profundizamos e hicimos 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 data para entrenar algoritmos?

“Encontramos diferentes enfoques para cada uno de estos temas y propusimos uno final a Charles Besson. Y ahí es donde comenzó nuestra colaboración, donde empezamos este proyecto”
añade Fabrice Henry, Managing Partner a Artefact.

El proyecto co-creado por L'Oréal y Artefact se basó en tres factores clave para el 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 detección de tendencias de L'Oréal

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

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

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

  • ILUSTRE: 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 ello aparezca en la interfaz de la herramienta.

“Estoy muy contento con él, hemos lanzado una versión beta y, si todo va bien, los próximos 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.