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11.06.2018
La cuarta revolución en la industria publicitaria
En su columna Matías Varela de iProspect explica que la tecnología genera un impacto en los procesos de muchas industrias relevantes como el caso de los sectores del Marketing y la Publicidad, donde las ciencias aplicadas se imponen bajo conceptos de automatización.
Por Matías Varela de iProspect del grupo Dentsu Aegis Network.
De igual modo que en el siglo XVIII, en la actualidad, la tecnología genera un impacto en los procesos de muchas industrias relevantes. Es el caso de los sectores del Marketing y la Publicidad, donde las ciencias aplicadas se imponen bajo conceptos de automatización e inteligencia artificial especialmente durante la última década. En estas industrias de gran desarrollo técnico y una alta sofisticación están además renaciendo estos conceptos de los años 50 que aprovechan tecnología vanguardista del siglo XXI para revolucionar el mercado.
Cómo nunca antes, la innovación tecnológica es parte sustancial tanto en la transformación de los canales publicitarios y de comunicación más tradicionales, como obviamente también en aquellos medios nativamente digitales que vienen emulando las capacidades cognitivas humanas a gran escala desde los sistemas informáticos. Sin entrar en detalles técnicos o detenernos en cuestiones conceptuales, podemos decir que la inteligencia artificial se hace presente de diferentes modos en el marketing y especialmente en las soluciones digitalizadas. Desde una consulta de búsqueda en Google hasta una pantalla de vía pública, cuyo anuncio es disparado por la misma lógica algorítmica de subasta.
Todo el conjunto de acciones automatizadas por un sistema, con sus propias lógicas y mediante un algoritmo de programación, son el comienzo de una nueva era económica. En paralelo a esto, otras industrias relacionadas a la publicidad, también utilizan machine learning –o aprendizaje automático– para brindar sus servicios, como es el caso de Uber con un modelo de negocio soportado por tecnología permitiendo unir oferta y demanda geo-localizadamente. Esta compañía, actualmente está probando autos autónomos para reemplazar al largo plazo a conductores de naturaleza humana que hasta hoy utiliza para ser rentable. Por otro lado, Alexa de Amazon y otros sistemas, utilizan machine learning para colectar información de voz y otros formatos, sosteniendo así sus servicios y –al mismo tiempo– con el objetivo de saber cada vez más acerca del usuario.
La experiencia del consumidor es parte del objetivo de transformador de esta nueva revolución tecnológica. Hasta las industrias tradicionales han transformado su modelo de negocio, siendo ejemplos claros la industria cinematográfica con Netflix en la distribución de contenido fílmico o Spotify en la industria musical, acercando material relevante con recomendaciones a sus clientes de acuerdo a la experiencia previa de uso.
Los consumidores se enamoran de estas nuevas experiencias de consumo, las adoptan como propias y las naturalizan. Esto ocurre a punto tal que no importa demasiado qué hay detrás, si se trata exactamente de inteligencia artificial, machine learning o de un conjunto de leprechauns trabajando con los datos.
Las principales compañías de tecnología están invirtiendo grandes sumas de su capital en desarrollar tecnologías de inteligencia artificial, como es el caso de Microsoft o IBM, por medio de Azure y Watson respectivamente o incluso por la vía de adquisiciones como lo han hecho Google a través de Deepmind o Apple con VocalIQ. Toda esta revolución, no es casualidad. Si estas empresas tecnológicas están interesadas en las capacidades de la inteligencia artificial o el aprendizaje automático es porque pueden ver el potencial aplicado a sus negocios y los beneficios, no sólo en la eficiencia sino también en la mejora de la experiencia cliente y en el diálogo más personalizado que pueden lograr con ellos, inclusive a una mayor escala que la actual.
Reinventar los modelos para liderar
La atención que los clientes y prospectos prestan a las comunicaciones publicitarias y sus mensajes se encuentra totalmente fragmentada por la multiplicidad de canales y dispositivos como puntos de exposición antiguamente impensados.
Del mismo modo, hay en el mercado actual un caudal enorme de soluciones tecnológicas solapadas que pueden afectar o potenciar la efectividad de una estrategia y la eficiencia de la comunicación publicitaria.
Todas las innovaciones en materia tecnológica de nuestra industria han afectado no solo a las marcas sino también de manera muy fuerte a las agencias de medios y especialmente a su modelo de negocios. Este proceso de afectación y transformación se acelera cada vez de mayor manera, razón por la que desafortunadamente, quienes no hayan oportunamente tomado acciones al respecto en breve podrán considerarse fuera del juego.
Las serie de medidas que los actores involucrados en esta revolución están tomando, no son sólo un conjunto de normas de uso e implementación de un paquete tecnológico. Es mucho más que eso, son cambios en el modelo operativo, en la cultura organizacional y en una transformación del esquema de negocio tradicional que debería lograr una equidad en el modo de sostener rentabilidad con nuevas reglas de juego que permitan poner un gran foco en las necesidades de las marcas y de sus respectivos clientes. En este proceso, evangelizar al cliente de la agencia es sumamente importante, inclusive en muchos aspectos vinculados al tiempo en que ciertos cambios troncales pueden comenzar a producir un impacto.
Hoy las agencias de medios no solo deberán tomar un rol de consultor estratégico en la comunicación, la construcción de audiencias y en el desarrollo de un mix de canales adecuados. También deberán asumir la obligación de tener un gran conocimiento de las tecnologías disponibles para adoptar adicionalmente la función de ‘consultor tecnológico y de datos’. En resumen, las agencias deberán acompañar a sus clientes en estos nuevos escenarios con la capacidad de recomendar las tecnologías más apropiadas, aprovechando la experiencia de profesionales avocados a generar no sólo un impacto mensurable, sino de fidelidad y verdadero valor agregado tanto para los anunciantes como para sus propios clientes.
Lograr entonces obtener el éxito y -aún más difícil- poder mantenerlo, dependerá en gran parte de un liderazgo basado en una visión de futuro con la capacidad de ejecutar en el presente. Los profesionales de la industria de marketing deben asegurar la correcta utilización de sus capacidades analíticas y de ejecución, conocer la oferta tecnológica más apropiada para cada caso, tal como anteriormente se mencionó, y comprender cómo utilizar los datos para obtener mejores resultados para los clientes.
Supervisar la automatización
Un punto importante a considerar por los profesionales del marketing es que tengan claridad sobre las limitaciones tecnológicas de la inteligencia artificial. Se debe reconocer que los algoritmos de software no siempre funcionarán del modo más adecuado por limitaciones técnicas, ausencia de datos base necesarios, escasa calidad de los mismos e incluso por fallos.
La eficiencia, no solo dependerá de las variables anteriormente mencionadas, sino también de la supervisión ejercida por profesionales con talento que sepan en qué automatizaciones confiar y en qué momento. Lo cierto es que siempre encontraremos desafíos que la tecnología aún no tiene la capacidad de resolver ni resultados posibles de predecir. Es por ello, que el aprendizaje automático no en todos los casos podrá trabajar de manera independiente y por esta razón es importante que las compañías definan claramente tanto la función y uso de las tecnologías empleadas como el tipo de rol requerido para controlarlas. Estos puestos de trabajo deberían ser ocupados por personas con visión innovadora y capacidades sociales que permitan una buena integración cultural en la estructura tradicional a efectos de ubicarla en una posición de ventaja. Estos profesionales, estarán inmersos en un mercado de oferta tecnológica solapada, altamente cambiante y sobre saturada, por lo que no solo deberían tener dominio de estos campos, sino además tener clara la implicancia dentro del marco jurídico cuando el esquema operativo haga uso de los datos de terceras partes.
El pasar de los años, demuestra que el volumen de datos posible de recopilar es abismalmente exponencial. Aquí es donde algunas pocas tecnologías con reales algoritmos de resolución son útiles para ordenar, limpiar, clasificar y enriquecer esos datos útiles que alimentarán otras soluciones tecnológicas en favor de una sinergia de eficiencias. Para ejemplificar, hablamos de segmentar de mejor manera una audiencia, de lograr modelos de atribución más precisos o aprovechar datos que antes no eran considerados en un planeamiento estratégico. La automatización y el uso de tecnología son factores invaluables ya que la inteligencia humana estará poniendo el foco donde debe y los algoritmos son quienes resolverán con mayor agilidad parte del trabajo, evitando además perder oportunidades.
Comprender primero y predecir después
Para lograr predecir comportamientos de consumo, al igual que en los ejercicios de econometría, es necesario un cierto volumen de datos con la calidad suficiente para obtener previsiones dentro de un coeficiente de correlación favorable. En otras palabras, tener una base adecuada para trabajar aumentará la precisión de dichas predicciones, logrando obtener conclusiones sólidas.
En los años por venir, deberán revisarse aquellos procesos vinculados al entendimiento del comportamiento de los consumidores de sola base ‘declarativa’ para ser complementados con datos de origen ‘mensurado’. Como de igual manera, perderán poder las implementaciones de analítica web como fuente que vislumbrará la conducta de los consumidores, ya que esto sólo será una modesta medición conductual dentro de un espectro de datos mucho mayor que el comportamiento de un consumidor tiene. Es por todas estas razones que necesariamente tendremos que hablar de integración, conociendo también ‘los límites’ más allá de los discursos prometedores.
Actualmente, no sólo las cookies de los sitios webs, los ID de usuarios en aplicaciones en línea e inclusive los emails en los data-sets que tienen los clientes en su sistema de CRM (Customer Relationship Management) son insuficientes y solo representan una pequeña parte que podrá colaborar en la composición del utópico ID-Único de cliente, transversal cualquier sistema. Lograr aún la identificación individual del cliente o prospecto dentro de un ecosistema de medios totalmente descentralizado y de alta complejidad será un gran desafío a resolver. Dentro de este gran fraccionamiento del consumer journey nos introducimos en la paradójica relación de ‘excesivos datos útiles’ y las ‘limitaciones de los canales, medios o sistemas’ sobre los que trabajamos. De hecho, una buena parte de los medios tradicionales se encuentra aún en proceso de digitalización y otros medios o formatos conocidos, podrían incluso extinguirse en un futuro no muy lejano.
Escuchar cuidadosamente a la audiencia a través de tecnología y tener una respuesta relevante para sus necesidades es una premisa que las tecnologías de machine learning puede ayudar a resolver. En su contribución, podrá optimizarse el nivel de precisión manejado hasta ahora con múltiples canales que se encuentran desconectados entre sí y consecuentemente suministrando mensajes de poca consistencia para los consumidores. La implementación de tecnologías basadas en estos conceptos, permitirá una fluidez nunca antes vista en el proceso de inducción al consumo, donde las creatividades dinámicas (cuyos textos, imágenes y ofertas se combinan en tiempo real dependiendo el individuo) tratándose esto sólo de una parte en esa ‘experiencia consistente’ e individual de consumo. Estas situaciones brindarán diálogos de mayor duración y no sólo comunicaciones laxas, desde las que podrá conocerse la vida útil de un cliente en un servicio con mayor exactitud, su momento de re-compra u otras variables necesarias para llegar con la oferta adecuada mediante los canales adecuados. Las tecnologías de personalización de sitios web, los motores de recomendación de productos o servicios y las herramientas de CRM permitirán trabajar de forma integrada un nivel de personalización a gran escala que mejorará notablemente los resultados actuales en materia de performance digital o de compras en tiendas físicas. Todo esto, como resultado de un auténtico diálogo entre las marcas y sus clientes, con muchas menos fricciones de las que estamos acostúmbranos o ineficiencias comunicativas, donde para explicarlas solo basta con recordar ése banner del caribe que aún nos persigue luego de haber vuelto de vacaciones.
Existe un importante caudal de datos que la compañía puede utilizar para mejorar los resultados de negocio más allá de aquellos utilizados actualmente para la activación en medios. Si bien esto puede resultar una obviedad para muchos, son muy pocas las personas que dan un paso concreto para comenzar a ordenar y realmente integrar todo lo necesario; Desde inventarios, precios, logística, hasta analítica del sitio o métricas de performance digital y datos de los medios offline.
Con una buena integración hecha y software que aplique lógicas de machine learning es posible llegar a un mayor entendimiento del comportamiento del consumidor y construir una arquitectura de soluciones apuntadas a optimizar la toma de decisiones y de activación, que no sólo se base en un sistema DMP (Data Management Platform) como fuente de planeamiento y materia prima para la activación de audiencias, sino como una estrategia verdaderamente integradora donde otros canales más personalizados aún se relacionen con el consumidor de un modo completamente inteligente.
Conclusiones
En lo que resta de este año y al menos para los próximos dos, el objetivo de las organizaciones debería ser encontrar un balance ideal entre la automatización brindada por las diferentes soluciones tecnológicas y el capital humano. Este pequeño gran detalle es aquel que permitirá a las compañías mantenerse a la vanguardia de forma sólida con una correcta utilización de la tecnología y enfocándose en añadir valor estratégico. Es por esto que se sugiere:
1. Desarrollar un entendimiento integral de su ecosistema tecnológico y de negocio.
2. Armar modelos de trabajo que permitan aprovechar todo el conocimiento y aprendizaje obtenido hasta hoy.
3. Probar combinaciones de capital humano y de soluciones tecnológicas para encontrar el mejor balance.
Quienes contamos con un rol clave en la industria publicitaria, tenemos el compromiso de aportar en la construcción de una visión común y de mayor claridad sobre el futuro. Ahora, para contribuir con esto, debemos liderar responsablemente todos los cambios necesarios que permitan un acercamiento práctico a estos conceptos, con resultados mensurables. Este efecto servirá para confirmar que la dirección en que venimos es la más apropiada y asegurar además la obtención de un impacto positivo en nuestras comunidades más allá del alcance de los objetivos de negocio.
En esta nota:
De igual modo que en el siglo XVIII, en la actualidad, la tecnología genera un impacto en los procesos de muchas industrias relevantes. Es el caso de los sectores del Marketing y la Publicidad, donde las ciencias aplicadas se imponen bajo conceptos de automatización e inteligencia artificial especialmente durante la última década. En estas industrias de gran desarrollo técnico y una alta sofisticación están además renaciendo estos conceptos de los años 50 que aprovechan tecnología vanguardista del siglo XXI para revolucionar el mercado.
Todo el conjunto de acciones automatizadas por un sistema, con sus propias lógicas y mediante un algoritmo de programación, son el comienzo de una nueva era económica. En paralelo a esto, otras industrias relacionadas a la publicidad, también utilizan machine learning –o aprendizaje automático– para brindar sus servicios, como es el caso de Uber con un modelo de negocio soportado por tecnología permitiendo unir oferta y demanda geo-localizadamente. Esta compañía, actualmente está probando autos autónomos para reemplazar al largo plazo a conductores de naturaleza humana que hasta hoy utiliza para ser rentable. Por otro lado, Alexa de Amazon y otros sistemas, utilizan machine learning para colectar información de voz y otros formatos, sosteniendo así sus servicios y –al mismo tiempo– con el objetivo de saber cada vez más acerca del usuario.
La experiencia del consumidor es parte del objetivo de transformador de esta nueva revolución tecnológica. Hasta las industrias tradicionales han transformado su modelo de negocio, siendo ejemplos claros la industria cinematográfica con Netflix en la distribución de contenido fílmico o Spotify en la industria musical, acercando material relevante con recomendaciones a sus clientes de acuerdo a la experiencia previa de uso.
Los consumidores se enamoran de estas nuevas experiencias de consumo, las adoptan como propias y las naturalizan. Esto ocurre a punto tal que no importa demasiado qué hay detrás, si se trata exactamente de inteligencia artificial, machine learning o de un conjunto de leprechauns trabajando con los datos.
Reinventar los modelos para liderar
La atención que los clientes y prospectos prestan a las comunicaciones publicitarias y sus mensajes se encuentra totalmente fragmentada por la multiplicidad de canales y dispositivos como puntos de exposición antiguamente impensados.
Del mismo modo, hay en el mercado actual un caudal enorme de soluciones tecnológicas solapadas que pueden afectar o potenciar la efectividad de una estrategia y la eficiencia de la comunicación publicitaria.
Todas las innovaciones en materia tecnológica de nuestra industria han afectado no solo a las marcas sino también de manera muy fuerte a las agencias de medios y especialmente a su modelo de negocios. Este proceso de afectación y transformación se acelera cada vez de mayor manera, razón por la que desafortunadamente, quienes no hayan oportunamente tomado acciones al respecto en breve podrán considerarse fuera del juego.
Las serie de medidas que los actores involucrados en esta revolución están tomando, no son sólo un conjunto de normas de uso e implementación de un paquete tecnológico. Es mucho más que eso, son cambios en el modelo operativo, en la cultura organizacional y en una transformación del esquema de negocio tradicional que debería lograr una equidad en el modo de sostener rentabilidad con nuevas reglas de juego que permitan poner un gran foco en las necesidades de las marcas y de sus respectivos clientes. En este proceso, evangelizar al cliente de la agencia es sumamente importante, inclusive en muchos aspectos vinculados al tiempo en que ciertos cambios troncales pueden comenzar a producir un impacto.
Hoy las agencias de medios no solo deberán tomar un rol de consultor estratégico en la comunicación, la construcción de audiencias y en el desarrollo de un mix de canales adecuados. También deberán asumir la obligación de tener un gran conocimiento de las tecnologías disponibles para adoptar adicionalmente la función de ‘consultor tecnológico y de datos’. En resumen, las agencias deberán acompañar a sus clientes en estos nuevos escenarios con la capacidad de recomendar las tecnologías más apropiadas, aprovechando la experiencia de profesionales avocados a generar no sólo un impacto mensurable, sino de fidelidad y verdadero valor agregado tanto para los anunciantes como para sus propios clientes.
Lograr entonces obtener el éxito y -aún más difícil- poder mantenerlo, dependerá en gran parte de un liderazgo basado en una visión de futuro con la capacidad de ejecutar en el presente. Los profesionales de la industria de marketing deben asegurar la correcta utilización de sus capacidades analíticas y de ejecución, conocer la oferta tecnológica más apropiada para cada caso, tal como anteriormente se mencionó, y comprender cómo utilizar los datos para obtener mejores resultados para los clientes.
Supervisar la automatización
Un punto importante a considerar por los profesionales del marketing es que tengan claridad sobre las limitaciones tecnológicas de la inteligencia artificial. Se debe reconocer que los algoritmos de software no siempre funcionarán del modo más adecuado por limitaciones técnicas, ausencia de datos base necesarios, escasa calidad de los mismos e incluso por fallos.
La eficiencia, no solo dependerá de las variables anteriormente mencionadas, sino también de la supervisión ejercida por profesionales con talento que sepan en qué automatizaciones confiar y en qué momento. Lo cierto es que siempre encontraremos desafíos que la tecnología aún no tiene la capacidad de resolver ni resultados posibles de predecir. Es por ello, que el aprendizaje automático no en todos los casos podrá trabajar de manera independiente y por esta razón es importante que las compañías definan claramente tanto la función y uso de las tecnologías empleadas como el tipo de rol requerido para controlarlas. Estos puestos de trabajo deberían ser ocupados por personas con visión innovadora y capacidades sociales que permitan una buena integración cultural en la estructura tradicional a efectos de ubicarla en una posición de ventaja. Estos profesionales, estarán inmersos en un mercado de oferta tecnológica solapada, altamente cambiante y sobre saturada, por lo que no solo deberían tener dominio de estos campos, sino además tener clara la implicancia dentro del marco jurídico cuando el esquema operativo haga uso de los datos de terceras partes.
El pasar de los años, demuestra que el volumen de datos posible de recopilar es abismalmente exponencial. Aquí es donde algunas pocas tecnologías con reales algoritmos de resolución son útiles para ordenar, limpiar, clasificar y enriquecer esos datos útiles que alimentarán otras soluciones tecnológicas en favor de una sinergia de eficiencias. Para ejemplificar, hablamos de segmentar de mejor manera una audiencia, de lograr modelos de atribución más precisos o aprovechar datos que antes no eran considerados en un planeamiento estratégico. La automatización y el uso de tecnología son factores invaluables ya que la inteligencia humana estará poniendo el foco donde debe y los algoritmos son quienes resolverán con mayor agilidad parte del trabajo, evitando además perder oportunidades.
Comprender primero y predecir después
Para lograr predecir comportamientos de consumo, al igual que en los ejercicios de econometría, es necesario un cierto volumen de datos con la calidad suficiente para obtener previsiones dentro de un coeficiente de correlación favorable. En otras palabras, tener una base adecuada para trabajar aumentará la precisión de dichas predicciones, logrando obtener conclusiones sólidas.
En los años por venir, deberán revisarse aquellos procesos vinculados al entendimiento del comportamiento de los consumidores de sola base ‘declarativa’ para ser complementados con datos de origen ‘mensurado’. Como de igual manera, perderán poder las implementaciones de analítica web como fuente que vislumbrará la conducta de los consumidores, ya que esto sólo será una modesta medición conductual dentro de un espectro de datos mucho mayor que el comportamiento de un consumidor tiene. Es por todas estas razones que necesariamente tendremos que hablar de integración, conociendo también ‘los límites’ más allá de los discursos prometedores.
Actualmente, no sólo las cookies de los sitios webs, los ID de usuarios en aplicaciones en línea e inclusive los emails en los data-sets que tienen los clientes en su sistema de CRM (Customer Relationship Management) son insuficientes y solo representan una pequeña parte que podrá colaborar en la composición del utópico ID-Único de cliente, transversal cualquier sistema. Lograr aún la identificación individual del cliente o prospecto dentro de un ecosistema de medios totalmente descentralizado y de alta complejidad será un gran desafío a resolver. Dentro de este gran fraccionamiento del consumer journey nos introducimos en la paradójica relación de ‘excesivos datos útiles’ y las ‘limitaciones de los canales, medios o sistemas’ sobre los que trabajamos. De hecho, una buena parte de los medios tradicionales se encuentra aún en proceso de digitalización y otros medios o formatos conocidos, podrían incluso extinguirse en un futuro no muy lejano.
Escuchar cuidadosamente a la audiencia a través de tecnología y tener una respuesta relevante para sus necesidades es una premisa que las tecnologías de machine learning puede ayudar a resolver. En su contribución, podrá optimizarse el nivel de precisión manejado hasta ahora con múltiples canales que se encuentran desconectados entre sí y consecuentemente suministrando mensajes de poca consistencia para los consumidores. La implementación de tecnologías basadas en estos conceptos, permitirá una fluidez nunca antes vista en el proceso de inducción al consumo, donde las creatividades dinámicas (cuyos textos, imágenes y ofertas se combinan en tiempo real dependiendo el individuo) tratándose esto sólo de una parte en esa ‘experiencia consistente’ e individual de consumo. Estas situaciones brindarán diálogos de mayor duración y no sólo comunicaciones laxas, desde las que podrá conocerse la vida útil de un cliente en un servicio con mayor exactitud, su momento de re-compra u otras variables necesarias para llegar con la oferta adecuada mediante los canales adecuados. Las tecnologías de personalización de sitios web, los motores de recomendación de productos o servicios y las herramientas de CRM permitirán trabajar de forma integrada un nivel de personalización a gran escala que mejorará notablemente los resultados actuales en materia de performance digital o de compras en tiendas físicas. Todo esto, como resultado de un auténtico diálogo entre las marcas y sus clientes, con muchas menos fricciones de las que estamos acostúmbranos o ineficiencias comunicativas, donde para explicarlas solo basta con recordar ése banner del caribe que aún nos persigue luego de haber vuelto de vacaciones.
Existe un importante caudal de datos que la compañía puede utilizar para mejorar los resultados de negocio más allá de aquellos utilizados actualmente para la activación en medios. Si bien esto puede resultar una obviedad para muchos, son muy pocas las personas que dan un paso concreto para comenzar a ordenar y realmente integrar todo lo necesario; Desde inventarios, precios, logística, hasta analítica del sitio o métricas de performance digital y datos de los medios offline.
Con una buena integración hecha y software que aplique lógicas de machine learning es posible llegar a un mayor entendimiento del comportamiento del consumidor y construir una arquitectura de soluciones apuntadas a optimizar la toma de decisiones y de activación, que no sólo se base en un sistema DMP (Data Management Platform) como fuente de planeamiento y materia prima para la activación de audiencias, sino como una estrategia verdaderamente integradora donde otros canales más personalizados aún se relacionen con el consumidor de un modo completamente inteligente.
Conclusiones
En lo que resta de este año y al menos para los próximos dos, el objetivo de las organizaciones debería ser encontrar un balance ideal entre la automatización brindada por las diferentes soluciones tecnológicas y el capital humano. Este pequeño gran detalle es aquel que permitirá a las compañías mantenerse a la vanguardia de forma sólida con una correcta utilización de la tecnología y enfocándose en añadir valor estratégico. Es por esto que se sugiere:
1. Desarrollar un entendimiento integral de su ecosistema tecnológico y de negocio.
2. Armar modelos de trabajo que permitan aprovechar todo el conocimiento y aprendizaje obtenido hasta hoy.
3. Probar combinaciones de capital humano y de soluciones tecnológicas para encontrar el mejor balance.
Quienes contamos con un rol clave en la industria publicitaria, tenemos el compromiso de aportar en la construcción de una visión común y de mayor claridad sobre el futuro. Ahora, para contribuir con esto, debemos liderar responsablemente todos los cambios necesarios que permitan un acercamiento práctico a estos conceptos, con resultados mensurables. Este efecto servirá para confirmar que la dirección en que venimos es la más apropiada y asegurar además la obtención de un impacto positivo en nuestras comunidades más allá del alcance de los objetivos de negocio.
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