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La evolución de los insights desde la escucha social a la lectura por imagen: El caso L’Oreal

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Resumen

Objetivo: Mostrar la evolución de L’Oréal España desde un modelo tradicional de escucha social basado en texto, al análisis de imágenes a través de herramientas de Inteligencia Artificial (IA); el primer paso para entender la ingente cantidad de información personal, intereses y deseos que millones de consumidores comparten cada día en redes sociales.

Diseño/metodología/enfoque: Enfoque híbrido, combinando IA para la rápida categorización, filtrado y análisis de imágenes, junto con una categorización manual de características específicas sobre la belleza. Esta metodología permitió alcanzar dos metas significativas:

  • Aprendizajes preliminares para los equipos de marketing, de aplicación inmediata,
  • Base de datos específica en belleza con información muy detallada, para «entrenar» futuros algoritmos de IA y crear herramientas más potentes y automatizadas.

Resultados: Existen siete principales tribus en el universo del maquillaje en España, basándonos en las técnicas y productos que utilizar. También se midió su evolución en grupos independientes de consumidores, influencers y marcas, para detectar las mejores oportunidades de inversión y tendencias en auge.

Implicaciones/limitaciones: Las principales limitaciones del estudio son dos. Por un lado, la representatividad de Instagram sobre la consumidora de belleza en España. Es necesario ponderar las diferentes celdas de la muestra para alcanzar las conclusiones correctas y balanceadas. Y por otro lado, la capacidad de los algoritmos de IA para codificar y filtrar imágenes. En un determinado punto, es necesaria la interacción humana para validar y codificar en mayor profundidad los resultados preliminares.

Originalidad/contribución: Interpretación de imágenes en redes sociales para la industria de la belleza, avanzando desde el análisis de textos a una información mucho más rica y basada en imágenes que las consumidoras comparten en redes sociales.