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Cómo utilizó Bombo la personalización de la IA en tiempo real para construir una comunidad próspera
Acerca de la empresa
Bombo está remodelando la industria de la música al aprovechar la tecnología blockchain y NFT para combatir el fraude de entradas en la comunidad de la música electrónica, garantizando la transparencia y la seguridad al tiempo que convierte cada entrada en una NFT única para la trazabilidad y la reventa en las plataformas.
Más allá de la venta de entradas, Bombo pretende ser un centro para la comunidad de la música electrónica, fomentando la interacción entre DJs, productores y entusiastas a través de perfiles personalizables, actualizaciones de eventos y noticias. Su visión incluye GenAI para las plataformas sociales de los productores y experiencias inmersivas «durante el espectáculo», que mejoran la interacción en tiempo real con los artistas.
Bombo está transformando la venta de entradas y dando forma a una comunidad de música electrónica vibrante y conectada en la que pueden surgir nuevos artistas.
El desafío
Bombo se embarcó en el desafío de unir a personas diversas con una pasión compartida por los DJs y los eventos para construir una comunidad dinámica. Para ello, el cliente necesitaba un sistema de recomendaciones bien ajustado que estuviera dirigido tanto a los artistas como a sus seguidores, también conocidos como «bombers». Este sistema, al igual que los de otras plataformas de redes sociales, tenía que tener en cuenta variables cruciales como el historial de escucha, la asistencia a los eventos y las conexiones entre plataformas.
Como nueva empresa emergente, Bombo se enfrentó a un obstáculo adicional: los datos limitados, lo que hizo que diseñar estrategias eficaces para las recomendaciones fuera una tarea más difícil. Los fundadores imaginaron Bombo como un espacio de apoyo para los artistas emergentes que luchan contra las altas barreras de entrada de la industria. El sistema de recomendación también pretende ser una fuerza guía para los talentos emergentes.
Sin embargo, los desafíos continuaron después de las recomendaciones. Los fundadores se propusieron una segunda vía más ambiciosa: crear un espacio dinámico y atractivo similar a las redes sociales. Esto implicó crear una sección de noticias desde cero, que ofreciera un centro donde los atacantes pudieran mantenerse conectados, mantenerse informados sobre las últimas novedades de la escena musical y hacer un seguimiento de las actividades de sus amigos y artistas favoritos.
En esencia, el principal desafío de la segunda vía consistía en comprender la base de usuarios con la suficiente profundidad como para ofrecer de manera consistente contenido que captara su atención y mantuviera su interés en la plataforma. Se trataba más que de alentarlos a compartir experiencias; se trataba de fomentar el crecimiento de la base de usuarios. Desentrañar las preferencias y comprender realmente qué era lo que atraía a los usuarios planteaba importantes desafíos en materia de datos. Al mismo tiempo, la tecnología necesaria para mantener una fuente de noticias personalizada para cada usuario exigía una arquitectura sofisticada capaz de ofrecer respuestas casi en tiempo real.
La solución
Nuestro equipo de expertos y #DataNerds de alto rendimiento diseñó e implementó con éxito un sistema de recomendación impactante y una fuente de noticias en las redes sociales desde cero.
Para lograrlo, el proyecto implicó establecer una base sólida para la recopilación, filtración y consolidación de datos. Este marco tenía como objetivo proporcionar una visión integral de 360 grados del cliente, facilitar la creación de paneles de KPI y permitir la medición y el análisis de las principales acciones de marketing. Como parte de la iniciativa, construimos un almacén de datos específico adaptado a las necesidades actuales y futuras de la empresa.
Para construir el sistema de recomendación, se emplearon varias técnicas y herramientas, entre ellas:
- Modelos de aprendizaje automático para identificar las preferencias compartidas entre los usuarios
- Algoritmos de coincidencia de patrones para discernir de manera efectiva las preferencias comunes
- Los MLOP fluyen para adaptar y mejorar el sistema de recomendaciones con rapidez
Para crear el servicio de noticias se utilizaron diferentes técnicas y herramientas, que incluyen:
- Tarjetas de puntuación de valoración de noticias específicas para cada usuario
- Sistema de eventos en tiempo real para procesar rápidamente las interacciones de los usuarios, garantizando actualizaciones inmediatas en las fuentes de noticias de los seguidores
El impacto
La introducción de un sistema de recomendaciones competente e impactante, junto con la introducción de la nueva sección de noticias de las redes sociales, han permitido a Bombo
- Aumentar el número promedio de artistas seguidos por los usuarios de 6 a 14
- Realice un seguimiento ágil de los KPI esenciales, midiendo y analizando el impacto de las diferentes campañas de marketing
- Aumentar su base de usuarios en un 12% en 6 meses
- Usuarios activos diarios: aumento del 23%
Esta implementación le ha dado a Bombo los pilares fundamentales sobre los que construir y hacer crecer de manera efectiva su red social, así como un almacén de datos y una arquitectura sólidos sobre los que escalar.
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