¿Cómo eligen marcas como Nike o Coca-Cola al influencer estrella de sus campañas? La respuesta es una startup española, Binfluencer, creada hace tres años por tres emprendedores que decidieron revolucionar el mundo del marketing de la mano de tecnologías como el reconocimiento facial, el procesamiento de lenguaje natural o el machine learning. "Hoy en día sin tecnología es imposible crear en 10 días una campaña para diferentes países con influencers", puntualiza su CEO, Javier Yuste. Así, su cartera de clientes es de lo más variopinta: desde aseguradoras como Zurich o grandes empresas como Accenture hasta grandes marcas como Coca-Cola o Nike y startups punteras como Cabify.

La idea surge cuando sus fundadores eran socios de una empresa de calzado masculino. En esta compañía quisieron hacer campañas de marketing con este tipo de prescriptores conocidos y así detectaron las dificultades que tenían las marcas para que campañas funcionaran. "Es complicado desde la búsqueda del influencer adecuado para tu objetivo hasta averiguar los motivos de los fallos o aciertos de campaña". Ante estas necesidades que experimentaron como marca, Javier Yuste, Jesús San Román e Iván Martín deciden crear en octubre de 2016 una startup pensada para resolver estas carencias en el sector del e-marketing.

El reto es "automatizar al máximo" todos los procesos para iniciar una campaña: desde la búsqueda de perfiles hasta la gestión y las métricas de resultados, con el objetivo de reducir los costes que puede tener lanzar una campaña de este tipo, explica Yuste. Así, han desarrollado "un buscador, tipo Google, que indexa todos los perfiles públicos de todo el mundo para localizar los influencers que mejor funcionarán en la campaña en tan solo unos clics. Es un trabajo que a mano te llevaría días y que hemos conseguido reducir a unos minutos". 

Con este sistema, además, pueden anticipar a sus clientes los resultados de la campaña antes de ejecutarla, gracias a un algoritmo que han estado entrenando (machine learning) y que se nutre con la información que les proporcionan los sistemas de procesamiento de lenguaje natural que han desarrollado sus técnicos para detectar intereses y datos en los textos de las redes sociales.

"Ofrece un resultado con todos los influencers seleccionados y predice la audiencia, las impresiones, las interacciones… todo por adelantado, lo que reduce los riesgos de la campaña y ayuda a tomar decisiones a las marcas antes de realizar la inversión". Por último, también está automatizada la gestión de las métricas finales de la campaña para "evitar tener que pedírselas al prescriptor y que este te las tenga que preparar".

Para complementar la tecnología que han desarrollado, desde Binfluencer utilizan los sistemas de reconocimiento facial y machine learning que les proporcionan APIs de grandes tecnológicas como Amazon, IBM o Microsoft para poder predecir, por ejemplo, la edad o el género de una persona e incluso objetos que se pueden encontrar en sus imágenes en redes sociales. «Analizamos la información que nos proporcionan sus APIs para poder estructurarla y darle el valor que necesitan las marcas», subraya Yuste.