Machine learning: la startup que crea un puente entre marcas y rostros

“Lo que hacemos es buscar a gente que ame a las marcas mediante machine learning”, dice Tomás Collados, CEO y fundador de Frisbi, una startup orientada al marketing de influencers que ha timoneado en contra de la corriente desde sus inicios.


"Lo que hacemos es buscar a gente que ame a las marcas mediante machine learning", dice Tomás Collados, CEO y fundador de Frisbi, una startup orientada al marketing de influencers (influenciadores) que ha timoneado en contra de la corriente desde sus inicios.

Todo comenzó en 2014. Llevaba varios años trabajando en grandes compañías como Sodexo, Finning y Nestlé. En esta última, ayudó a crear una área de marketing digital, donde comenzó a olfatear lo que venía para los próximos años. “Había un vacío. Las agencias estaban muy preocupadas por la forma de la estética de la campaña, pero había muy poca conexión con el consumidor”, recuerda Tomás Collados.

Renunció a Nestlé y empezó a buscar socios e inversionistas, “pero era una idea tan innovadora que nadie entendía qué estaba haciendo. Incluso conversé con una aceleradora. Todos me preguntaban: ‘¿Y qué diablos es un influenciador?’”. Hizo un piloto en un bar de un amigo y funcionó. Agrosuper fue la primera empresa que confió en su concepto y le abrió las puertas de la marca “La Crianza” para probar. Al principio lo hicieron con Facebook y de ahí viene el nombre de esta startup: “Nosotros tirábamos un post desde el perfil de la marca y veíamos quien reaccionaba orgánicamente, detectando a posibles embajadores. O sea, lanzábamos un frisbi para ver quién lo agarraba”, cuenta Tomás. Hasta que llegó Instagram y cambió todo.

En 2015 ya estaban facturando y tenían tres grandes clientes: Agrosuper, Viña Concha y Toro y Savory. Fue cuando Frisbi decidió incomodar más al mercado. “Estaba la idea que los embajadores debían ser rostros conocidos. Pero luego de leer muchos estudios nos dimos cuenta de que trabajar con famosos era caro, engorroso e ineficiente. Empujamos a que los influenciadores fueran personas comunes. Funcionaba mejor. Además, podíamos hacerles encuestas mensuales y entender las tendencias del target, que incluso les servían a las marcas para crear nuevos productos, como fue el caso de la hamburguesa vegetariana de La Crianza. Unimos a las marcas con quienes realmente las amaban”, asegura.

Al primer año lograron el breakeven. Crecieron muy rápido, pero no habían invertido mucho en tecnología, lo que empezó a pesarles. En 2017 tocaron la puerta de UDD Ventures y mediante ellos se ganaron un fondo de Corfo de dos etapas. La primera de $10 millones y la segunda, de $50 millones. “Fue imposible que el jurado de Corfo entendiera lo que eran los microinfluenciadores, si apenas sabían lo que era un embajador de marca. Pero lo logramos”.

Con los primeros $10 millones ordenaron un poco el área de ventas y Tomás comenzó a buscar en Chile alguna empresa que inyectara tecnología a la búsqueda de microinfluenciadores. Nadie lo hacía y si es que se podía, era carísimo y largo. Traspasó las fronteras y siguió olfateando. Luego de seis meses encontró a Mightyscout, una pequeña startup en Silicon Valley, que mediante machine learning (aprendizaje basado en inteligencia artificial) se dedicaba a encontrar influencers en Instagram. “Ya estaba desesperado. Subían los costos y bajaban los márgenes”. Viajó a San Francisco (EEUU) para reunirse con uno de los socios de Mightyscout.

Corría 2017 y ambas startups hicieron un contrato. Frisbi les entregaba el know how de cómo funcionaba una empresa de marketing dedicada a microinfluenciadores y Mightyscout implementaba su tecnología en la empresa chilena. “Después de este acuerdo, ellos han crecido en 10 veces su número de clientes. Para nosotros significó un tremendo ahorro de costos y apuntar mucho mejor a los amantes de las marcas”, dice Tomás.

Lo tecnología de Mightyscout comienza cuando desde Frisbi crear ciertos perfiles reales de influenciadores basados en lo que busca la marca. Una serie de bots desmenuzan los perfiles de Instagram investigando qué hacen los usuarios, dónde comen, qué deporte practican, quiénes son sus amigos, etc. Luego de buscar todos los patrones, los bots seleccionan perfiles similares y se los mandan a Frisbi, donde un equipo de personas los revisa y envía comentarios. Así, la inteligencia artificial, junto con el factor humano, de Mightyscout va aprendiendo hasta afinar más aún los perfiles. “El problema de la alianza fue que al no ser un partner tecnológico chileno, Corfo no quiso pasarnos los restantes $50 millones, por riesgo a que nos dejaran botados. Algo que nunca ha pasado hasta hoy”, explica Tomás.

La estrategia de Frisbi tiene otro elemento clave: la marca no le paga a los microinfluencers con dinero, sino mediante un canje “con los productos que ellos mismos aman”. Y a pesar de que el fundador de Frisbi reconoce que en 2018 - cuando explotó la moda de los microinfluenciadores- la competencia subió de cero a 20 empresas, está tranquilo. Para 2020 la hoja de ruta es mirar más hacia Paraguay, México y Colombia y terminar con una facturación sobre los $750 millones (el 2019 fue de $500 millones). Acaban de lanzar un nuevo concepto denominado como “zeptoinfluenciadores”, que son perfiles con menos de 1.000 seguidores que - según Frisbi- tienen una tasa de engagement (compromiso) 10 veces mejor que sus hermanos “micro”. Además, están preparándose para un gran cambio en esta industria cuando Instagram esconda los “likes”, y lanzaron un área para fundaciones denominada #InfluencersConSentido.

Con respecto el estallido social, indica: “Si bien casi todas las marcas decidieron silenciarse, nos dimos cuenta de que hay una gran conexión entre ellas y los ciudadanos. Nuestra metodología nos permite entender y escuchar muy bien a las personas. Cómo la pasan cuando se transportan, cuando están con su familia o qué necesitan. Y así, es mucho más fácil hablarles”.

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