Feeder es una aplicación móvil diseñada para ayudar a los especialistas en marketing y a los publishers a obtener comentarios sobre sus campañas antes de lanzarlas, midiendo las reacciones instantáneas de los usuarios que utilizan la IA de reconocimiento facial. Gracias a su algoritmo te permite saber cómo se siente tu audiencia frente a tu contenido. Antes de lanzar tu campaña, pruébala en Feeder y tu ROI aumentará drásticamente.
Hablamos con su CEO y Cofundador, Pablo Filomeno, para conocer más sobre la app y su visión sobre el camino a seguir en IA, reconocimiento facial y marketing.
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PABLO FILOMENO I MAURO GADALETA, FUNDADORS DE FEEDER.
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Háblanos de ti, como persona y profesional. ¿Qué te apasiona? ¿Qué te ha llevado hasta aquí y cómo ha sido tu experiencia en el mundo del marketing y las apps?
Llevo cerca de 12 años dedicado al marketing digital. Pero antes de eso me dedicaba a tocar la batería y mi día a día era estar de gira y dar conciertos por todos lados. Una vida muy distinta a la de ahora, como te puedes imaginar. Fue en esa época cuando empecé a interesarme por el marketing digital, cuando vi el poder que teníamos en nuestras manos gracias a MySpace y a los programas de intercambio de contenidos P2P. Entendí que podíamos llegar a cualquier parte del mundo y contactar con quien quisieramos.
Nos dedicamos entonces a establecer conexiones e interactuar con otras bandas y productores extranjeros y a filtrar nuestra música en eMule para que llegase a más gente (y en consecuencia tener más público en nuestros conciertos). Estas y otras experiencias me llevaron a participar en la primera edición de Ficod y a participar en un informe sobre Redes Sociales que se realizó en 2011 (ambos organizados por Red.es). Mi foco estaba ya entonces en el ámbito digital y en cómo lo digital podía ayudar a la comunicación y las experiencias de usuario. Fundé con mi hermano una agencia de marketing móvil y empezamos a desarrollar las primeras aplicaciones dedicadas al turismo para diversas localidades de la geografía española. Después he ido participando en diversas compañías y startups hasta llegar a fundar Feeder.
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¿Cómo surge Feeder?
Feeder surgió en 2018 entre amigos y cervezas. Recibí un whatsapp de un buen amigo y compartí la pantalla del teléfono con el resto de gente que había en la mesa para que todo el mundo pudiera ver lo que me habían enviado (un chiste muy bueno que ahora no viene a cuento). La verdad es que todos en la mesa nos reímos mucho, nos encantó ese contenido, pero ahí se quedó. Bloquee el móvil, me lo guardé en el bolsillo, me pedí otra y seguimos con lo que estábamos hablando. Solo cuando estaba volviendo a casa recordé que no había contestado ese whatsapp. Entonces saqué el teléfono del bolsillo y mientras caminaba rápido por el Born de Barcelona, respondí con un mísero “jaja” y volví a guardar el teléfono.
En ese momento pensé que ese amigo que me había enviado ese whatsapp se había perdido una grandiosa reacción de sus amigos y le hubiera encantado ver esa reacción real, en lugar de un triste “jaja” enviado a destiempo. Cuando le expliqué lo ocurrido a mi socio Mauro Gadaleta, lo tuvimos claro, nos pusimos a desarrollar la primera versión de lo que es hoy Feeder. Una app basada en las reacciones de la gente. A medida que el proyecto avanzaba fuimos virando más hacia la herramienta de reconocimiento facial enfocada al mundo de la comunicación que es hoy.
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¿Cómo se traducen los datos recogidos por el reconocimiento facial en métricas cualitativas? ¿Qué datos y métricas pueden ver los especialistas que utilicen Feeder?
El reconocimiento facial de Feeder parametriza las microexpresiones que los usuarios que están mirando contenidos a través de la app hacen de manera involuntaria. Todos hacemos pequeñas e imperceptibles microexpresiones de manera involuntaria cuando estamos viendo o haciendo algo. Esas microexpresiones están vinculadas a las emociones de que de manera inconsciente nos está haciendo sentir ese contenido o esa persona que tenemos delante (alegría, ira, miedo, desprecio, sorpresa, tristeza y asco). A estas siete emociones le añadimos la medida de la calma para dar más información con la que trabajar a nuestro algoritmo.
Los datos que mostramos en Feeder Metrics los hemos desarrollado a lo largo de los últimos meses mano a mano con nuestros primeros clientes. Gracias a su feedback hemos podido desarrollar un producto que aporte la información necesaria y plasme las métricas cualitativas que analizamos de la manera más útil e inteligible posible. Esas métricas las llamamos dimensiones cualitativas (atención, validación, engagement, carisma, sorpresa, inspiración, intensidad, rechazo, horror, enfado y susto) y son las responsables de ayudar a nuestros clientes a entender qué pasa con su contenido, a entender cómo se siente su audiencia delante de su contenido frame a frame y pudiendo interactuar en todo momento con esos datos.
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Cuéntanos tu visión sobre el futuro del reconocimiento facial en marketing.
El reconocimiento facial en las manos equivocadas puede ser un peligro. Ya nos han avisado diversas novelas y películas de ciencia ficción y podemos ver cómo en algunos gobiernos y algunas empresas lo utilizan con fines de dudosa moral. La tecnología de reconocimiento facial que utiliza Feeder es completamente anónima y en ningún caso guardamos ninguna cara de nuestros usuarios. No nos interesan las caras, pero si los datos que las microexpresiones de esas caras nos brindan, por eso nos gusta decir que al final lo que nosotros nos quedamos son los unos y ceros que se derivan de ese reconocimiento facial.
Es una tecnología que tiene unas perspectivas de crecimiento increíbles y sobre todo es una tecnología que puede ayudar a mejorar diferentes aspectos de la vida a nivel digital y a nivel offline. Creo que el punto clave en este sentido es poder garantizar el anonimato de los datos. A partir de ahí no debería haber problemas en utilizar tecnologías de este tipo siempre y cuando sea para fines éticamente aceptables por supuesto.
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Creo que una de las funcionalidades más interesantes para los especialistas en marketing que nos lean puede ser el Campaign Manager. ¿Cómo pueden optimizar sus campañas con Feeder?
Exacto, de hecho, el backoffice lo hemos hecho pensando en programas como el Campaign Manager. Al final ese es el ecosistema en el que mejor se desenvuelve la tecnología de Feeder. El uso de Feeder está enfocado en que los creadores de contenido puedan saber qué emociones está despertando ese contenido frame a frame dándole la información necesaria y de manera clara para que pueda hacer los cambios pertinentes en ese contenido y, de esta manera, optimizarlo. Esto es lo que están haciendo nuestros clientes actualmente, gracias a los resultados que están obteniendo de sus análisis pueden editar aquellos frames de sus videos donde tienen “picos negativos” y están viendo cómo eso afecta positivamente a su ROI.
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¿Puedes contarnos alguna novedad o funcionalidad en la que estéis trabajando o hayáis lanzado recientemente para vuestros clientes?
Estamos trabajando en desarrollar la API para poder integrar la tecnología de Feeder en todos los entornos digitales que así lo deseen. De esta manera la aplicación móvil de validación de contenido no será necesaria para poder medir las emociones de un contenido concreto y cualquier web podrá incluir esta tecnología para poder hacer un seguimiento con Feeder de su audiencia (siempre de manera anónima y previo consentimiento del usuario).
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¿Qué podemos esperar de Feeder en este 2021? ¿Cómo esperáis cerrar el año?
Actualmente estamos trabajando en consolidarnos en el mercado de la comunicación y el marketing españoles. De cara a 2022 nuestra intención es internacionalizarnos y poder anunciar el lanzamiento de la API para poder abordar nuevos retos tecnológicos y centrarnos más en la experiencia de usuario.
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Si quieres conocer y saber más sobre Feeder, ¡descárgate la app aquí!
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