FREMONT, CALIFORNIA, 10 de marzo 2020. Deep.BI, una empresa de soluciones de datos con uso de Inteligencia Artificial y enfocada en ‘scoring’ en tiempo real y en enriquecimiento inteligente de datos para evaluar e incrementar el compromiso de los usuarios, anunció que Diários Associados, el conglomerado de medios y comunicaciones de Brasil, firmó un acuerdo para comenzar la implementación de la plataforma de análisis de datos y scoring de usuarios de Deep.BI para alimentar el muro de pago (paywall) dinámico en su publicación digital Estado de Minas.

Con la incorporación de esta nueva capa de análisis de datos, el equipo de Estado de Minas tendrá la capacidad de generar acciones basadas en datos en tiempo real e implementar los cambios necesarios para aumentar el compromiso de los lectores y formular nuevas estrategias de contenidos.

En particular, Deep.BI proveerá inteligencia para el muro de pago (paywall) de la publicación mediante información en tiempo real de ‘Recency’, ‘Frequency’ y ‘Volume’ y posteriormente construirá algoritmos de ‘propensión a suscribirse’ y ‘propensión a cancelar’, para monetizar el aumento del compromiso de los lectores y aumentar ingresos.

Fred Bottrel, Sub-editor de Estado de Minas, comentó cómo el equipo editorial ha comenzado a usar la nueva información en el día a día:

“La generación de ingresos a partir de suscripciones tiene un impacto muy significativo en la producción de contenido. Como no se puede manejar lo que no se está midiendo, incorporar métricas en tiempo real a las actividades día a día de la sala de redacción es, en alguna forma, una innovación capaz de reconectar al periodismo con los lectores en su conjunto. Los que leen nuestras noticias están en el centro mismo de nuestro proceso.

La información en cada panel representa la respuesta de nuestros lectores a lo que hacemos, dándonos retroalimentación de cuáles de nuestras estrategias fueron efectivas, dónde podemos profundizar y mejorar más o dónde tenemos que cambiar el rumbo.

En este escenario, aparecen nuevos indicadores que deben ser incorporados a las actividades de la sala de redacción. Uno de los indicadores, el EPV (Páginas Vistas enriquecido por el Compromiso del lector, por sus siglas en inglés) es mucho más sofisticado y nos da mucha más información que el número de Páginas Vistas. El EPV de una nota combina cuántas veces fue vista con el compromiso (engagement) de cada lector que la leyó. De esta forma es posible identificar qué contenido tiene más probabilidad de atraer y convertir usuarios comprometidos en suscriptores.

En una empresa con 92 años de tradición en periodismo, es muy interesante ver cómo la transformación digital enfocada en el compromiso, revive el ADN de producir contenido de calidad y renueva el vínculo con el lector” ”

— FRED BOTTREL, SUB-EDITOR. ESTADO DE MINAS

El compromiso de los usuarios también se fortalecerá mediante el uso de del Deep Content Attribution Scoring (DCAS) de Deep.BI, que permite el desarrollo de estrategias de contenido que son necesarias para atraer y convertir suscriptores. El objetivo de Deep.BI es crear un sistema personalizado de recomendación de contenidos para los usuarios de Estado de Minas y crear oportunidades de incrementar ingresos.

Estado de Minas es una publicación en papel y digital muy respetada en Minas Gerais, Brasil. Sin embargo, las suscripciones pagas y el muro de pago son incorporaciones recientes a la estrategia de la publicación. Utilizando la inteligencia de negocios potenciada con datos que le proveerá Deep.BI, el equipo de Estado de Minas espera entender mejor a los 6 millones de usuarios únicos que generan 30 millones de páginas cada mes y crear más oportunidades de crecimiento.

Deep.BI es una empresa de soluciones integrales de datos que ofrece productos poderosos y flexibles para analistas de datos, equipos de producto y de gerencia, a través de una plataforma que incorpora análisis de datos, una capa de inteligencia de negocios y una plataforma de almacenamiento de datos con foco en ‘scoring’ en tiempo real y enriquecimiento de datos. Usando nuestras capacidades de ‘Machine Learning’ y la experiencia de nuestros científicos de datos, servimos a clientes en el mercado minorista, en detección de fraudes y en mercados financieros, así como también a medios y departamentos de marketing.

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