Como a HelloFresh otimiza 100% dos gastos com anúncios da Meta usando agentes Genie no Databricks
Autoria: Databricks · Assistir no YouTube
Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.
Idioma original: inglês
Vídeo original: How HelloFresh Optimizes 100% of Meta Ad Spend With Genie Agents on Databricks · Canal: Databricks · 01:06 · Assistir no YouTube
Tópicos: Agentes de IA, Automação de tarefas e workflows, Dados, bancos de dados e embeddings, Governança e regulação de IA
A HelloFresh Group usa o Databricks para integrar dados antes isolados e acelerar decisões sobre gastos com anúncios. A empresa começou otimizando cerca de dois terços dos gastos com anúncios da Meta e agora usa Genie e agents para otimizar 100% deles. O Unity Catalog simplificou o compartilhamento de dados, enquanto tarefas de manutenção que consumiam de 40 a 50 horas por semana passaram a levar uma ou duas horas. A reconciliação, os testes de anúncios e o lançamento de campanhas também ficaram muito mais rápidos.
Pontos-chave
Seção intitulada “Pontos-chave”- A HelloFresh Group opera oito marcas em três continentes.
- Antes, silos de dados e a coleta manual de informações podiam atrasar decisões sobre gastos em semanas.
- Genie e agents passaram de otimizar cerca de dois terços para 100% dos gastos com anúncios da Meta.
- O Unity Catalog simplificou a definição de acesso e o compartilhamento de dados entre áreas.
- A manutenção e o suporte a integrações passaram de 40 a 50 horas semanais para uma ou duas horas.
- A reconciliação caiu de uma semana para menos de uma hora.
- A empresa testa anúncios quatro vezes mais rápido.
- Um processo de lançamento que envolvia sete pessoas agora ocorre com um clique.
Capítulos
Seção intitulada “Capítulos”| Início | Capítulo | Resumo |
|---|---|---|
| 00:00 | Silos de dados e decisões lentas | A HelloFresh apresenta sua operação global e descreve como silos de dados atrasavam decisões sobre gastos. |
| 00:33 | Otimização de anúncios e manutenção | Genie e agents passam a otimizar todos os gastos com anúncios da Meta, enquanto Unity Catalog e automação reduzem o esforço operacional. |
| 01:06 | Reconciliação e testes mais rápidos | A empresa relata reconciliação em menos de uma hora, testes de anúncios quatro vezes mais rápidos e lançamentos com um clique. |
Citações
Seção intitulada “Citações”Tínhamos silos de dados por toda parte. — 00:00
Hoje, Genie e nossos agents estão otimizando 100% dos gastos. — 00:33
Um trabalho que costumava levar de 40 a 50 horas por semana agora pode ser feito em uma ou duas horas. — 00:33
Estamos testando anúncios quatro vezes mais rápido do que antes. — 01:06
O que antes era um processo de lançamento com sete pessoas agora acontece com um clique. — 01:06
Conceitos e entidades
Seção intitulada “Conceitos e entidades”- HelloFresh Group (empresa): Empresa de bens de consumo de rápida movimentação e provedora de kits de refeições descrita como líder mundial nesse segmento.
- Databricks (empresa): Plataforma que, segundo o vídeo, ajudou a HelloFresh a aproveitar melhor seus dados.
- Genie (ferramenta): Solução citada junto a agents na otimização dos gastos com anúncios da Meta.
- Unity Catalog (ferramenta): Recurso que simplificou a definição de acesso e o compartilhamento de dados na empresa.
- Meta (empresa): Empresa cujos gastos com anúncios são otimizados pela HelloFresh com Genie e agents.
- agents (conceito): Agentes usados com Genie para otimizar os gastos com anúncios da Meta.
Tradução completa (pt-BR)
Seção intitulada “Tradução completa (pt-BR)”00:00 [música] >> O HelloFresh Group é uma empresa de bens de consumo de giro rápido [música] e a principal fornecedora de kits de refeição do mundo. Operamos oito marcas em três continentes. >> [música] >> O Databricks permitiu que a HelloFresh aproveitasse ao máximo nossos dados. Foi algo que simplesmente observamos: havia silos de dados por toda parte. As pessoas ficavam realmente correndo para juntar dados de todos os lugares, e às vezes isso levava semanas até que uma decisão fosse tomada sobre como realmente gastaríamos o dinheiro [música].
00:33 >> Começamos com cerca de dois terços do nosso investimento em anúncios da Meta. Hoje, o Genie e nossos agents estão otimizando 100% desse investimento. O Unity Catalog transformou nossa capacidade de compartilhar dados em toda a empresa, porque simplificou drasticamente a maneira como definíamos o acesso aos dados desde o início. >> O trabalho de manutenção [música] para manter tudo funcionando, cuidar das integrações e depurar certos problemas quando as coisas não iam bem. Um trabalho [música] que costumava nos tomar de 40 a 50 horas por semana agora pode ser feito pelos nossos colegas em uma ou duas horas. >> Passamos de uma semana de conciliação
01:06 para menos de uma hora na manhã de segunda-feira [música], e estamos testando anúncios quatro vezes mais rápido do que antes. O que costumava ser um processo de lançamento com sete pessoas [música] agora acontece com um único clique. >> O que mais me entusiasma em relação ao futuro é que este foi o principal caso de uso e também o de maior impacto que realizamos até agora [música], especificamente com o Genie. Este caso de uso é apenas um entre muitos que agora podemos viabilizar. >> [música]
Transcrição original
[00:00] [music] >> HelloFresh Group is a fast-moving consumer goods [music] company and the world’s leading meal kit provider. We are operating eight brands across three continents. >> [music] >> Databricks has empowered HelloFresh to get the most out of our data. Something that we just observed. We had data silos everywhere. We had people that were like really scrambling data together from everywhere and that was taking sometimes weeks until decision was made on how we [music] would actually spend money.
[00:33] >> We started this with about two-thirds of our meta ad spend. Today, Genie and our agents are optimizing 100% of it. Unity Catalog transformed our ability to share data across the business because it dramatically simplified how we were defining access to data in the first place. >> Maintenance work for [music] keeping things up and running, taking care of the integrations, debugging certain topics when things were not going well. Work [music] that used to take us 40 to 50 hours a week, our colleagues are now able to do within one or two hours. >> We’ve gone from a week of reconciliation
[01:06] to under an hour on a Monday morning [music] and we are testing ads four times faster than before. What used to be a seven-person launch process [music] now happens in one click. >> What excites me most about the future is this was the primary use case and also the most impactful one that we’ve been running so far [music] specifically on Genie. This use case is only one of many that we are able to unlock now. >> [music]