El pensamiento matemático que dominará la publicidad digital
Los cambios tecnológicos que permiten trabajar en publicidad desde un punto de vista tecnológico y optimizable ya son posibles. El pensamiento matemático se ha instalado en la publicidad digital, mejorando lo que las marcas consiguen en la red con sus mensajes. En esta revolución, una de las piezas clave es el machine learning. Gracias a la incorporación de ingenieros y científicos de datos en el sector del marketing y publicidad online es posible aprender de todo el rastro de información que dejan los usuarios cuando navegan por internet. En base a un profundo análisis de toda esta información, elaboran algoritmos matemáticos para que los profesionales del marketing puedan desarrollar sus estrategias en base a estos, con el objetivo de conseguir los mejores resultados. Esto significa que el marketing más tradicional está cambiando y los márgenes de maniobra y las oportunidades de éxito son hoy ilimitados. Como explican desde Tidart Digital Media & Data Agency, ellos basan sus «algoritmos en el uso del machine learning con el fin de mejorar la rentabilidad de las campañas y maximizar las conversiones». Gracias al machine learning se identifican de forma más efectiva patrones de comportamiento de los usuarios y un trabajo predictivo más eficiente es posible. No solo es mucho más fácil sino también un trabajo mucho más preciso, que permite adelantarse al consumidor en su toma de decisiones y afinar la estrategia de marketing y publicidad. «Estos algoritmos son personalizados para cada cliente en función de sus necesidades y se retroalimentan automáticamente a medida que se generan nuevos datos y a lo largo del tiempo», señalan. Por tanto, el uso constante de la tecnología consigue que sean todavía mejor. Además, el machine learning no solo hace que el trabajo de encontrar ventanas de conexión con el consumidor sea más sólido, sino que también permite que las campañas sean mucho más responsables en cuestiones de inversión y uso de recursos. El machine learning también se puede emplear para realizar estudios de incrementalidad, para hacer curvas de saturación de las conversiones que permitan adelantarse al momento en el que estas empiecen a decaer, etc. Los marketeros pueden así actuar antes de que su campaña empiece a dar resultados negativos, realojar presupuestos a estrategias o pujas que mejoren el rendimiento de los canales de inversión publicitaria. Un algoritmo especializado se encargará de guiarlos en cada uno de esos pasos.Cómo el uso de data hace más efectiva la publicidad online
Los siguientes podrían ser todos ejemplos reales. A medida que se acerca el verano, una consumidora que cada año realiza viajes largos, empieza a recibir publicidad hábilmente segmentada sobre las que pueden ser sus próximas vacaciones. Los anuncios funcionan porque no están vinculados a los destinos generalistas a los que va todo el mundo, sino al tipo de viajes de descubrimiento que le gusta realizar y también a los que han sido sus últimos intereses. Mientras, un padre reciente, que ha estado comprando en internet ciertos productos de bebé y que se ha unido a algunas comunidades online sobre recién nacidos, empieza a recibir mensajes vinculados a compras que harán su vida más sencilla. Y, de forma paralela, otro consumidor, cuyo portátil empieza a tener cierta edad, comienza a ver recordatorios sutiles para cambiar su dispositivo.
Cada uno de estos usuarios han recibido la publicidad que era más efectiva para ellos y la que encajaba con sus necesidades y con sus intereses en cada momento. Las empresas detrás de los mensajes parecían casi conocerlos de primera mano y les estaban dando aquellas ideas de consumo que eran relevantes para ellos en cada momento.
¿Cómo ha sido capaces las marcas de presentar el mensaje más adecuado en el momento más oportuno a los consumidores? La clave estaba en el uso de los datos de usuarios y en el uso de las nuevas herramientas que la tecnología ha puesto a su servicio. Las empresas están empleando la tecnología no solo para conocer mucho mejor a sus consumidores, sino también para escoger el momento en el que se van a lanzar anuncios y hasta las creatividades. La elección ha estado marcada por el receptor, el momento y el objetivo a cumplir.
En Tidart Digital Media & Data Agency siempre han sabido adaptarse a las cambiantes necesidades del sector. Carlos Molina, CEO de Tidart y Managing Partner de Grupo Kimia, nos comenta cómo implementan la solución AdKanvas en el día a día de sus campañas de marketing: “Aplicamos una base de data interna o externa en las creatividades de un anuncio publicitario de forma dinámica”, comenta. Así es como se generan miles de banners en tiempo real, en tan solo cuestión de segundos, ofreciendo creatividades personalizadas y relevantes a los usuarios.
En lugar de utilizar creatividades genéricas o de segmentar a los consumidores partiendo de cuestiones más amplias, como se hacía hasta no hace mucho, ven las audiencias de una manera mucho más concreta, lo que posibilita que las creatividades que se lanzan también lo sean. Así, se le acaba comunicando al consumidor lo que quiere o lo que necesita escuchar.
Además, la tecnología no solo permite ser mucho más eficientes a la hora de personalizar las creatividades y poder escoger cómo y cuál lanzar: también a la hora de gestionar cómo se hacen las cosas o cómo podemos innovar en la estrategia general de la compañía para conseguir los mejores resultados posibles.