Marketingdirecto.com entrevista a Carlos Molina, CEO de Tidart y Managing Partner del Grupo Kimia, sobre publicidad y data.
¿Cuál es el perfil de sus clientes?, ¿cuáles son sus clientes más destacados?
Nuestra cartera de clientes es muy variada. Nuestro expertise es la consecución de resultados, hacer rentable cada céntimo invertido en publicidad. El sector del anunciante no es determinante a la hora de conseguir los objetivos de performance. Optimizamos las campañas nacionales e internacionales de grandes retailers e importantes compañías de transporte, turismo o telecomunicaciones. Algunos de nuestros clientes destacados son O2, Tuenti, Bimba y Lola, El Ganso, Hendricks y ALSA. También gestionamos campañas puntuales para marcas como Repsol, Mutua Madrileña, Santander, Hyundai o Renault.
¿Generalmente, qué resultados ha conseguido Tidart con sus diferentes trabajos realizados?
Hemos generado más de 100,000.000 de euros en ventas para diferentes anunciantes a lo largo de casi 10 años. En todo este tiempo hemos conseguido más de 20,000.000 de conversiones y leads.
Aunque no podemos revelar datos reales sobre el rendimiento de las campañas de nuestros clientes, sí podemos compartir con vosotros que el churn rate de clientes de Tidart es prácticamente 0. La mayoría de nuestros clientes confían en nosotros desde hace muchos años, algunos de ellos desde el principio de nuestros tiempos.
¿Qué diferencia a Tidart de otras agencias de medios y marketing digital?
La tecnología. Sacamos el máximo provecho de los datos y eso, unido a los conocimientos en marketing y negocio de nuestros account managers, marca la diferencia. La clave está en combinar lo mejor de la tecnología con lo mejor de las personas.
Nuestro equipo de matemáticos e ingenieros desarrolla algoritmos personalizados para cada uno de nuestros clientes. Somos una agencia data-driven que optimiza la publicidad online.
Un ejemplo de ello es una tecnología propia a la que denominamos AdKanvas. Se trata de un método de pre-procesamiento de imágenes que genera banners dinámicos (imagen y/o vídeo) basados en un diseño totalmente personalizado, al que implementamos información tanto externa como interna. Lo que nos da la posibilidad de generar miles de creatividades ad hoc y en minutos haciendo que la publicidad sea más relevante y eficiente.
¿Qué es la atribución?
Es el conjunto de técnicas que nos permiten cuantificar el crédito que debemos asignar a los diferentes canales de tráfico que contribuyen a una conversión. Existen varios modelos y cada uno lo hace de una manera distinta. Pero, de forma general, los modelos de atribución cuantifican mediante algoritmos la influencia que ha tenido un anuncio en una conversión. La atribución identifica un conjunto de acciones que el usuario lleva a cabo y que contribuyen de alguna manera al resultado buscado. A esas acciones luego se le asignan un valor, de modo que somos capaces de analizar el impacto que tienen nuestros esfuerzos de marketing.
¿Qué es lo que realmente ocurre con la medición entre Google Analytics y Facebook Ads y cómo influye en sus modelos de atribución?
Que no coincide, lo que trae muchos problemas de análisis. Por ejemplo, muchas de las conversiones que vemos en Google Analytics de tráfico directo pueden venir en un alto porcentaje de Facebook.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas del sistema de atribución de cada uno?
El sistema de Google consta de 7 modelos de atribución que se pueden comparar para observar cómo afecta cada uno a la valoración de los diferentes canales de marketing. Facebook, por su lado, lanzó después del verano la versión beta de Facebook Attribution. Esta consta de 7 modelos de atribución y ofrece la posibilidad de «jugar» con diferentes ventanas de conversión igualmente. Pero, para hacer un uso correcto de Facebook Attribution, hay que integrar los diferentes canales de tráfico de forma adecuada.
Además, este dispone de un modelo data-driven para el tráfico de Facebook que se basa en datos obtenidos de los estudios de Conversion Lift de los diferentes verticales durante los últimos años.
Las principales desventajas de Google Analytics, y el muy esperado Google Attribution, son precisamente las expuestas anteriormente, que hace imposible conseguir una medición precisa del tráfico de Facebook.
En el caso este, la principal desventaja está en que Facebook Attribution es todavía un producto muy reciente. Faltan actualizaciones y se echan de menos aspectos como el path de conversión o un modelo data-driven aplicable a todos los canales.
Artículo originalmente publicado en Marketing Directo. Puedes leer la entrevista completa en este enlace.