{"id":666,"date":"2019-03-25T20:00:53","date_gmt":"2019-03-25T18:00:53","guid":{"rendered":"https:\/\/pre-prod-gcp.tidart.com\/blog\/?p=666"},"modified":"2022-09-06T11:45:49","modified_gmt":"2022-09-06T09:45:49","slug":"tidart-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pre-prod-gcp.tidart.com\/blog\/tidart-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"La agencia data-driven que optimiza hasta el \u00faltimo c\u00e9ntimo de tus campa\u00f1as"},"content":{"rendered":"

Marketingdirecto.com entrevista a Carlos Molina, CEO de Tidart y Managing Partner del Grupo Kimia, sobre publicidad y data.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l es el perfil de sus clientes?, \u00bfcu\u00e1les son sus clientes m\u00e1s destacados?<\/strong><\/p>\n

Nuestra cartera de clientes es muy variada. Nuestro expertise es la consecuci\u00f3n de resultados, hacer rentable cada c\u00e9ntimo invertido en publicidad. El sector del anunciante no es determinante a la hora de conseguir los objetivos de performance. Optimizamos las campa\u00f1as nacionales e internacionales de grandes retailers e importantes compa\u00f1\u00edas de transporte, turismo o telecomunicaciones. Algunos de nuestros clientes destacados son O2, Tuenti, Bimba y Lola, El Ganso, Hendricks y ALSA. Tambi\u00e9n gestionamos campa\u00f1as puntuales para marcas como Repsol, Mutua Madrile\u00f1a, Santander, Hyundai o Renault.<\/p>\n

\u00bfGeneralmente, qu\u00e9 resultados ha conseguido Tidart con sus diferentes trabajos realizados?<\/strong><\/p>\n

Hemos generado m\u00e1s de 100,000.000 de euros en ventas para diferentes anunciantes a lo largo de casi 10 a\u00f1os. En todo este tiempo hemos conseguido m\u00e1s de 20,000.000 de conversiones y leads.<\/p>\n

Aunque no podemos revelar datos reales sobre el rendimiento de las campa\u00f1as de nuestros clientes, s\u00ed podemos compartir con vosotros que el churn rate de clientes de Tidart es pr\u00e1cticamente 0. La mayor\u00eda de nuestros clientes conf\u00edan en nosotros desde hace muchos a\u00f1os, algunos de ellos desde el principio de nuestros tiempos.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 diferencia a Tidart de otras agencias de medios y marketing digital?<\/strong><\/p>\n

La tecnolog\u00eda. Sacamos el m\u00e1ximo provecho de los datos y eso, unido a los conocimientos en marketing y negocio de nuestros account managers, marca la diferencia. La clave est\u00e1 en combinar lo mejor de la tecnolog\u00eda con lo mejor de las personas.<\/p>\n

Nuestro equipo de matem\u00e1ticos e ingenieros desarrolla algoritmos personalizados para cada uno de nuestros clientes. Somos una agencia data-driven que optimiza la publicidad online.<\/p>\n

Un ejemplo de ello es una tecnolog\u00eda propia a la que denominamos AdKanvas<\/a>. Se trata de un m\u00e9todo de pre-procesamiento de im\u00e1genes que genera banners din\u00e1micos (imagen y\/o v\u00eddeo) basados en un dise\u00f1o totalmente personalizado, al que implementamos informaci\u00f3n 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 m\u00e1s relevante y eficiente.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la atribuci\u00f3n?<\/strong><\/p>\n

Es el conjunto de t\u00e9cnicas que nos permiten cuantificar el cr\u00e9dito que debemos asignar a los diferentes canales de tr\u00e1fico que contribuyen a una conversi\u00f3n. Existen varios modelos y cada uno lo hace de una manera distinta. Pero, de forma general, los modelos de atribuci\u00f3n cuantifican mediante algoritmos la influencia que ha tenido un anuncio en una conversi\u00f3n. La atribuci\u00f3n 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.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es lo que realmente ocurre con la medici\u00f3n entre Google Analytics y Facebook Ads y c\u00f3mo influye en sus modelos de atribuci\u00f3n?<\/strong><\/p>\n

Que no coincide, lo que trae muchos problemas de an\u00e1lisis. Por ejemplo, muchas de las conversiones que vemos en Google Analytics de tr\u00e1fico directo pueden venir en un alto porcentaje de Facebook.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son las ventajas y desventajas del sistema de atribuci\u00f3n de cada uno?<\/strong><\/p>\n

El sistema de Google consta de 7 modelos de atribuci\u00f3n<\/a> que se pueden comparar para observar c\u00f3mo afecta cada uno a la valoraci\u00f3n de los diferentes canales de marketing. Facebook, por su lado, lanz\u00f3 despu\u00e9s del verano la versi\u00f3n beta de Facebook Attribution. Esta consta de 7 modelos de atribuci\u00f3n y ofrece la posibilidad de \u00abjugar\u00bb con diferentes ventanas de conversi\u00f3n igualmente. Pero, para hacer un uso correcto de Facebook Attribution, hay que integrar los diferentes canales de tr\u00e1fico de forma adecuada.<\/p>\n

Adem\u00e1s, este dispone de un modelo data-driven para el tr\u00e1fico de Facebook que se basa en datos obtenidos de los estudios de Conversion Lift de los diferentes verticales durante los \u00faltimos a\u00f1os.<\/p>\n

Las principales desventajas de Google Analytics, y el muy esperado Google Attribution, son precisamente las expuestas anteriormente, que hace imposible conseguir una medici\u00f3n precisa del tr\u00e1fico de Facebook.<\/p>\n

En el caso este, la principal desventaja est\u00e1 en que Facebook Attribution es todav\u00eda un producto muy reciente. Faltan actualizaciones y se echan de menos aspectos como el path de conversi\u00f3n o un modelo data-driven aplicable a todos los canales.<\/p>\n

 <\/p>\n

Art\u00edculo originalmente publicado en Marketing Directo. Puedes leer la entrevista completa en este enlace<\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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