La información tiene múltiples usos en el mercadeo digital, obteniendo resultados sin precedentes hasta ahora con los métodos convencionales. Explora 5 de las aplicaciones más vanguardistas.
Cada empresa genera significativas cantidades de información que, al ser adecuadamente organizada, presenta diversas aplicaciones, incluyendo en las campañas en medios. En Tidart Digital Media & Data Agency, una agencia de mercadeo digital enfocada en estrategia digital, planificación de medios en línea y campañas de rendimiento, la utilizan en distintas soluciones. Cinco de las más significativas son:
5 aplicaciones de la información para optimizar tus campañas de paid media
1. Algoritmos personalizados
Realizando miles de ajustes dinámicos diariamente en función de intereses, género, edad, dispositivo, etc., se diseñan algoritmos específicos para cada cliente. Esto es relevante porque cada producto, público o embudo tiene características que los de la competencia no poseen.
La mayoría de los algoritmos emplean información sobre hábitos y vivencias de los usuarios, así como comportamientos y patrones de interacción de los consumidores. Con los datos recopilados, se estima la probabilidad de conversión para cada puja. De esta manera, el presupuesto de las campañas se maximiza y se toman decisiones estratégicas sobre productos, audiencias, etc.
Además, los algoritmos ofrecen múltiples opciones, como ajustar pujas en función del rendimiento que obtenga cada palabra clave, pausar o activar campañas según el inventario disponible de los productos o decidir qué contenido exhibir a la audiencia. Esto es viable ya que se desarrollan en función de los objetivos y necesidades de los clientes.
2. Creatividades completamente personalizables
Luego de segmentar el público objetivo mediante el análisis de información, el siguiente paso es impactar a este con mensajes únicos. Para ello, en Tidart han creado una herramienta que genera miles de banners de manera dinámica en segundos para conectar con la audiencia de forma concreta: AdKanvas.
Esta herramienta permite conservar la imagen de la marca, al mismo tiempo que incorpora datos de fuentes externas aplicadas para cada audiencia: información meteorológica o precios de la competencia, por ejemplo.
Todas estas variables que se pueden integrar en las creatividades brindan un contenido pertinente que se adapta mucho más a las necesidades y preferencias del usuario.
3. Asignación de presupuesto
Otro desafío común es el de gestionar las campañas al 100% y conseguir un rendimiento lo más óptimo posible del presupuesto. Para distribuir todo el presupuesto, hay una herramienta basada en algoritmos de machine learning modelados; el Predictive Budget Allocation. Esta solución permite distribuir el presupuesto según el rendimiento y el tamaño de las audiencias.
El uso de algoritmos para la asignación de presupuesto se convierte así en una de las aplicaciones de la inteligencia artificial esenciales para monitorear el rendimiento a nivel de campaña o grupo de anuncios y con un propósito específico.
4.
Robots
Gracias a los robots podemos automatizar decisiones estratégicas, directamente vinculadas a la rentabilidad. Algunos de los robots creados por Tidart permiten monitorear la web continuamente en busca de errores y caídas del servidor, así como anomalías en el rendimiento, para pausar o activar campañas de forma automática. Los robots desarrollados en la agencia de marketing digital también establecen conexiones con datos externos como el clima, precios de competidores o niveles de inventario, de modo que la puja sea aún más eficiente.
5. Análisis de incrementalidad
Evaluar la incrementalidad de las conversiones de nuestra campaña en línea nos indica si ha logrado que el usuario realice una conversión o, si por el contrario, dicho usuario habría convertido igualmente sin los anuncios de nuestra campaña. En estos escenarios, las campañas de remarketing suelen generar más interrogantes en relación a esta incrementalidad.
Para medir la incrementalidad, se lleva a cabo primeramente un análisis de las conversiones en cada canal y se determina la curva de saturación para las conversiones adicionales. Posteriormente, se segmenta a la audiencia en dos grupos homogéneos: el de «prueba» y el de «control». El grupo de prueba es expuesto a un anuncio, mientras que el de control no. De esta manera, se evalúa la tasa de conversión de ambos y se analizan sus conversiones nuevas en las diferentes redes y canales.
Los análisis de incrementalidad han demostrado ser la herramienta más efectiva para verificar si una campaña en línea está rindiendo, permitiéndonos evaluar tanto la causa como el efecto de un conjunto de anuncios.
Todas estas herramientas facilitan resultados en las campañas que de otra forma no serían viables. No obstante, la presencia de un equipo de especialistas detrás, con experiencia y conocimiento en marketing digital, que sepa clasificar y aplicar los datos y las diversas soluciones brindadas por las últimas tecnologías, es fundamental para optimizar cada euro invertido en publicidad digital y alcanzar el objetivo real que el anunciante se haya propuesto.
