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30 de Mayo del 2018 | 10:42

Maximiza los resultados con estas seis claves para “customizar” las campañas programáticas

Maximiza los resultados con estas seis claves para “customizar” las campañas programáticas

La opción de la publicidad programática ofrece numerosas ventajas frente a la planificación tradicional, entre ellas la de permitir el control y la gestión de las campañas a través de una única plataforma, el cruce de distintas variables (data) para alcanzar únicamente a los targets importantes o la microsegmentación para evitar desperdiciar, impresiones, entre otras; pero si ello es así, ¿por qué no se aprovecha esta posibilidad de personalizar al máximo y la gran mayoría de las campañas programáticas se planifican igual?

Para Álvaro Cristóbal, Global Operations Director de Digilant,  “Cada marca tiene valores y atributos diferenciales, sus propios objetivos y necesidades, y busca distintas audiencias, por lo que no tiene sentido abordar la compra programática como si fuera un modelo único aplicable a cualquier compañía”, al tiempo que agrega que además de tomar en cuenta dichas especificidades,”customizar cada acción incrementa considerablemente esas ventajas de la compra programática y ayudan a optimizar la inversión”.

Los elementos ‘customizables’ que más influyen a la hora de maximizar los resultados de las acciones en publicidad programática serían, según lo identificado por los expertos de esta agencia, estos seis:

Creatividad. “La publicidad programática posibilita la personalización creativa adecuándose al perfil de cada usuario impactado, a partir de su comportamiento en la red, perfil e intereses, características sociodemográficas, etc. Además, es posible actualizar las creatividades y contenidos de las mismas durante la campaña en tiempo real, construyendo cientos de mensajes en base al customer journey de cada usuario y a su relación con la marca.

Audiencias. No se trata sólo de activar diferentes audiencias sino de identificar aquellas que son más relevantes para la campaña, a través de custom data modelling(modelado de datos personalizados) generando así microsegmentos accionables a través de diferentes canales de Marketing Digital.

Atribución. El modelo de atribución más común en la industria para analizar la contribución de cada canal y/o medio a una conversión es el “last click/last interaction”. Estos modelos atribuyen el 100% del valor de una conversión al último touchpoint del customer journey, considerando que todos los contactos previos que han influido en mayor o menor medida en esa conversión no tienen ningún valor, lo que lleva a realizar análisis erróneos del performance de campaña y, lo que es más peligroso, a tomar decisiones erróneas como consecuencia de los mismos.

Para solucionar este importante problema surgen modelos data driven de atribución mucho más evolucionados, que analizan de forma única e individualizada la contribución de cada touchpoint en cada customer journey:

  • Establecen la contribución de cada impacto dentro de los custom journeysde manera individualizada y en tiempo real, lo que permite distribuir la inversión de modo mucho más preciso y justo;
  • Analizan la totalidad de customer journeys, tanto de los usuarios que convierten, como de los que no convierten, para establecer el grado de contribución.
  • Tienen en cuenta múltiples variables dinámicas para establecer la contribución, tales como viewability, post click interactions, frecuencia, etc.

Web y contenidos. La utilización de plataformas de dinamización de contenidos y de tests multivariantes permite componer dinámicamente y en tiempo real los contenidos mostrados a cada usuario en una web o app, adecuándolos a sus intereses, destacando          aquellos más relevantes para cada uno y chequeando múltiples aspectos para maximizar la conversión.

Analítica. Es habitual encontrar campañas y estrategias de marketing digital medidas y reportadas únicamente con KPI y métricas estandarizadas, que no contemplan aspectos específicos de importancia para cada anunciante.”

Lo ideal es construir dashboards y cuadros de mando adecuados a las necesidades específicas de cada cliente; “estableciendo KPI ad hoc para cada marca y cada campaña; que permitan tomar decisiones en base a los objetivos reales de negocio de cada            anunciante o marca. Eso permitirá, además, ahorrar tiempo y recursos en reporting, pudiendo por tanto dedicarlo a la optimización y análisis, elementos que aportan valor y generan resultados.

Tecnología. A la hora de abordar una campaña programática, es recomendable trabajar con compañías que cuenten con departamentos avanzados de Data Science, con una eficaz metolodología de generación de algoritmos y modelos específicos, aplicables en los DSP. 

Estos algoritmos ad hoc se construyen de forma individual para cada marca y cada objetivo perseguido, en base a múltiples variables y se incorporan en la plataformaDSP, complementando al bidder en la toma de decisiones de puja y en la adquisición de inventario en base a la relevancia de cada impresión en función del KPI perseguido.”

A lo anterior se suma que dichos algoritmos demás, aprenden de forma constante, por lo que adaptan sus decisiones en tiempo real para analizar cuáles son las mejores oportunidades de puja.a