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Nuevas reglas: ad tech y marketing en tiempo real

Varias herramientas permiten conocer mejor a los clientes, anticipar comportamientos e influir en decisiones de compra. Foto: Shutterstock.

ANÁLISIS

La gestión con data analytics pueden aumentar el margen de rentabilidad del 2% al 7%; el profesional del marketing debe conocer una serie de herramientas que dan competitividad en el corto plazo

Desde la revolución digital (que inició en los años 50), los mercados se han complejizado, producto de un cambio constante en la forma de relacionarse, de comunicarse y de consumir. Hoy, se habla de una revolución tecnológica en la que surgen cada vez más plataformas que aceleran el ritmo de producción y consumo. Frente a este escenario, las organizaciones deben anticipar y adoptar las nuevas tecnologías, así como las herramientas que derivan de ellas, para lograr competitividad en el corto plazo.

El marketing no es la excepción. El profesional de marketing, además de entender los fundamentos de producto, precio y promoción, debe adoptar la práctica del monitoreo en tiempo real para conocer el comportamiento de los consumidores y cómo impacta en el momento cada una de sus acciones. Esto es posible gracias a herramientas que, bien empleadas, toman decisiones autónomas en tiempo real y arrojan data. Ésta puede ordenarse y analizarse, y luego puede ser utilizada en la toma de decisiones para accionar rápidamente.

Hoy, el data analytics está en el núcleo de la gestión de precios y desarrollo de producto. Permite manejar potencialmente millones de variables y escenarios, incluso analizar datos no estructurados, como texto, correos electrónicos, tuits, imágenes, etcétera, para encontrar patrones, tendencias y anomalías. Se ha demostrado que las iniciativas de gestión por medio de data analytics pueden aumentar el margen de rentabilidad del 2% al 7% en 12 meses, así como entregar al mercado productos relevantes de forma acertada.

Para la promoción de un producto, hay softwares que deciden en tiempo real qué inventarios publicitarios comprar según a quién se pretende llegar. Es el caso de los DSPs (Demand Side Platforms) que utilizan machine learning e Inteligencia Artificial para estudiar cientos de variables antes de tomar la decisión.

Esas plataformas deciden a quién llegar, cuándo, con qué tipo de anuncio, en qué contexto y medio. El machine learning define quiénes son las audiencias más propensas a convertir, cuánto debería pagarse por cada anuncio, al tiempo que busca eficiencia en los costos de promoción.

Entre las herramientas para conocer mejor a los clientes, anticipar comportamientos e influir en decisiones de compra, se destacan los DMPs (Data Management Platforms) o los CDPs (Customer Data Platform). Recopilan y organizan datos de los usuarios que interactúan con la empresa en sus diversos puntos de contacto. Luego, estos datos pueden activarse en diversos medios, logrando mayor relevancia para segmentos específicos que se pretende alcanzar o adquiriendo Third Party Data.

Toda acción publicitaria debería hoy sumar herramientas avanzadas de medición y seguridad de marca. Es el caso de los Ad-Server, que permiten, entre otras capacidades, auditar y conciliar la cantidad de impresiones entregadas por los medios, asegurar niveles de viewability (visibilidad), evitar técnicas de fraude como los bots que observan publicidad como si fueran seres humanos, así como asegurar que los avisos se desplieguen en contenidos positivos y relevantes.

En conclusión, la adopción de tecnologías es necesaria para la supervivencia de toda organización, gracias a la efectividad que proponen en los diferentes niveles de gestión. Frente a la realidad competitiva, en un mercado globalizado, las empresas deberán considerar en su plan de desarrollo una inversión constante en tecnología.

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