Las 5 claves del marketing digital en Retail según MediaMath

Un informe de MediaMath señala la cualificación de la data y su aplicación en las herramientas de inteligencia artificial como las herramientas más ventajosas para que los anunciantes de retail y sus agencias. La herramienta permite comunicar sus mensajes a sus potenciales consumidores en el momento preciso: Utilizar algoritmos que aprovechen el mayor número de variables procedentes de la actividad de los usuarios, tanto en el entorno de los retailers como en los medios donde estos se anuncian, es clave para poder tomar decisiones en tiempo real, en un sector con una enorme interacción y rotación de producto.

Según el estudio interno de MediaMath revela que la Inteligencia Artificial y el Smart Data son las herramientas más ventajosas para las marcas y anunciantes del sector retail, dadas sus características específicas de gran interacción de los consumidores y alta rotación de producto.

En publicidad programática se observa que estos recursos mejoran las tasas de conversión de las compañías de retail que los utilizan. En fashion retail, por ejemplo, Asos logró multiplicar en 1,8 las segundas compras de sus clientes con una campaña ad hoc de este tipo. Y Luisa Via Roma, consiguió 11,7 veces más ROI al hacer otro tanto.

Estas y otras soluciones tecnológicas con las que lograr un mayor rendimiento en retail han sido analizadas por MediaMath:

1. Inteligencia Artificial y machine learning. Se trata del aprendizaje automatizado basado en algoritmos que consigue encontrar patrones de conducta de los usuarios y predecir así su comportamiento, calculando, entre otras cosas, las probabilidades para realizar una compra u otro tipo de acción deseada desde un e-commerce.

Utilizar algoritmos para conocer la actividad de los usuarios en su navegación e impactarles con los mensajes que mejor se adecúen a sus necesidades en tiempo real es clave para conseguir el mayor rendimiento en retail. De esta manera, MediaMath a través de su algoritmo The Brain, utiliza la huella del usuario para calcular, en tiempo real, las posibilidades de que este realice la acción deseada por las marcas. Es capaz de determinar el contexto, formato y mensaje más adecuados para llegar a cada usuario. Esto permite a los retailers comunicarse con sus potenciales consumidores de una manera siempre relevante y, en consecuencia, mejorar el ROI de las campañas.

Sin embargo, este hecho no significa que sea el algoritmo quién decida exclusivamente por las marcas. Sino que son los propios retailers los que tienen la capacidad de dirigir la toma de decisiones del algoritmo en función de los datos inyectados, los objetivos de campaña identificados y el target deseado. Y todo siempre bajo el prisma de transparencia del algoritmo cuyas decisiones han de quedar disponibles para que las marcas puedan analizar los datos y así poder potenciar aquellas combinaciones de variables que han contribuido en mayor medida al ROI.

2. Smart Data. Es un recurso muy extendido entre las marcas y anunciantes de retail. En fashion retail, por ejemplo, tal y como señala el Informe Global Fashion Drivers 2017, elaborado por modaes.es y Desigual, se señala que lo utilizan de forma habitual el 91% de las compañías de retail junto a otras herramientas como la analítica de tráfico web. Sin embargo, el reto hoy es convertir big data en Smart Data, permitiendo una comunicación personalizada y relevante con los potenciales clientes. Para ello, se están empezando a combinar los datos propios o first party data (CRM, analítica web, histórico de campañas, etc.), con datos de segunda fuente o second party data (acuerdos directos entre las partes) y con otros de terceros o third party data (datos sociodemográficos, contextuales, geográficos, comportamentales, etc.).

3. Márketing contextual. En términos generales, se calcula que la tasa de abandono del carrito de la compra llegó en 2017 al 65%. Este dato ha hecho que las marcas de retail, más allá de conocer a su cliente, recurran a tecnologías que les permitan saber dónde se encuentra, qué está haciendo y qué va a hacer a continuación. Es lo que conocemos como el “márketing del momento” o marketing contextual.

La unión de la Inteligencia Artificial y el Smart Data hace posible que las marcas puedan conectar con el consumidor prácticamente en tiempo real, y sepan lo que necesita en cada momento.

4. Campañas cross-device (campañas entre distintos dispositivos). Cada vez tienen más peso estas campañas para llegar a consumidores en constante movimiento y que durante su proceso de toma de decisión interactúan con la marca desde diferentes dispositivos. Sin embargo, como requisito previo para que tengan la mayor eficacia posible, es necesario destinar recursos no ya solo en identificar los intereses de los clientes sino también sus diferentes dispositivos de forma consistente para así comunicarse con ellos de la manera más adecuada.

5. Márketing de proximidad. Cada vez están cobrando más fuerza las acciones de márketing que buscan impactar al usuario en las proximidades de la tienda física con tecnología como la geolocalización. Para ello, los canales que utilizan con mayor frecuencia son tanto con mensajes llegan a sus dispositivos móviles como en pantallas DOOH.

MediaMath es una de las compañías pioneras de publicidad programática en el mundo y aboga por una publicidad basada en el cliente y ofrecer experiencias de marketing relevantes y significativas en todos los canales, formatos y dispositivos. Desde el lanzamiento de la primera Demand Side Platform (DSP) en 2007, MediaMath ha crecido como empresa hasta convertirse en una compañía global con alrededor de 700 empleados y 15 ubicaciones en todas las regiones del mundo.