Se trata de siete errores frecuentes que impiden optimizar las campañas de publicidad programática, según Digilant. Demasiadas campañas se realizan sin conocer el valor de cada usuario, aunque es básico para segmentar a la audiencia de forma eficaz, mejorando así el rendimiento (ROI): se aumenta la inversión en los clientes más propensos a la conversión y se reduce en los dudosos.
El segundo error más costoso: no aplicar algoritmos para encontrar también “nuevos consumidores” potenciales, no sólo usuarios reciclados a través de retargeting. Tampoco se personalizan los mensajes dirigidos a los diferentes perfiles que la campaña quiere impactar, lo que optimizaría al máximo la inversión.
Objetivos poco claros, equivocar los canales de marketing, incapacidad de identificar las capas de datos adecuadas, escasa medición de los objetivos y no optimizar la información obtenida, son otras equivocaciones frecuentes.
Usar correctamente el potencial de la publicidad programática permite a los anunciantes ampliar su audiencia, alcanzando al doble de usuarios únicos, incrementando las conversiones en más de un 36% y reduciendo el CPA frente a los métodos online tradicionales.
Costosas equivocaciones
Digilant, compañía dedicada al marketing digital de base tecnológica, ha analizado cerca de 500 campañas realizadas a través de compra programática y ha detectado los siete errores más frecuentes:
Objetivos poco claros. Aún es frecuente que el anunciante quiera abarcar demasiados objetivos a la vez con su inversión en programática. Debe tener claro si busca una respuesta directa, si se trata de una acción de branding, si quiere movilizar a la audiencia hacia sus tiendas físicas o lograr conversiones online, si está tratando de entender mejor a su clientela o aprender en qué momento y a qué horas del proceso están convirtiendo.
Ese punto de partida es imprescindible para alinear el objetivo del anunciante con las tácticas programáticas más adecuadas, mejorar el rendimiento de la campaña y el ROI.
Incapacidad de identificar las capas de datos adecuadas. Las posibilidades de segmentar a la audiencia mediante grandes volúmenes de información son enormes: hay cerca de 200 puntos de información sobre cada usuario que ayudan a construir perfiles dinámicos y aumentar el rendimiento de cada acción.
Para ello hay que segmentar a la audiencia a varios niveles. Con cada capa, el objetivo es filtrar y eliminar usuarios que no se ajustan al público objetivo al que una marca intenta llegar.
Estratificar usuarios sin tener en cuenta su valor. Aplicando Machine Learning y mediante el uso de datos de los anunciantes, de los proveedores de datos y de terceros, es posible llegar a conclusiones relevantes en tiempo real a partir de perfiles adecuados al mensaje que el anunciante quiere lanzar y que muy probablemente van a realizar una conversión.
Después de identificar a los usuarios y sus comportamientos, se pueden aplicar algoritmos predictivos para determinar el valor de ese perfil y de cada usuario en tiempo real. Conocer el valor del usuario permitirá segmentar la audiencia de forma eficaz y eficiente, mejorando así el rendimiento al enfocar la campaña y aumentando la inversión en los clientes más propensos a la conversión y menos en los dudosos.
A esto se añade que, al analizar los datos de los consumidores antes y después de una campaña, se optimiza la eficacia de las acciones futuras, ya que las marcas mejoran de forma exponencial el conocimiento que tienen de su audiencia.
Lanzar los mismos mensajes a clientes y no clientes. Una de las grandes fortalezas de la publicidad programática es su capacidad predictiva. Es posible aplicar algoritmos para encontrar también “nuevos consumidores” potenciales, no sólo a usuarios reciclados a través de retargeting. Pero no tendría sentido lanzar el mismo mensaje a toda la audiencia. Hay que personalizar los mensajes dirigidos a los diferentes perfiles que la campaña quiere impactar, para optimizar al máximo la inversión.
Inversión escasa en atribución. Los medios programáticos permiten entender el rendimiento de una campaña a un nivel que no tiene comparación con otros canales tradicionales, como la publicidad impresa o la televisión. De ahí que haya que invertir en la atribución para analizar los resultados y tomar decisiones más inteligentes en el futuro.
La atribución permite comprender cómo afectan realmente los medios a los resultados. Por ejemplo, las acciones en los medios de comunicación pueden estar vinculadas a los datos de fidelización o a transacciones con tarjetas de crédito; así es posible medir la repercusión de una campaña en el resultado final. Además, los anunciantes pueden analizar también el impacto de una campaña sobre la marca y sobre la percepción que tienen de ella los usuarios.
No optimizar la información obtenida. La compra programática proporciona más métricas, información y datos que cualquier otro medio publicitario. Aprovechar este material ayudará a las marcas y a las agencias a descubrir ideas que no siempre se intuyen y mejorar el rendimiento de su próxima campaña.
Por ejemplo, un vendedor minorista de ropa deportiva puede tener el sesgo de pensar que su audiencia es mayoritariamente masculina. Sin embargo, una campaña programática podría revelar que su audiencia de mayor rendimiento está en realidad en el segmento de las mujeres de 25 a 34 años.
Equivocar los canales de marketing. Hay muchas maneras de llegar a una audiencia de forma programática: a través de una pantalla de ordenador, del dispositivo móvil, apps, video, publicidad nativa, audio y televisión por cable, por ejemplo.
Cada canal ofrece ventajas y posibles inconvenientes y hay que ponderarlos con atención al decidir dónde invertir el presupuesto. Por ejemplo, si un anunciante está pensando en una acción de bajo coste o en el retorno rápido de la inversión publicitaria, es mejor que invierta su presupuesto en display. Vídeo y audio justifican un mayor CPM si persigue un mejor recuerdo de marca.
También es importante tener en cuenta cada vez más la segmentación entre dispositivos, ya que es posible llegar a una persona a través de sus diferentes aparatos: los consumidores se conectan a Internet a través de tres o más dispositivos a diario.
“La compra programática se apoya en soluciones avanzadas de data science para comprender mejor al mercado, lograr orientaciones más precisas para optimizar las campañas publicitarias y mejorar el rendimiento de las inversiones de los anunciantes”, explica Juan Camilo Bonilla, Managing Director de Digilant en España. Sin embargo, “muchas compañías siguen tratando a la audiencia objetivo como un solo grupo enorme, empleando muchas veces tecnología programática obsoleta. Lo hacen sin analizar los diferentes comportamientos, intereses y actitudes de los consumidores para crear todos los segmentos posibles dentro de esa gran audiencia”, afirma el máximo responsable de Digilant en España.
En cambio, una segmentación avanzada permite identificar el target realmente esencial para una marca y descubrir nuevos segmentos clave. “Es tan importante examinar bien el planteamiento inicial de una campaña programática como aprender de los resultados. La flexibilidad que aporta la compra de medios programática permite una optimización continua. El análisis y la estrategia previa, durante y después de la campaña asegurarán a las marcas que sus siguientes actuaciones serán más sólidas, mejorarán los resultados finales, la inversión y aumentará su ROI”, concluye Juan Camilo Bonilla.
Digilant es una empresa del grupo ispDigital
