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Uso de datos para ofrecer anuncios más relevantes

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Uso de datos para ofrecer anuncios más relevantes

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Programmatic ha creado la oportunidad para un marketing basado en el uso de datos. Aún así, el 50 por ciento de todo el marketing es irrelevante para el consumidor, según informe.

¿Por qué? Según estudio del Instituto Chartered de Marketing.

Hay dos razones principales: gestión ineficaz de la campaña y una renuencia general a adaptar las estrategias de marketing según los datos. Los vendedores necesitan estar más dispuestos a escuchar los datos de la audiencia, y las agencias necesitan mejorarlo para traducirlo en conocimientos prácticos.

Cómo utilizar los datos para mejorar

Para la agencia que ejecuta la campaña, existe un proceso lógico para optimizar la segmentación, lo que cualquier DSP (demand-side platform) debería permitirle hacer.

1. Comience con lo que tiene

Además de los datos de primera persona que tenga, puede agregar audiencias de proveedores de datos de terceros, seleccionadas de acuerdo con las características que podría esperar que sus clientes posean. DoubleClick le permite también realizar un informe de composición de audiencia, que resuelve la relación de concordancia entre los datos de la primera persona con audiencias de terceros, para mejorar aún más la orientación.

2. Analizar los resultados

Las audiencias a las que usted apunta inicialmente son muy raramente las más altas. Con un DSP como DoubleClick, puede crear un informe de rendimiento de audiencia, que compara los públicos objetivo con los que realmente alcanzó.

Sobre la base de los millones de opciones de orientación – en el mercado, intereses, comportamiento de navegación reciente, demografía – puede identificar el más adecuado para su campaña..

3. Prueba y prueba nuevamente

Es cierto que los datos pueden ser engañosos, por lo que es necesario aplicar cierto rigor científico a la forma en que se utiliza. Todos los tipos de segmentación a su disposición (público, palabra clave, categoría, sitio web) pueden alimentarse entre sí hasta que encuentre las opciones de orientación óptimas.

Miles de diferentes estrategias de focalización pueden ser A/B probado rápidamente usando herramientas de automatización, y la fiabilidad de los datos se puede medir de acuerdo a su rendimiento. Al final, debe haber un alto grado de certidumbre en la eficacia de la nueva estrategia de focalización.

4. Adaptar

Los DSP actuales hacen el aspecto práctico de este fácil. La dificultad consiste en obtener el consentimiento del equipo de marketing.

A menudo hay una falta de fe en las ideas del análisis de datos porque puede ser contraintuitivo, o al menos contradictorio, a las convicciones de la marca. Pero siempre y cuando haya confianza en la agencia que dirige la campaña, los vendedores deben dar un salto de fe en nombre de mayor relevancia y, por supuesto, un mayor rendimiento.

Convertir los datos en información

Una campaña programática bien administrada debería ayudar a una marca a conocer a sus clientes más allá de su comprensión original. Los conocimientos adquiridos también se pueden utilizar para dar forma a la estrategia de marketing de una marca, siempre y cuando los vendedores están dispuestos a actuar sobre ellos.

Con un cliente de servicios financieros, por ejemplo, identificamos que el tiempo más probable para que los clientes busquen un préstamo fue durante los dos primeros días laborables del mes, lo que llevó a un cambio evidente y altamente productivo en su estrategia de marketing.

Con otro cliente en el mismo sector, la orientación de los anuncios a los viajeros generó un rendimiento mucho mayor. El puntos de vista de los datos llevó a nuestro cliente a diseñar anuncios, relacionados con los pagos de tarjetas sin contacto en el tubo, personalizado para los viajeros. También encontramos que sus clientes tendían a estar interesados en los coches de gama alta, lo que era contrario a su expectativa de una audiencia más joven y menos acaudalada.

Un cliente minorista se enteró de que las mujeres eran más propensas a comprar su producto, habiendo utilizado previamente creativos neutros en cuanto a género. Al adaptar sus anuncios para apelar específicamente a las mujeres, el cliente vio una mejora importante en las conversiones.

Con otro cliente, el análisis de dispositivos cruzados demostró que muchas conversiones de escritorio comenzaron con una búsqueda móvil. (Originalmente sólo se podían ver las conversiones, en lugar de las rutas de dispositivo que llevaron a una conversión.) Esto les animó a invertir más en la optimización móvil.

Nos enteramos de que la audiencia de mejor rendimiento de otro cliente tendía a vivir en casas pareadas en el norte de Inglaterra. Agregando estas audiencias a la campaña, nuestro cliente vio un CPA más bajo (coste por adquisición) y una elevación importante en las conversiones.

Los datos proporcionan información que los vendedores no pueden predecir, ya menudo ni siquiera piensan en investigar.

Nadie puede esperar comprender plenamente a su audiencia, o garantizar una relevancia del 100%, pero al menos podemos estar mucho más cerca de él que nunca antes, siempre y cuando todos estamos dispuestos a utilizar los datos a su máxima capacidad.

Algunas opiniones expresadas en este artículo pueden ser las de un autor invitado y sus autores se enumeran aquí.

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