Especial IPMARK – AdTech 2026

Antes de activar, hay que generar

Durante la última década, el marketing digital se ha desarrollado sobre una premisa implícita: la disponibilidad masiva de señales comportamentales permitía segmentar, optimizar y escalar con precisión creciente. Cookies de terceros, trazabilidad extendida o modelos programáticos sofisticados consolidaron un entorno donde la eficiencia técnica parecía suficiente y, sobre todo, parecía garantizar retornos constantes.

TEXTO PEDRO PORTAS, CONSULTOR DATA & RESEARCH EN SIGMA DOS

La transición hacia un ecosistema cookieless, con sus avances y retrocesos, no constituye únicamente un ajuste regulatorio o tecnológico, porque está obligando a revisar la arquitectura del dato sobre la que se apoya la activación. 

El debate sectorial se ha centrado en CDPs, first-party data, retail media, automatización e inteligencia artificial. Sin embargo, hay una cuestión previa que condiciona todas las demás: el origen y la calidad del dato que alimenta ese sistema. 

La abundancia de inputs comportamentales generó una sensación de suficiencia. Más señales, más segmentaciones, más microoptimización. Pero el volumen, lo sabemos ya, no garantiza comprensión, y si hay algo que ha evidenciado el entorno cookieless es la dependencia excesiva de datos observacionales frente a información capaz de explicar motivaciones, percepciones y contextos.

Los algoritmos optimizan lo que reciben. Si el dato de partida carece de profundidad interpretativa, el sistema podrá ser eficiente desde el punto de vista técnico, pero limitado desde el estratégico. La sofisticación tecnológica exige una construcción del dato igualmente rigurosa.

Antes de integrar o activar información, es necesario generarla con método.

First-party data más allá del CRM

En buena parte del discurso actual, first-party data se asocia a información transaccional o relacional: registros, navegación, historial de compra o interacciones digitales. Esta dimensión es clave, pero no agota el concepto.

Y es que, en un entorno sin cookies de terceros, el dato declarativo y actitudinal adquiere especial relevancia. Se trata de información que permite comprender cómo percibe el consumidor una marca, qué barreras identifica en una categoría, cómo interpreta el precio, qué expectativas proyecta o qué predisposición muestra ante determinados mensajes.

Este tipo de conocimiento no puede inferirse únicamente a partir del comportamiento digital observado. Requiere diseño metodológico, formulación precisa de hipótesis y análisis estadístico que permitan segmentar más allá de la superficie demográfica.

Cuando se produce de forma continua, ese conocimiento deja de ser un estudio puntual y pasa a constituir un activo estructural dentro de la arquitectura de datos de la marca.

El panel online como infraestructura estratégica hacia el zero party data

En este contexto, el panel online debe entenderse como una pieza integrada en el ecosistema de datos, no como un recurso táctico aislado. Un panel propio, gestionado con criterios metodológicos sólidos, permite generar datos cualificados de manera recurrente y bajo control estratégico, con un método de recolección de zero party data.

Su valor reside en la posibilidad de construir segmentaciones basadas en patrones actitudinales y motivacionales, validar hipótesis antes de la inversión media, testar narrativas y creatividades en entornos controlados y medir posicionamientos con una frecuencia cada vez más próxima al tiempo real.

En el caso de Sigma Dos, el desarrollo del panel propio Trustsurvey responde precisamente a esta lógica: producir dato estructurado que pueda integrarse de forma coherente con CDPs, modelos predictivos o estrategias de activación avanzada. 

No se trata de sustituir la tecnología de activación, sino de reforzarla desde el origen. De hecho, un panel propio como Trustsurvey, una infraestructura consolidada, multiplica su potencial de escalado con las integraciones con IA, que multiplican sus posibilidades. 

Integrar investigación y adtech

Durante años, investigación de mercados y adtech han operado en planos diferenciados. La primera vinculada a la planificación estratégica, la segunda, a la ejecución y optimización técnica.

En el entorno actual, esa separación resulta insuficiente. La activación automatizada requiere hipótesis claras y la personalización avanzada necesita segmentaciones que no siempre pueden derivarse exclusivamente del comportamiento digital. Las estrategias de retail media ganan consistencia cuando se apoyan en conocimiento previo sobre motivaciones y predisposición.

Cuando la investigación se integra de forma estructural en la arquitectura tecnológica, la activación se apoya en variables más robustas. ¿El resultado? La segmentación se enriquece, la creatividad se alinea con drivers reales y la inversión se orienta con mayor coherencia estratégica.

En este escenario, la capacidad de generar dato propio con rigor metodológico adquiere un valor diferencial. Reduce dependencia externa, incrementa control y aporta coherencia a la integración tecnológica.

En un ecosistema AdTech & Data Marketing cada vez más sofisticado, la ventaja competitiva tiende a desplazarse desde la mera acumulación de señales hacia la producción de información estructurada, contextual y accionable desde su origen.

La investigación, con el panel online propio como uno de sus pilares, no compite con la activación. La fortalece y escala a un nuevo nivel de despliegue que funciona como la base del despliegue en CDPs.

Retail media, automatización y CDPs seguirán evolucionando, pero su rendimiento dependerá cada vez más del diseño del dato que los alimenta.

En ese desplazamiento de foco, que va de la activación a la generación, se está configurando una de las claves estructurales del nuevo marketing basado en datos.

En un mercado cada vez más fragmentado y dominado por la IA, las compañías deben replantear cómo entender y activar audiencias. Entrevistamos a Diana Sánchez, country manager de Azerion, sobre cómo la compañía ha transformado su enfoque para poner al usuario en el centro.

TEXTO REDACCIÓN IPMARK

El usuario digital ha cambiado mucho en los últimos años. ¿Cómo describirías a ese nuevo usuario y cómo ha obligado ese cambio a replantear lo que hace Azerion?

El usuario de hoy es radicalmente distinto: consume de forma fragmentada, exige relevancia en la publicidad que recibe y cada vez tiene menos tolerancia a la interrupción. Ese cambio en el usuario nos obligó a evolucionar. En Azerion dejamos de pensar solo en cobertura y entretenimiento para centrarnos en el entendimiento real del usuario.

Ya no se trata de tocar más puntos de contacto, sino de impactar mejor: entender quién es la persona, anticipar sus intenciones y activar mensajes que realmente encajen en su contexto y en su momento”.

Hablemos de esa tecnología: ¿qué elementos técnicos clave sustentan esa visión user-centric que mencionas?

Para nosotros la clave es clara: quien controla el dato y sabe activarlo, tiene la ventaja real. En Azerion contamos con un DMP que nos da trazabilidad continua del usuario, y lo hemos potenciado con más de 30 modelos de IA generativa y contextual accesibles desde un único punto de acceso.

Esta capa de inteligencia nos permite enriquecer segmentos, predecir intenciones y priorizar la inversión con mucha más precisión. Todas esas audiencias se activan directamente en Hawk, nuestro DSP, lo que nos permite deduplicar impactos entre canales y optimizar en tiempo real.

Cerramos el ciclo con nuestro SSP y nuestro inventario premium propio. Es un enfoque full-stack real: dato, activación y medición bajo un mismo paraguas.

Para mí, la verdadera revolución de la IA en publicidad no es hacer más campañas, sino conseguir que la inversión sea realmente inteligente y que cada impacto tenga sentido. Al final, la IA no viene a sustituir equipos: viene a eliminar la ineficiencia publicitaria.”

¿Y cómo se traducen esos avances en la práctica a la hora de planificar campañas omnicanal y elegir formatos?

En Azerion no entendemos la omnicanalidad como estar en todos los soportes. La entendemos como coordinación real de mensaje, frecuencia y medición. Gracias a nuestra capa de datos e IA podemos decidir con precisión cuándo activar audio programático, cuándo llevar el mensaje a podcast, cuándo medir drive-to-store o cuándo impactar en DOOH, y cómo combinarlo con display o vídeo sin generar duplicidades ineficientes.

El audio, por ejemplo, nos permite capturar momentos de alta atención sin interrumpir la experiencia. Y el DOOH, cuando se activa con data, deja de ser un altavoz masivo para convertirse en una pantalla que conversa con el usuario. Al integrar DCO, cada pieza se adapta en tiempo real al contexto y a la geolocalización del usuario. El resultado es claro: más relevancia, menos desperdicio y un CPM efectivo optimizado.”

Mirando a 2026, muchas marcas afrontan un ecosistema de múltiples soluciones que puede aumentar la complejidad operativa. ¿Cómo ayuda Azerion a reducir esa complejidad sin renunciar a tecnología avanzada y a resultados medibles?

Es una preocupación muy real. El ecosistema se ha llenado de herramientas y, en muchos casos, eso está generando más fricción que valor para los equipos de marketing. Nuestra respuesta en Azerion es clara: simplificar la operación sin renunciar a capacidad tecnológica ni a medición rigurosa.

Nuestra plataforma full-stack integra dato, activación, medición e insights en un único flujo operativo. Esto permite a los equipos trabajar desde un solo punto, con menos carga operativa y, sobre todo, con mayor control sobre el rendimiento real de las campañas.

Desde mi punto de vista, en 2026 el reto ya no es tener más tecnología, sino hacer que la tecnología trabaje de verdad a favor del negocio de nuestros clientes”

Mientras los profesionales del marketing planifican el año fiscal 2026 (FY2026), hay una pregunta que encabeza sus prioridades: cómo separar sus presupuestos entre la construcción de marca a largo plazo y el rendimiento a corto plazo. Tras varios años turbulentos de cambios de prioridades y creciente presión por el ROI, esta cuestión nunca había sido tan importante.

TEXTO ROD PAOLUCCI, GLOBAL HEAD OF MARKETING DE CHANNEL FACTORY, Y MARK RITSON, EXPERTO EN MARCA Y PROFESOR DE MARKETING

WARC informa que casi el 70 % de los presupuestos de marketing se destinan ahora a actividades de rendimiento a corto plazo, un aumento considerable año tras año, aunque la mayoría de los marketers afirma que el reparto ideal debería estar más cerca del 50/50. Sin embargo, las relaciones con los consumidores funcionan como cualquier otra relación: no te comprometes en el primer encuentro. La mayoría de los consumidores necesitan conocer una marca antes de comprar.

Al analizar los datos en profundidad, se revela claramente por qué la marca y el rendimiento no son una elección excluyente.

Por qué “largo” no significa lento

En el marco de marketing de Les Binet y Peter Field, expuesto en The Long and the Short of It, el corto plazo se centra en activaciones dirigidas y orientadas al producto diseñadas para impulsar ventas inmediatas en la parte baja del embudo. El largo plazo trata de escala: campañas emocionales de construcción de marca que alcanzan a la mayor parte posible del mercado con el presupuesto disponible, sentando las bases del crecimiento en la parte alta del embudo.

Pero hay un error que muchos marketers siguen cometiendo. “Largo” no significa lento. La construcción de marca a largo plazo no tarda meses o años en dar resultados. Empieza a funcionar de inmediato y continúa funcionando durante mucho más tiempo.

Los datos de System1, basados en 27.000 anuncios del Reino Unido, lo demuestran: los anuncios de creación de marca con cinco estrellas también generan un mayor impacto en ventas a corto plazo. Pero lo contrario no es cierto. Lo largo impulsa lo corto, pero lo corto no impulsa lo largo. Por tanto, lo largo no es una táctica de recompensa diferida; simplemente tiene efectos más duraderos.

Eso no significa que los marketers deban intentar fusionar marca y rendimiento en un único anuncio. Los datos muestran que los anuncios “de doble función”, que intentan combinar ambos objetivos, obtienen peores resultados que ejecuciones diferenciadas para el largo y el corto plazo. El enfoque inteligente es gestionar ambos a dos velocidades: conectados, pero separados.

Mejores resultados dependen del “ambos-ismo”

Gestionar ambos de forma eficaz implica adoptar el “ambos-ismo” (both-ism), es decir, sostener dos verdades aparentemente opuestas al mismo tiempo y hacer que funcionen juntas. En marketing, eso significa construir marca e impulsar el rendimiento simultáneamente; no en el mismo anuncio, sino dentro del mismo sistema.

Esto se alinea con la regla 95/5. Las investigaciones muestran que la mayoría de los consumidores sólo están en el mercado para comprar nuevos productos el 5 % del tiempo. El resto del tiempo se encuentran en el llamado “messy middle” (el punto intermedio complejo), donde las percepciones de marca y la intención de compra se ven constantemente influenciadas y redefinidas por los medios que consumen, incluidas reseñas en vídeo, comparadores e incluso chats con IA.

Por eso las estrategias centradas únicamente en conversiones a corto plazo rara vez escalan. Si esperas a que los compradores estén listos, ya llegas tarde. La verdadera oportunidad está en influir en el 95 % que aún no está comprando. El objetivo es mantener tu marca en la mente del consumidor mucho antes de que tome una decisión de compra. Entonces, cuando esté listo para comprar, las activaciones de rendimiento podrán convertir.

Pero el entorno también importa. Tanto las campañas de marca como las de rendimiento deben ejecutarse donde la atención y la confianza sean mayores; en contextos que amplifiquen la relevancia, transmitan calidad y refuercen el recuerdo.

En cuanto a la asignación de presupuesto, Field y Burnett identificaron el clásico reparto 60/40 entre largo y corto plazo. Sin embargo, al profundizar en su base de datos de la IPA, la proporción ideal varía según la categoría, llegando en algunos casos hasta un 80/20. Por tanto, la combinación exacta depende del contexto, la categoría y la dinámica competitiva.

Mientras se configuran los presupuestos para el FY2026, los responsables de marketing tienen la oportunidad de reajustar. La actividad de marca a largo plazo no solo sostiene el crecimiento, sino que acelera los resultados a corto plazo. El trabajo duradero impulsa el trabajo rápido. Las activaciones a corto plazo mantienen en movimiento la gráfica de ventas, pero solo alcanzan su máximo potencial cuando la marca que las sustenta se construye sobre emoción, memoria y significado.

Adoptar el “ambos-ismo” como mentalidad conecta la notoriedad de marca con la precisión del rendimiento. Convierte el “messy middle” en una oportunidad para conquistar corazones y mentes; construyendo valor de marca e impulsando la conversión al mismo tiempo. Los marketers que prosperarán en 2026 serán aquellos que logren hacer bien ambas cosas, juntas.

Por qué tu inversión es eficiente, pero ineficaz (y la urgencia del Dual MarComms)

“El problema no es que la tecnología no funcione; el problema es que funciona demasiado bien para los intereses equivocados.” Con esta afirmación, Ibo Sanz, Global COO Marketing Solutions en LLYC, cuestiona el espejismo de eficiencia del AdTech y advierte de una brecha cada vez más evidente entre los brillantes indicadores de los dashboards y el crecimiento real del negocio.

TEXTO IBO SANZ, GLOBAL COO MARKETING SOLUTIONS EN LLYC

Durante años, los Comités de Dirección han aprobado inversiones millonarias en plataformas MarTech y AdTech bajo una promesa innegociable: el control absoluto del retorno de inversión (ROI). Nos prometieron que la hipersegmentación y la compra programática acabarían con el desperdicio publicitario. Sin embargo, hoy muchos CEOs miran su cuenta de resultados y se enfrentan a una realidad incómoda: el presupuesto en tecnología publicitaria crece, pero la cuota de mercado se estanca. ¿Qué ha fallado?

El problema no es que la tecnología no funcione; el problema es que funciona demasiado bien para los intereses equivocados. Hemos caído en la trampa de la eficiencia algorítmica frente a la eficacia de negocio.

Al delegar gran parte de nuestra adquisición a los algoritmos de los grandes walled gardens (Meta, Alphabet), diseñados para encontrar la conversión más probable, hemos generado una ilusión óptica en los dashboards. El AdTech nos reporta un Coste de Adquisición (CAC) brillante y eficiente, pero la realidad financiera es muy distinta.

Gran parte de esta inversión es profundamente ineficaz al verse lastrada por dos bolsas de ineficiencia superpuestas. Por un lado, la falsa incrementalidad: como demostraron los experimentos de la Universidad de Berkeley (con el apagón publicitario de eBay) o los estudios de la Kellogg School of Management, el algoritmo optimiza buscando la conversión fácil, cobrándote por usuarios cuyas compras iban a ocurrir “gratis” de todos modos. La plataforma no genera ingresos nuevos, simplemente se apropia del mérito de una venta que ya pertenecía a la marca. Por otro lado, el fraude publicitario derivado de bots e impresiones fantasma, que inflan artificialmente las métricas de alcance. Al final, hemos confundido atribución con creación de valor, financiando la desintermediación de nuestra propia marca. El algoritmo se optimiza para atribuirse la conversión más fácil; el verdadero mandato del CMO es generar ventas incrementales.

El elefante en el Comité. La crisis de credibilidad y la brecha de eficacia

Esta desconexión entre el dashboard de la plataforma y la realidad financiera ha engendrado el gran elefante en la habitación corporativa: la pérdida sistemática de influencia del CMO en el Comité de Dirección.

Los datos son reveladores. Según estudios recientes, mientras el 70% de los CEOs exigen medir el marketing por su impacto en el margen y el crecimiento neto, solo un tercio de los líderes de marketing lo tienen como su métrica principal. El resultado es una crisis de confianza. Cuando el CMO presenta un informe asegurando que el CAC es extraordinariamente eficiente, pero el CFO observa que los ingresos globales de la compañía están planos, el marketing deja de ser percibido como un motor de crecimiento y pasa a ser visto como un centro de coste bajo sospecha.

El problema de fondo no es una simple cuestión de herramientas; es la ruptura del vínculo estratégico al maximizar la eficiencia algorítmica a costa de la eficacia real. Las métricas del AdTech actual chirrían en los comités porque están diseñadas para justificar la inversión en el medio, no para reflejar la creación de valor real para la empresa.

La disrupción en dos frentes y el fin del modelo lineal

Este agotamiento del modelo tradicional choca ahora con un tsunami aún mayor. Como señala un reciente análisis de Harvard Business Review («AI is upending marketing on two fronts», Feb. 2026), la disrupción de la Inteligencia Artificial altera nuestra industria no solo en cómo producimos las campañas, sino, de forma mucho más crítica, en cómo el consumidor descubre y decide.

Nos enfrentamos a un cambio de paradigma donde los Modelos de Lenguaje (LLMs) se posicionan entre la marca y el cliente. El consumidor ya no navega por una lista de enlaces patrocinados; dialoga con un «Cerebro Artificial» que sintetiza, filtra y decide qué opciones le presenta. El funnel lineal ha muerto. La decisión ahora es orquestada por sistemas probabilísticos que priorizan y recomiendan. Si tu marca no es la respuesta que da ese algoritmo, tu inversión en la parte baja del embudo no sirve de nada, porque el cliente ni siquiera llegará a verte.

El imperativo del Dual MarComms: la reputación como algoritmo

La respuesta no pasa por ser AI First, abandonando la creatividad humana para abrazar ciegamente la automatización. La respuesta debe ser holística. En LLYC lo definimos como Dual MarComms: la comprensión de que la influencia hoy exige operar de manera simultánea en tres sistemas de decisión: el Cerebro Rápido (emoción e instinto), el Cerebro Lento (razón y confianza) y el Cerebro Artificial (que clasifica, pondera y recomienda).

Es en la conquista de este último donde la frontera histórica entre Marketing y Comunicación salta por los aires. Hasta ahora, el AdTech nos permitía «comprar» visibilidad. Pero los LLMs no construyen su verdad leyendo únicamente nuestros anuncios; la construyen procesando el consenso de toda la red. Si nuestro marketing lanza una promesa publicitaria que contradice lo que nuestra reputación corporativa dice de nosotros, el algoritmo detecta la disonancia y nos penaliza.

En esta nueva era, las referencias de terceros son la variable fundamental de negocio. Las menciones en prensa, los asuntos públicos y el earned media son la señal de autoridad más potente que utiliza la IA para recomendar tu producto. Tu reputación es hoy el prompt oculto de tu embudo de ventas. Por tanto, el nuevo mandato estratégico es doble:

1. Romper los silos para una influencia estructural. Influir en el «Cerebro Artificial» no es una táctica aislada; es un reto de diseño organizacional. Exige coordinar disciplinas que operaban en compartimentos estancos (Relaciones Públicas, Redes, Performance). Los formatos para «hablar» con la IA deben desarrollarse en absoluta congruencia con los mensajes dirigidos a humanos. Si comunicación y marketing operan por separado, la marca emitirá señales contradictorias que el algoritmo penalizará implacablemente. La coherencia es el nuevo requisito técnico para la visibilidad.
2. Medir la verdadera incrementalidad (y recuperar la confianza del CFO). La evaluación no puede depender del algoritmo del medio que te vende la impresión; eso es dejar que el zorro cuide del gallinero. En LLYC hemos desplegado una arquitectura propia para medir la incrementalidad (algoritmos, experimentación y datos first-party) para evolucionar hacia una optimización por contribución marginal al negocio. Esta es la pieza que restaura la credibilidad del CMO en el Comité de Dirección: abandonar las métricas tácticas de plataforma para demostrar impacto financiero real.

Pero para que este cálculo de incrementalidad sea exacto, ya no basta con auditar el impacto de nuestras campañas tradicionales; tenemos que medir también la demanda que nos genera la IA. Y aquí cerramos el círculo del Dual MarComms resolviendo el gran punto ciego actual: el «tráfico oscuro» algorítmico. Nuestra arquitectura incorpora un modelo de inferencia capaz de identificar, dentro del tráfico orgánico y directo, qué usuarios provienen con alta probabilidad de conversar con un LLM y cuál es su intención de compra (intent). Conectamos, por fin, la influencia invisible del Cerebro Artificial con el impacto en el negocio.

Los líderes que sigan midiendo el éxito por la ‘eficiencia’ que les reporta el algoritmo del propio medio, seguirán delegando su crecimiento en sistemas que no controlan, financiando su propia irrelevancia. Los ganadores adoptarán el Dual MarComms, utilizando la tecnología para alinear la reputación corporativa, la emoción humana y la señal algorítmica con el único indicador que realmente importa: la cuenta de resultados del negocio.

IPMARK analiza en este Especial AdTech cómo la tecnología está redefiniendo la industria del marketing, desde la integración de CDPs y el impulso de la inteligencia artificial hasta el auge del Retail Media.

Para entender cómo estas transformaciones se traducen en la práctica, nos adentramos también en el stack tecnológico de los principales players del ecosistema adtech: sus herramientas, metodologías y los casos de éxito que demuestran el valor de la inversión en tecnología por parte de agencias, anunciantes y medios.

A continuación, les planteamos una serie de preguntas para conocer de primera mano cómo están abordando este nuevo escenario.

1. Propuesta de valor

Nombre de la solución o suite tecnológica

2. Capacidades principales

¿Cuáles son sus funcionalidades clave?

3. Diferenciación en el mercado

¿Qué la hace distinta frente a otras soluciones similares?

4. Integración y puesta en marcha

¿Cómo se integra en el stack tecnológico de una marca o agencia?

5. Impacto en negocio

¿Qué indicadores mejora directamente?

6. Modelo de colaboración

¿Cómo trabajan con sus clientes (SaaS, servicio gestionado, híbrido)?

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Data Hub de Adsmurai

Por Anna Rodríguez, data & analytics director en Adsmurai

1. Es una solución que responde a los retos actuales del marketing: datos fragmentados, medición omnicanal compleja, poca visibilidad en tiempo real y baja confianza en la atribución. Permite evolucionar de una medición basada en volumen hacia una medición basada en valor e incrementalidad, integrando first-party data, media y CRM en una arquitectura unificada alineada con métricas de negocio.
2. Centraliza y normaliza datos de múltiples plataformas (Media, GA4, CRM u otras herramientas analíticas) para ofrecer una visión omnicanal coherente. Opera en dos niveles:

• Operativo: Dashboards automatizados, alertas e insights accionables que permiten optimizar en tiempo real y reducen las horas dedicadas a reporting y consolidación manual de datos.
•  Estratégico: Marketing Mix Modeling, atribución avanzada y experimentos de lift para medir impacto incremental y optimizar el mix con base empírica.

3. La diferencia clave es que no se limita a sumar KPIs, sino que diseña un sistema integrado de medición donde conviven MMM, atribución e incrementalidad dentro de una única arquitectura. Esto evita silos entre plataformas y permite una visión más fiable del impacto del marketing en el negocio.
4. Se integra mediante APIs con el stack tecnológico existente de la empresa y se implementa de forma modular y escalable, adaptándose al nivel de madurez del dato de cada organización.
5. Mejora la eficiencia presupuestaria y el ROI al demostrar crecimiento incremental real. Casos destacados: Desigual detectó que TikTok generaba un 26 % más de ROI del estimado y el Museo del FC Barcelona incrementó un 132 % el ROI anual tras optimizar la inversión con MMM.
6. La solución se implementa integrada en el ecosistema de datos del cliente, conectando datos, análisis y decisiones para impulsar el crecimiento sostenible con rigor financiero.

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BEYUP by GEOQ

Por José Javier Salustregui, CMO BEYUP by GEOQ

1. BEYUP by GEOQ es una empresa especializada en publicidad etnográfica basada en la tecnología GeoQ. La plataforma permite extraer y analizar patrones y comportamientos sociales, culturales y de consumo mediante la observación en tiempo real de geohábitos, contextos etnográficos y rituales de decisión. Su objetivo es ofrecer a las empresas un conocimiento exhaustivo y preciso del comportamiento real de sus clientes, tanto en entornos físicos como digitales, permitiendo comprender cuándo y por qué una persona decide entrar en una tienda, qué rituales generan compras recurrentes y cómo ese contexto se traduce en valor real para la marca.
2. GeoQ observa 32 millones de usuarios en España y 1.100 millones en todo el mundo, lo que proporciona una gran capacidad de audiencia para campañas. La plataforma permite identificar patrones culturales y comportamientos en momentos de decisión, activar audiencias con mayor probabilidad de conversión física o digital y medir el impacto con indicadores de negocio. Entre sus funcionalidades destacan la activación de campañas basadas en geohábitos, la medición de visitas a tienda (Drive to Store), ROPO, incrementalidad, ROAS híbrido y el análisis en tiempo real para optimizar la inversión publicitaria.
3. GeoQ incorpora la etnografía como una capa estructural de datos en tiempo real, no como un estudio cualitativo. Captura geohábitos, contextos emocionales y rituales de consumo y los convierte en variables cuantificables para modelos predictivos. Además, integra datos de movilidad física y señales digitales en una misma taxonomía, permitiendo medir el recorrido completo del consumidor y calcular indicadores como ROAS híbrido real, recurrencia etnográfica, ticket medio contextual, lifetime value o incrementalidad.
4. GeoQ funciona bajo un modelo SaaS que proporciona acceso a la plataforma, visores de datos y capacidades de segmentación y medición. El proceso de onboarding incluye la configuración de puntos de interés, la definición de objetivos, la creación de taxonomías y la puesta en marcha de cuadros de mando. La activación se realiza mediante conectores o partners programáticos, y la medición se integra con las herramientas existentes según el caso de uso.
5. La plataforma mejora la eficiencia publicitaria al optimizar la asignación de inversión por audiencias, zonas y momentos de consumo. Permite incrementar visitas a tienda, conversiones y ventas atribuibles, además de medir indicadores como Drive to Store, ROPO, incrementalidad, ROAS híbrido o recurrencia etnográfica. También genera aprendizaje continuo que facilita la planificación, la optimización de campañas y la estrategia comercial.
6. GeoQ trabaja con un modelo flexible que combina tecnología, servicio gestionado y consultoría. Incluye la gestión de campañas publicitarias (diseño de estrategia, activación, optimización y reporting), el acceso a la plataforma en modalidad SaaS para segmentación, análisis y medición, y proyectos de consultoría centrados en etnografía aplicada al negocio, diagnóstico de mercado, definición de segmentos y recomendaciones para mejorar la activación y la medición.

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RAY (Real Audience Intelligence)

Por Juan Millán, head of Spain Dailymotion Advertising

1. En Dailymotion Advertising hemos desarrollado RAY (Real Audience Intelligence), nuestra Agentic Platform diseñada específicamente para mejorar el rendimiento y la eficiencia de las campañas de medios.  RAY construye audiencias multidimensionales a partir de patrones de visualización, intención de búsqueda, intereses y señales de compra.Funciona con uno de los entornos de señales de comportamiento en tiempo real independientes más grandes del ecosistema de video, recopilando miles de millones de señales mensuales de más de 4.500 millones de videos reproducidos a nivel global, interacciones de búsqueda y comportamientos en redes sociales. Orquesta más de 25 agentes de IA especializados — desde planificación y datos hasta creatividad, medios y analytics — para responder cualquier brief de marketing end to end. Entiende un brief, diseña una estrategia, recomienda mensajes, audiencias, formatos y KPIs — todo en minutos, no días. RAY no sustituye la tecnología de nuestros partners, la complementa. Lo que hace es mejorar la inteligencia que la impulsa y reforzar el plan de medios añadiendo señales de comportamiento en tiempo real y Audience Intelligence.

2. RAY integra diferentes capas de IA que actúan sobre:

• Optimización predictiva en tiempo real.
• Segmentación avanzada de audiencias.
• Brand suitability y control contextual.
• Maximización de KPIs, adaptando la distribución hacia los formatos, entornos y usuarios que mejor están funcionando según el objetivo definido (awareness, consideración o performance).
• Aprendizaje continuo: cada campaña alimenta el sistema, mejorando la precisión futura.

3. Trabaja con datos comportamentales reales, construye personas listas para activar, proporciona insights creativos basados en la ciencia de la atención y se conecta directamente a la activación de medios. Está construida sobre el ecosistema propio de Dailymotion, lo que nos permite combinar:

• Datos first-party exclusivos derivados del consumo real de video.
• Un entorno brand-safe por diseño, gracias a nuestro modelo editorial.
• Transparencia total en inventario y reporting.
• Una IA explicable y orientada a negocio, no una “caja negra”.

4. La integración es sencilla y flexible. RAY puede activarse:

• Dentro de campañas gestionadas directamente con Dailymotion Advertising.
• Integrado en el stack programático de agencias.
• Complementando herramientas de medición externas.
• Nos adaptamos al ecosistema tecnológico existente y alineamos la optimización con los KPIs ya definidos por la marca.

5. RAY impacta directamente en: Viewability, VTR (video through rate), engagement, CTR, conversión, eficiencia en coste por resultado, incremental reach cualificado. Pero más allá de métricas tácticas, lo que realmente mejora es la calidad del impacto, reduciendo desperdicio y concentrando inversión donde genera mayor retorno.
6. Nuestro modelo es flexible y colaborativo. Principalmente trabajamos bajo un esquema gestionado, donde nuestros equipos activan y supervisan la optimización con RAY incorporándola a los flujos de trabajo de las agencias para enriquecer sus campañas.

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MeteoAds by Pelmorex Audience

Por Victoria Cáceres, product strategy manager en ElTiempo.es

1. MeteoAds by Pelmorex Audience es una solución de Weather-Adaptive Activation que sincroniza la presencia publicitaria de las marcas con el contexto atmosférico real. En un entorno saturado de impactos irrelevantes, la plataforma activa la publicidad únicamente cuando el clima valida la necesidad de consumo. Basada en el liderazgo global de Pelmorex en datos meteorológicos y en más de 200 segmentos dinámicos, permite una hiperpersonalización avanzada y la ejecución de campañas en múltiples canales, incluidos CTV, DOOH y audio digital.
2. El núcleo de la plataforma es su Triggering Engine, que permite configurar reglas basadas en variables meteorológicas como temperatura, lluvia, viento, humedad o niveles de polen. MeteoAds monitoriza estas condiciones en tiempo real y activa o desactiva automáticamente las campañas en las localidades donde se cumplen los parámetros definidos. La optimización se basa en la gestión dinámica del inventario publicitario mediante la actualización constante de IPs y geolocalizaciones en el entorno de compra.
3. MeteoAds utiliza First-Party Weather Data procedente directamente de la infraestructura de Pelmorex (Eltiempo.es, The Weather Network y MétéoMédia), en lugar de depender de APIs de terceros. Esto permite trabajar con datos muy actualizados y activar o detener campañas con precisión cuando cambian las condiciones meteorológicas. La plataforma convierte el “cuándo” en una ventaja estratégica al cruzar datos meteorológicos con insights de salud y comportamiento, activando campañas según variables como temperatura, radiación solar, precipitaciones o alertas de polinización y calidad del aire.
4. La plataforma cuenta con integración nativa con los ecosistemas de Google y Meta. La puesta en marcha se realiza mediante un setup ágil de aproximadamente 24 horas: la marca vincula su campaña existente y define las reglas meteorológicas que controlarán la activación geográfica. Para necesidades de personalización adicional, MeteoAds también ofrece integración mediante API.
5. MeteoAds mejora la eficiencia publicitaria al reducir el desperdicio (Ad Waste), ya que desactiva campañas en zonas donde el clima elimina la intención de compra. Además, incrementa indicadores de rendimiento como CTR y conversiones, al mostrar mensajes publicitarios contextualizados en el momento en que el usuario experimenta una necesidad relacionada con el clima.
6. El modelo se basa en el acceso directo a la plataforma. Agencias y marcas pueden cargar sus campañas y programar los triggers meteorológicos más adecuados para su comunicación, gestionando las activaciones con autonomía y transparencia dentro de sus propias estrategias de medios.

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Fluzo

Por Javier Valbuena, responsable comercial de Fluzo en España

1. Fluzo unifica la medición publicitaria audiovisual mediante una metodología nativa cross-media que integra cualquier medio en una sola métrica de alcance y frecuencia. Esto permite a marcas y agencias líderes optimizar su inversión en medios, desbloquear puntos ciegos y maximizar el impacto de sus campañas en trece mercados.

• Medición unificada del Reach & Frequency desde una sola fuente: TV lineal, CTV, radio, OTTs, audio digital, social y más.
• Identificación de incrementalidades, duplicidades y saturación por medio y en el conjunto del mix.
• Análisis de eficacia en KPIs de marca —recuerdo, consideración, intención de compra— según exposición real y frecuencia.
• Hiperperfilado de impactados y datos de geolocalización o comportamiento digital y móvil.
• Medición de campañas pasadas o de la competencia sin acceso previo a creativos ni plataformas.

• Tecnología ACR 100% propietaria, desarrollada desde cero y ajustada a las exigencias de precisión y eficiencia que requiere la medición publicitaria.
• Presencia en trece mercados y sumando, modelo rápidamente escalable.
• Medición 100% independiente: no necesita la aprobación ni colaboración del medio para medir. 
• Dato obtenido de forma pasiva y en tiempo real, sin fusiones, sin econometría ni proyecciones estadísticas.
• Foco en el individuo, no en el dispositivo: registra co-viewing, cualquier dispositivo y consumo dentro y fuera del hogar.

4. Fluzo no requiere ninguna integración para funcionar. Su medición es completamente independiente y autosuficiente: no depende de APIs, píxeles ni accesos a terceros. 
5. La visión unificada de Fluzo permite optimizar hasta un 20% del presupuesto reduciendo el AdWaste —gasto perdido por saturación, duplicidad o impactos fuera de target—, con especial impacto en campañas concentradas en TV lineal.
6. Modelo flexible, según necesidades del cliente: desde la integración del dato en plataformas in-house hasta proyectos con acompañamiento intensivo del equipo para la interpretación del dato y recomendaciones de optimización.

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Fusion

Por Jorge Palacios, director general de Invibes en España

1. Fusion es la suite tecnológica propietaria de Invibes impulsada por IA generativa y optimización algorítmica. Permite generar hasta 15 millones de variaciones creativas por campaña partiendo únicamente de la URL del anunciante.
   El verdadero breakthrough no es producir más anuncios, sino producir mensajes hiperpersonalizados a escala, con impacto directo en construcción de marca.
2. Descarga automática de assets, generación dinámica de creatividades, optimización predictiva en tiempo real, análisis semántico y contextual en entornos editoriales premium, personalización con datos y aprendizaje continuo cross-campaña. Cada impresión alimenta el sistema y mejora la siguiente.
3. Integramos creatividad generativa y segmentación en un ecosistema único donde performance creativo, datos y contexto interactúan constantemente. No son capas aisladas, sino un sistema conectado que impulsa mejoras de KPIs del 20–30% y eleva métricas de atención y consideración.
4. La integración es simple: a partir de la URL se extraen assets, catálogos y metadatos. La IA genera miles o millones de versiones sin desarrollos complejos y muestra a cada usuario la versión que predice que más le va a resonar.
5. Mejora CTR, engagement, atención, atribución y ROAS, así como brand lift y recuerdo. En su primera activación global con IPG Mediabrands y Decathlon logró +80% viewability, 2x más atención que display estándar, +53% engagement y +18% recuerdo.
6. Modelo híbrido gestionado por Invibes, combinando automatización tecnológica y acompañamiento estratégico y la gestión total de la campaña, incluyendo las optimizaciones y el reporting final incluyendo insights de valor. 

Fusion evoluciona constante y actualmente. Ya somos capaces de realizar un crawling automatizado de catálogos digitales, actualización en tiempo real de precios y nuevas capas predictivas. Nuestro objetivo es consolidar a Invibes como referente europeo en GenAI integrada aplicada a creatividad y medios de manera conjunta.

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Logan Ads + Super Small Data + Fluxooh

Por Enrique Rojo, country manager en Logan España

1. Suite tecnológica basada en Super Small Data y Footprint ID que permite activar audiencias con precisión y medir el impacto real en el mundo físico bajo un enfoque de Zero Waste Marketing.
2. 2. Segmentación avanzada combinando datos transaccionales, comportamentales, contextuales y Zero Party Data. Activación multiscreen (Mobile, CTV, Audio, In-Game, DOOH). Isochronic targeting, geotracing e isócronas. Planificación DOOH data-driven con Fluxooh. Medición y atribución omnicanal con GeoLift, Brand Lift, OOH Lift y CTV Lift. Modelos incrementales con grupos de control para separar correlación de causalidad. Reporting en tiempo real y optimización continua.
3. No optimizamos las métricas de visibilidad sino a resultados reales: visitas, uplift incremental y cambio de percepción. Más del 80% de las ventas ocurren en entornos físicos: Super Small Data conecta exposición digital con comportamiento offline mediante detección de visitas y validación estadística. GeoLift es un modelo auditado externamente y trabajamos con un panel de gran escala sin calibraciones artificiales. Integramos Net Zero Ads reduciendo y compensando emisiones. Enfoque Zero Waste: sin impresiones, inversión ni aprendizaje desperdiciado
4. Integración vía SDKs, APIs y conexiones con DSPs, plataformas sociales y partners. Recogida de señales de exposición, modelización propietaria con Super Small Data y reporting compatible con stacks de agencias y anunciantes. Puede operar como capa independiente de auditoría o integrado dentro del ecosistema Logan
5. Incremento de visitas a punto de venta, mejora de brand recall, consideration y purchase intent, optimización de CPM/CPC efectivos, reducción de desperdicio publicitario y mejora del ROI atribuido.
6. Híbrido: SaaS + servicio gestionado. Auditorías por campaña, acuerdos anuales de medición continua o integración completa con activación de medios. Flexible y escalable según necesidades.

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Sun Tzu

Por Óscar Cordero, CEO de SunTzu

1. En Sun Tzu, parte del grupo Smartup, impulsamos empresas del futuro: eficientes y autónomas gracias a sistemas agénticos. Diseñamos motores de crecimiento donde equipos humanos y agentes IA colaboran para resolver procesos con impacto directo en resultados.
2. Analizamos contexto de negocio y detectamos AI Challenges en marketing, ventas, operaciones y customer success. Los priorizamos por impacto y factibilidad. Para cada uno creamos un business case con ROI, KPIs y hoja de ruta. Diseñamos y desplegamos agentes sobre infraestructura cloud segura, escalable y normativa.
3. Somos parte del 5% de equipos con experiencia demostrable en IA con impacto en cuenta de resultados. Nuestro framework Agentic Growth Roadmap alinea crecimiento con eficiencia operativa. Como parte de Smartup, cada proceso agentizado está definido por especialistas de growth y data con amplia trayectoria.
4. Cinco fases: aceleración estratégica con análisis de contexto público, alineamiento con equipos directivos, priorización de business cases con KPIs y ROI, diseño de la plataforma agéntica y activación por nuestros operators tech y revenue.
5. Mayor productividad interna, reducción de costes y dependencias externas, mejora de ingresos en productos existentes y lanzamiento de nuevas líneas de monetización.
6. Arquitectos dedicados definen estrategia y roadmap bajo Agentic Growth. Operators IAOps y RevOps construyen y ejecutan. Incluye licencia tecnológica del sistema de agentes, con opción de adquisición y transfer de know-how.

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DeeperDive

Por Adam Singolda, founder & CEO Taboola

1. DeeperDive es un motor de respuestas con IA generativa diseñado para integrarse en los sitios web de los publishers.
2. Sus funcionalidades clave incluyen ofrecer respuestas instantáneas basadas en contenido periodístico propio y original del sitio web donde está integrado, sugerir preguntas relevantes apoyándose en la información en tiempo real de más de 600 millones de usuarios activos a diario a través de una red global de 9.000 publishers socios de Taboola y proporcionar contexto adicional mediante enlaces a artículos del propio medio. También permite insertar anuncios de alta intención directamente en las páginas de resultados.
3. A diferencia de motores de búsqueda con IA que se entrenan con datos estáticos y utilizan contenido de terceros sin retribuir a los publishers, DeeperDive se aloja en los propios sitios de los medios y se alimenta de su contenido verificado. Su capacidad para contextualizar respuestas con artículos del publisher y su enfoque en tendencias en tiempo real apoyado en el “pulso de internet” de Taboola lo distinguen dentro del mercado, permitiendo a los usuarios conocer la actualidad en su sitio web de confianza. 
4. La integración de DeeperDive en el stack tecnológico de un publisher es un proceso sencillo y sin cambios contractuales. El medio solo debe definir qué contenido es elegible y añadir el código de DeeperDive en su sitio web. A partir de ahí, el equipo de Taboola se encarga del resto, realizando una indexación inicial del contenido, habilitando un entorno de pruebas para la revisión del cliente y llevando a cabo un exhaustivo control de calidad para garantizar que las respuestas generadas sean precisas, relevantes y fiables. Todo el proceso está completamente gestionado por Taboola, lo que facilita una puesta en marcha rápida y con mínima carga técnica para el publisher.
5. DeeperDive mejora indicadores como el tráfico interno, el engagement, el tiempo de permanencia y la fidelidad del lector, al incentivar la exploración de contenido del propio publisher y ofrecer respuestas inmediatas generadas por IA dentro de un entorno de confianza como es el del publisher. Al mismo tiempo, proporciona datos en tiempo real sobre las preguntas y necesidades de los usuarios, revelando su interés e intención reales y permitiendo afinar la estrategia editorial. Además, habilita nuevas vías de monetización mediante anuncios contextuales de alta intención y convierte la curiosidad natural del lector en oportunidades comerciales directas, creando así un nuevo flujo de ingresos.

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LIVIA 

Por Carlos Etxenagusia, socio y director de cuentas de UVE Group

1. LIVIA es el AI Marketing Production Manager desarrollado por UVE Group. Su objetivo es ayudar a las organizaciones a pasar de la experimentación con inteligencia artificial a su uso operativo a escala empresarial. Muchas compañías utilizan modelos generativos de forma fragmentada y sin gobierno, lo que provoca incoherencias de marca, riesgos reputacionales y baja eficiencia. LIVIA convierte la IA en una infraestructura operativa que define reglas, estructura procesos, integra el contexto interno de la organización y facilita el trabajo colaborativo entre equipos. Actúa principalmente en la creación y adaptación de contenidos y comunicaciones, conectando la producción con datos y aprendizaje continuo.
2. LIVIA orquesta múltiples modelos de IA en un único entorno empresarial, seleccionando el más adecuado según la tarea. Permite generar y adaptar contenidos editoriales, email marketing, activos sociales e imágenes bajo reglas corporativas predefinidas. También habilita trabajo colaborativo, estandarización de plantillas y automatización de flujos. Opera principalmente con datos first-party y con el contexto interno de las organizaciones —manuales de marca, históricas de campañas o documentación operativa—, facilitando que los insights se traduzcan directamente en ejecución.
3. Su principal diferencia es el enfoque multi-modelo, que evita la dependencia de un único proveedor de IA y permite optimizar la eficiencia. Está diseñada para equipos y gobierno corporativo, no para uso individual. Incorpora automatización estructural mediante agentes, reglas y cadenas de prompts que reducen retrabajo y garantizan consistencia. Funciona con un modelo híbrido que combina tecnología propia de orquestación con modelos líderes del mercado.
4. LIVIA actúa como una capa de orquestación entre datos, estrategia y ejecución sin sustituir el stack existente. Su implementación incluye diagnóstico estratégico, diseño operativo con reglas de marca y flujos de trabajo, y un piloto antes del escalado. Está especialmente orientada a organizaciones con alta presión productiva, como grandes anunciantes, retail, e-commerce y agencias.
5. Reduce el coste de producción de marketing, acorta el tiempo desde briefing hasta activación y aumenta el número de activos producidos por equipo. También mejora la coherencia de marca entre canales y permite generar más variantes creativas, lo que impacta en métricas como CTR, conversión o engagement.
6. El modelo es híbrido. LIVIA se ofrece como plataforma SaaS personalizable acompañada de consultoría en la definición de casos de uso, configuración y evolución de la herramienta. La personalización de reglas, flujos y arquitectura de prompts permite integrar la IA en los procesos de negocio y convertirla en una ventaja competitiva sostenible.

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Connected Identity by Publicis

Por Iván Aguado, data & tech manager en Publicis Groupe

1. Connected Identity. Es la solución de identidad del Grupo Publicis. Es el resultado de la inversión realizada por el Grupo en la adquisición de diferentes plataformas y tecnologías como Epsilon y Lotame y desarrollos propios.  En términos estratégicos, Connected Identity responde a la necesidad de las marcas de convertir datos dispersos en una visión única y accionable de los consumidores, es decir, generar un mayor conocimiento de los propios consumidores y poder impactarlos a escala en los diferentes canales de activación digitales. Connected Identity trabaja sobre todo el customer journey de los consumidores, permite reconocer al usuario desde el primer contacto, personalizar y activar experiencias relevantes durante la consideración y conversión, y optimizar la retención y medición—todo apoyado por una identidad unificada y controles de privacidad.
2. Connected Identity permite conectar y unificar múltiples identificadores digitales asociados a un mismo usuario —como cookies, device IDs, emails hashados o identificadores procedentes del CRM— para construir una visión única del consumidor a través de distintos dispositivos y entornos digitales. A partir de esta resolución de identidad, la plataforma genera un identificador persistente que facilita reconocer audiencias en diferentes plataformas y canales, incluso en entornos con restricciones de cookies. Además, estas soluciones permiten integrar y activar datos propios de la compañía (first-party data), enriquecer los perfiles de usuario con atributos adicionales, crear y ampliar segmentos de audiencia y sincronizarlos con plataformas de activación publicitaria. Trabaja con data determinística obtenida gracias a acuerdos con diferentes data providers: sociodemográfica, comportamental, intereses, interés de compra y tranasaccional. Permite todo el círculo completo, desde el análisis y la generación de insigths de valor, a la activación y la optimización.
3. Es una plataforma de resolución de identidad agnóstica con un entorno de datos exclusivo y basado en diferentes identificadores, que facilita la integración con múltiples ecosistemas de activación. Un punto diferencial es la capacidad de generar análisis e insigths de valor a través del equipo de Data Science que acompaña a la solución. Posee un alto nivel de automatización apoyándose en la IA para la creación y generación de segmentos activables. Connected Identity se basa en tecnología propietaria que a su vez permite tener partnerships estrátegicos con otros players de mercado que refuerzan las capacidades de la solución.
4. La plataforma tiene la funcionalidad de conectarse al stack tecnológico de los anunciantes (DMP, CRM, CDP) ya sea de manera directa o mediante piezas intermedias como Data Clean Room, para matchear identificadores y atributos de usuario. A nivel técnico la integración presenta un nivel de complejidad bajo ya que se apoya en integraciones estándar con plataformas de datos y medios que facilitan su despliegue dentro del stack martech existente. Connected Identity está diseñada para cualquier tipo de compañía que tenga necesidad de generar una mayor conocimiento de los consumidores y de poder conectar con ellos. No requiere de un despliegue tecnológico y cualquier compañía independiente de su tamaño puede utilizar sus servicios.
5. Mejoran principalmente las decisiones de productos y de negocio al ser decisiones basadas en datos. Sobre la capacidad de activación de audiencias mejora el alcance efectivo de campañas, el control de frecuencia y la eficiencia de inversión en medios. Permite reconocer a los usuarios de forma consistente a través de dispositivos y canales, conectando los datos first-party de la marca con las plataformas de activación de medios. Esto contribuye a mejorar la eficiencia del marketing al reducir la fragmentación de audiencias y optimizar el uso del presupuesto publicitario, incrementa la rentabilidad de las campañas mediante una segmentación más precisa y audiencias de mayor calidad, y habilita oportunidades de crecimiento al ampliar el alcance de clientes potenciales y facilitar estrategias de activación escalables basadas en datos. Sobre la parte de análisis de consumidores los clientes obtienen mejoras en cuanto al grado de precisión en el conocimiento de sus consumidores lo que le facilita la toma de decisiones en todo lo relacionado con la comunicación del producto/servicio, así como de los competidores. En cuanto a la activación de campañas los clientes ven mejoras en las principales métricas de campaña, desde la mejora en el awareness y la consideración hasta métricas de métricas e impacto real en negocio.
6. El modelo de relación con los clientes es servicio gestionado, el equipo profesional que conforma Connected Identity trabaja de manera personalizada en cada uno de las necesidades y proyectos que demande un cliente. Connected Identity proporciona un acompañamiento estratégico integral, combinando su plataforma de resolución de identidad con soporte experto para estructurar datos, definir audiencias activables y optimizar campañas. Así, las marcas no solo cuentan con la tecnología, sino también con guía estratégica para traducir sus datos en acciones de marketing más precisas, eficientes y escalables. audiencias y maximizar el valor de los datos en las estrategias de marketing, asegurando que la solución se adapte al stack tecnológico y a los objetivos de negocio de cada organización.

La consultoría acompaña al cliente en todo el proceso, desde la definición del proyecto y detectar la verdadera necesidad del cliente, hasta la manera de abordarlo para conseguir generar los objetivos marcados. La personalización permite adaptar la configuración de la solución a las necesidades específicas de la marca, como la integración con su stack tecnológico, la segmentación de perfiles de consumidor y las reglas de activación de campañas. De este modo, el cliente no solo dispone de la tecnología, sino también de soporte estratégico y operativo para traducir sus datos en acciones de marketing más precisas, eficientes y escalables.