Es indudable que la evolución reciente de la compra de medios digitales hacia un mayor peso del RTB (un 15,7% del total según los últimos datos del IAB de 2013) está cambiando la manera que tienen las empresas de comunicarse con los consumidores. Esta tendencia se observa también en otros sectores con el paso del ‘One to market’ al ‘One to one’.
En este proceso, estamos dejando de comprar espacio publicitario en función de la audiencia para ir hacia un modelo que privilegia el resultado. En pocos años, hemos pasado de comprar espacios en la sección de belleza de un medio a comprar impacto a usuarios que han demostrado interés por la belleza, ofreciendo nuevos horizontes de segmentación. La capacidad de disponer de datos muy detallados de comportamiento online nos permite ahondar en esta segmentación y, por lo tanto, construir estrategias de comunicación para un abanico de tipos de usuarios casi ilimitado.
Datos para llegar a la hipersegmentación
Existen tres grandes grupos de datos: los que proceden de nuestra propia web, otros datos propios y datos de terceros.
Los datos obtenidos a través nuestra propia página web nos permiten disponer de una segmentación basada en la actividad y comportamiento en el site, desde lo más obvio -las páginas visitadas, la compra o no (y de qué producto) o el dispositivo de conexión, entre otros– hasta datos probablemente en los que se suele reparar menos a pesar de ser igual de valiosos, como los términos utilizados en el buscador interno, el tiempo de navegación o la interacción con algún widget de la página. Para este tipo de datos conviene tener en cuenta todos los recursos web de los que disponemos para poder enriquecer al máximo la base de datos disponibles (web, blog, microsites, acceso cliente, Intranet, etc.).
Por otro lado, existe un gran potencial -no del todo explotado por las marcas- alrededor de aquellos datos de los que dispone la compañía y que han sido obtenidos por otras fuentes distintas a su web. Por ejemplo, es posible integrar en tiempo real en la plataforma de compra programática información de una comparativa de precios entre nuestros productos y los de la competencia, y así poder ajustar pujas en función de nuestras ventajas competitivas. Esto resulta muy útil para empresas de viajes o comercios electrónicos cuyos precios fluctúan mucho y tienen gran influencia en la conversión final. Otra opción es conectar la información de nuestro óptico de campaña offline para poder hacer pujas específicas en momentos de pases de televisión, en particular en medios sociales, cuyo uso suele acompañar el visionado de programas.
Finalmente, tenemos a mano la posibilidad de comprar datos de terceros, alternativa que en ocasiones se interpreta únicamente como un mero enriquecimiento de los datos de cookies ya disponibles. Sin embargo, el potencial real se alcanza al combinar datos de otras fuentes con el objetivo de mejorar y optimizar la campaña. Por ejemplo, en una ocasión detectamos que para uno de nuestros clientes el factor meteorológico era clave, de manera que integramos datos del tiempo al algoritmo para optimizar localmente las pujas en función de las variaciones climatológicas, obteniendo muy buenos resultados.
Retos y limitaciones de la hipersegmentación
Existe un gran potencial en la hipersegmentación de los datos para la compra programática y, sin embargo, hay que tener en cuenta los retos que ésta conlleva: el primero es tecnológico, ya que la complejidad del tracking que tenemos que implementar es proporcional a la riqueza de datos que podemos obtener de nuestra web; el segundo es financiero, ya que debemos disponer de un presupuesto amplio para poder desglosarlo en muchas líneas de campañas acorde a la segmentación (aunque este hecho no debería ser un freno para comenzar, al menos, a realizar alguna prueba). El tercer reto al que nos enfrentamos es de conocimiento, ya que es necesario disponer de expertos en la gestión y optimización de campañas de RTB, elegir una agencia de marketing digital como Kanlli, que posea conocimientos tan específicos, será la clave del éxito.
Gonzalo Ibáñez, CEO de Kanlli
