Ante un entorno lleno de retos para las compañías, más necesario resulta avanzar en sistemas de analítica que permitan a las marcas conocer a sus consumidores y afianzar su relación con estos más allá de la incertidumbre. Y en este campo van a tener un papel cada vez más protagonista los modelos econométricos.
En concreto, “la fusión de los modelos de machine learning con los modelos econométricos es clave para el futuro de la analítica”, tal y como ha señalado Joaquín Sánchez, profesor titular e investigador del departamento de marketing de la Universidad Complutense de Madrid, en un encuentro organizado por Publicis Groupe para exponer nuevas miradas en el mundo de la analítica.
Una herramienta que ayuda a las marcas a superar los retos que afrontan a día de hoy, como ha recordado Esther Pérez, advanced analytics director de Eris. A saber: el reto de ser relevantes, “para captar la atención de los consumidores”, de ser eficientes, “de poder medir el ROI” y de ser digitales, “hay que aprovechar la tecnología y la data para lograr un posicionamiento sólido en digital”.
Pérez ha expuesto algunos avances en el terreno de la analítica que permiten superar estos retos y que aprovechan en Publicis Groupe. Para ser relevantes, ha recordado que las marcas pueden emplear la información que atesoran del consumidor para realizar segmentaciones avanzadas de audiencias y lanzar así comunicaciones personalizadas. También existen herramientas analíticas que permiten medir el ROI de las creatividades de una campaña, “lo que ayuda a reducir la incertidumbre”, u ofrecer recomendaciones personalizadas de productos.
Para ser eficientes, desde la agencia mencionan el uso de modelos a nivel persona, que posibilitan conocer el valor de un consumidor y optimizar así las estrategias de marketing, y modelos que permiten analizar todo el embudo de conversión “para ver cómo la marca está trabajando en notoriedad y lograr ventas en el futuro”. Sin olvidar el uso de modelos sofisticados de inteligencia artificial, que aprovechan modelos econométricos para ganar eficiencia.
Una modelización econométrica que también sirve, de acuerdo con Pérez, para afrontar el inminente ecosistema cookieless. “La modelización econométrica soluciona este reto. Es la fórmula perfecta para seguir creando estrategias digitales y 360 de manera óptima”, ha asegurado.
Mercados virtuales
Ale Lambertini, chief client officer de Zio Virtual Markets, ha ofrecido las claves de la herramienta que ofrecen, mercados virtuales, y que vienen a ejemplificar cómo los responsables de marketing pueden aprovechar los modelos a nivel persona.
“Se suelen tomar decisiones en base a resultados de visiones parciales, que está bien para profundizar, pero se pierde la visión holística de un mercado”. Para rellenar este gap, sirven de ayuda los mercados virtuales, entornos virtuales que recogen toda la información de la que disponen los CMOs para descubrir cómo afectaría al comportamiento del consumidor si se hubiera lanzado una determinada campaña o aprovechado la inversión en un medio empleado por la competencia.
Y, de paso, reducir la presión que siente más de la mitad de responsables de marketing por clarificar el retorno de una determinada campaña. Según Lambertini, un 61% de los CMOs se sienten presionados por su CEO para saber el ROI de sus inversiones, y dos tercios de estos tienen dificultades para encontrar el valor de sus campañas a lo largo del tiempo.
