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La nueva guía para La pubLicidad de autoservicio:cinco estrategias para compra de medios de dsp en la era de la automatización
2La nueva guía para medios de autoservicio
Antes, adoptar una plataforma de compra de medios
en formato de autoservicio requería conocimientos
avanzados en técnicas y disciplinas esotéricas en
grado superlativo. La inversión en recursos era notable:
personas, horas, dinero, tiempo, esfuerzo y problemas. Y
con una incertidumbre sinfín: ¿funcionan mis campañas lo
mejor posible? ¿Estoy dando en el clavo? ¿Estoy usando
los datos adecuados? ¿Estoy pujando donde debo?
¿Cómo voy a sacar nada en claro de los miles de millones
de oportunidades de comunicación y señales de datos
del ecosistema? Son las dos de la madrugada. De un
domingo. ¿Cómo van mis campañas? ¿Cumplen objetivos?
Así era la vida con una DSP de autoservicio.
En esta guía te mostramos estrategias y metodologías
de vanguardia usadas por los pioneros de la tecnología
de compra de medios mediante autoservicio de última
generación. Descubre cómo la combinación correcta
de tecnología y método te permite decir adiós a la
incertidumbre, anteponer los resultados y seguir
disfrutando del control y la agilidad que ofrece el
autoservicio. Aquí tienes la nueva guía del autoservicio.
3La nueva guía para medios de autoservicio
1
En este ejemplo, un anunciante de Rocket Fuel —una empresa sin ánimo de lucro que quería aumentar las inscripciones— empezó su campaña con tácticas que segmentaban grupos demográficos de forma específica.
Dos semanas después, el anunciante aumentó el gasto en líneas de pedido sin restricciones y observó que, al permitir que los modelos de rendimiento identificasen las oportunidades de alta probabilidad a nivel de impresión, los resultados mejoraban enormemente. El anunciante siguió aumentando el gasto en el modelo sin restricciones durante el resto de la campaña.
Mandan Los objetivos, no Las tácticas
prescriptiVo Frente a optimizado
24,18 $
47,60 $
Oct.
0
10 M
20 M
30 M
40 M
50 M
60 M
Nov. Dic.
Líneas de pedido con restricciones demográficas
Coste por inscripción – Comparado
Impresiones por semana
Líneas de pedido sin restricciones demográficas
Gasto aumentado en medios sin restricciones en relación con la segmentación demográfica
4La nueva guía para medios de autoservicio
La vanidad humana
Seamos humildes: el marketing actual, y en concreto el
digital, escapa a la capacidad humana. Con la compra
programática, los marketers —grandes y pequeños— pueden
ofrecer una publicidad más dirigida, precisa y eficiente. En
2015, existen decenas de miles de millones de oportunidades
únicas para llegar a los consumidores, en millones de
espacios web, en todo tipo de dispositivos, con billones de
criterios para dividir y clasificar a la audiencia cada día.
Muchas empresas de tecnología publicitaria han creado
herramientas y plataformas que ayudan a los humanos
a analizar este panorama cada vez más fragmentado.
Pero incluso con ejércitos de analistas expertos, estas
herramientas no están a la altura del verdadero potencial
del marketing en tiempo real, ya que se proponen equipar a
los humanos —y no a algoritmos— para hacer la mayoría de
los ajustes necesarios. Por desgracia, los humanos tenemos
grandes limitaciones en cuanto al número de ajustes y
atributos que podemos manejar en una campaña.
La creencia de que los humanos sabemos gestionar y
optimizar una campaña adecuadamente persiste porque el
ecosistema maduró mucho antes de que hubiese suficientes
herramientas para aprovecharlo. Y aunque los humanos
podemos obtener mejores resultados que el azar, estamos
lejos de una auténtica optimización.
Sin embargo, hoy en día las agencias y los profesionales del
marketing —lo sepan o no— tienen acceso a tecnologías
sofisticadas que encomiendan el trabajo duro a las máquinas
sin sacrificar el control o la transparencia.
Adoptar la automatización
La clave del éxito con el DSP de nueva generación consiste
en centrarse en la estrategia y los objetivos, más que en las
líneas de pedido y la táctica. Para empezar, dile al sistema tus
objetivos y qué KPI vas a usar para medirlos, como compras,
clics o formularios de leads. En cualquier caso, los pasos
más importantes para aprovechar las mejores tecnologías de
optimización son definir los objetivos y configurar el bucle de
feedback, que suele consistir en píxeles o balizas.
Después plantéate las "restricciones inherentes", es decir,
la segmentación propia de la oferta y la campaña. Puede
ser segmentación geográfica —¿qué países, provincias y
ciudades?—, por tipo de dispositivo —¿solo iOS?— o de
audiencia basada en datos propios —¿ventas cruzadas o
complementarias a clientes existentes?—.
Más allá de estas restricciones inherentes, evita convertir
suposiciones en tácticas prescriptivas. Las suposiciones
son, en sentido amplio, cualquier indicación táctica
que no sea una restricción inherente. La segmentación
contextual implica una suposición. Y la segmentación por
comportamiento. Y el uso de franjas horarias. Tu cliente
o tú mismo podéis haber invertido muchos recursos
para identificar a vuestra audiencia objetivo y conocer
sus intereses. Eso está muy bien, y será útil para la
estrategia de comunicación y las tácticas en medios menos
optimizables. Pero en la compra de anuncios digitales,
y especialmente en iniciativas de respuesta directa, no
son más que suposiciones, y reducen la efectividad del
marketing. De verdad.
Y es que ahora, con un DSP de nueva generación
diseñado para el aprendizaje automático, tienes el lujo
de poner a prueba todas las suposiciones de forma
automatizada. Por norma general, lo mejor es empezar
desde un punto de neutralidad total. Define los objetivos
y tus restricciones inherentes, y pásale el balón a la
tecnología de optimización más potente. En lugar de dejar
que un humano dé palos de ciego y confiar en la suerte,
recurre a un sistema que evalúa miles de señales para
cada momento de influencia potencial con un consumidor
mientras aprende y se ajusta sobre la marcha.
Optimizar a nivel de impresión es mejor por una sencilla
razón: a ese nivel, un buen DSP sabe que un criterio a
priori eliminatorio —un hombre para una campaña de
suscripción a una revista femenina— debe verse en el
contexto del resto de señales disponibles. Igual busca un
regalo de cumpleaños para su mujer. La optimización a
nivel de impresión percibe el valor real de una impresión
analizando el valor real de ese momento para ese
individuo. Reconoce a los individuos como lo que son:
personas multidimensionales, no miembros de segmentos.
En otras palabras, usa los datos para que no tires el dinero
en oportunidades de comunicación mediocres y para que
aproveches momentos valiosos.
Adoptar la automatización no supone renunciar al control
ni la agilidad. Te libera para que puedas centrarte en tareas
más estratégicas y generes el máximo rendimiento posible.
5La nueva guía para medios de autoservicio
Lanzamiento de smartphone
objetivo: generar intención de compra para nuevo smartphone Android
Metodología: el anunciante usó grupos de control y expuesto con optimización mediante encuesta durante campaña
Resultado: 207% de aumento en intención de compra entre 1,5 millones de consumidores
orienta tus iniciativas de Marca hacia Los resuLtados
redeFine los medios de perFormance
2
Denny’s
objetivo: generar impresiones que acierten con su perfil demográfico
Metodología: optimizar para alcance de audiencia con validación de comScore
Resultado: impresiones en objetivo superando los benchmarks de comScore en un 60%
207% de aumento
Grupo de control (sin exposición a anuncio)
Intención de compra de consumidores
Performance un 60% superior
Grupo expuesto (anuncio de producto
servido)
1,5 millones de consumidores
6La nueva guía para medios de autoservicio
La segmentación tradicional incluye impresiones desperdiciadas
El año pasado, Nielsen publicó una serie de benchmarks del sector que indicaban que las metodologías tradicionales de segmentación producían un gran volumen de impresiones desperdiciadas. Por ejemplo, los anunciantes que pretendían llegar a hombres de entre 18 y 34 años solo lo conseguían un 46% de las veces. En el caso de las mujeres de entre 35 y 54 años, Nielsen observó una tasa de éxito del 28%.
El modelo programático maduró con la respuesta
directa —generar conversiones, clics en la parte baja del
funnel, etc.— en gran medida porque ofrecía tres cosas
indispensables para el marketing directo: es direccionable,
cuantificable y escalable. La respuesta directa y la compra
programática parecían la pareja perfecta.
Pero en algún momento un factor obvio se cayó de la
ecuación: los marketers de marca también tienen objetivos.
Y ahora esos objetivos están respaldados por herramientas
programáticas que producen un impacto cuantificable y
significativo.
Llegar a tu audiencia
En muchas iniciativas de marketing en la parte alta del
funnel, llegar a un grupo demográfico amplio constituye
un objetivo por derecho propio. Si nos lo tomamos al
pie de letra, tampoco es tan complicado: compras unos
cuantos segmentos de audiencia y monitorizas la entrega.
Pero cada vez más gente se da cuenta de que los datos
demográficos de terceros fallan, a veces miserablemente,
cuando se trata de llegar a la audiencia pretendida con
precisión.
Mejorar la segmentación demográfica es cuestión, una
vez más, de centrarse en los objetivos y la medición.
Si "optimizar para una audiencia objetivo" suena
extrañamente disonante es porque la tecnología
publicitaria lleva mucho tiempo asociando la optimización
con los objetivos de respuesta directa. Pero si nos
planteamos llegar a una audiencia objetivo como un
resultado más que como una táctica, podemos mejorar
nuestra precisión a pasos agigantados.
El DSP correcto te permitirá definir un objetivo de
segmentación de audiencia —que incluso puede
expresarse como un coste por punto o CPM efectivo
en el blanco— y después hará posible que un motor de
optimización estudie las correlaciones entre el feedback
obtenido durante la campaña por un agente externo como
Nielsen y miles de señales disponibles. Si se hace bien, el
resultado es una audiencia extraordinariamente precisa,
con informes de terceros verificados en la propia IU.
Potenciar resultados
Más allá de llegar a una audiencia demográfica con
precisión, los marketers de marca también quieren marcar
diferencias. Aunque buena parte de ellos se han aferrado
durante mucho tiempo a los clics como KPI favorito en los
medios programáticos, está de sobra documentado que
los clics no muestran la imagen completa. De hecho, a
menudo muestran una imagen distorsionada.
Por suerte, ya hay herramientas que combinan la compra
de medios automatizada con métricas que interesan a los
marketers de marca. Concretamente, la mejora en términos
de actitud para métricas como la notoriedad, retención del
mensaje, consideración, intención de compra o preferencia
competitiva.
Los estudios de marca in-banner llevan años formando
parte del kit de herramientas digital. Pero al integrarlos
en un sistema que automatiza en tiempo real a partir de
una gran cantidad de atributos basados en muestras de
encuestas, medir estos resultados solo es el principio.
Mediante la creación de dos presupuestos —uno para
un grupo expuesto al mensaje del anunciante y otro
para un grupo de control más reducido que no verá
ese mensaje—, el sistema puede identificar señales de
aumento en una amplia gama de atributos y realizar ajustes
automáticos durante la campaña. Estos ajustes permiten
a los compradores de autoservicio generar un aumento
significativo y cuantificable.
7La nueva guía para medios de autoservicio
pon tus datos a trabajar
optimizar en un segmento, o más allá
3
(En un segmento)
(Más allá de un segmento)
AUDIENCIA A
AUDIENCIA B
AUDIENCIA C
AUDIENCIA A
AUDIENCIA B
AUDIENCIA C
8La nueva guía para medios de autoservicio
La migración de datos propios de clientes al mundo de
la publicidad digital representa uno de los desarrollos
más emocionantes en el campo. Y en el negocio. Las
plataformas de gestión de datos (DMP) y los proveedores
de onboarding ayudan a centralizar, taxonomizar y mejorar
esos datos y convertir bases de datos de clientes offline
en segmentos online. Sin embargo, a pesar de todos
los avances realizados para que estos clientes sean
identificables y susceptibles de segmentación, muchos
profesionales del marketing a duras penas saben qué
hacer con esos datos en su ejecución de medios.
En el segmento
Resulta tentador considerar los segmentos de clientes
propios como un arma infalible para campañas
relacionadas con clientes existentes (ventas cruzadas
y complementarias, renovaciones, etc.). Configuras
tu DSP para dirigirte a estos consumidores de alto
valor y cosechas los beneficios. Pero, en realidad, la
segmentación de por sí deja escapar buena parte de
los frutos. Incluso con una audiencia superfiltrada, hay
numerosas oportunidades para comunicar tu mensaje de
forma más inteligente, receptiva y productiva.
Si añadimos más restricciones de segmentación a una
audiencia propia, como una categoría de contenido o un
segmento de terceros, normalmente acabamos con un
volumen insuficiente para obtener beneficios reales. Y
como ya hemos explicado, tampoco es la mejor forma de
obtener resultados.
Configurar una campaña para optimizar en un segmento
propio —aunque sea pequeño— te permite desviar tus
presupuestos de medios hacia los individuos de mayor
valor de ese segmento. Las máquinas encuentran la
combinación adecuada de entornos, horas, mensajes,
secuencia y momento.
En otras palabras, considera tu segmento propio como
un universo más reducido en el que optimizar, más que el
centro de la diana para tus entregas.
Más allá del segmento
La escala supone un desafío capital para muchos
profesionales del marketing con acceso a datos propios.
Incluso en las empresas más grandes, a menudo muchos
factores conspiran para reducir tu audiencia a una fracción
de su volumen original. Pero una audiencia propia, por
pequeña que sea, puede transformarse en un activo de
gran valor.
Algunas plataformas ofrecen la oportunidad de crear
segmentos mediante optimización de gemelos estadísticos
(look-alike o act-alike). Estas metodologías elaboran
patrones estadísticos para hallar consumidores parecidos
fuera del segmento a partir de rasgos comunes en él,
observando las características y acciones de la audiencia
durante una campaña en el segmento original (patrones
de navegación, interacción con anuncios o sitios, etc.)
e identificando a otros consumidores que exhiban un
comportamiento afín.
Digamos que un consumidor "de ahí afuera" —ajeno al
segmento original— coincide con el segmento original en
índices altos para 15 atributos específicos, que incluyen el
consumo de contenido deportivo, un historial de compras
de productos de gran consumo (comida congelada) y uso
de teléfono Android. Has identificado a este consumidor
como alguien que tiene mucho en común con tus clientes
actuales, así que es un cliente potencial de alto valor y
vale la pena trabajar en su conversión. Lo ideal es que
no tuvieses que hacer nada de esto, ya que el modelo
predictivo se ocupa de ello a nivel de impresión y en
tiempo real, trillando los números y adaptándose.
9La nueva guía para medios de autoservicio
accede aL Laboratorio de Marketing4
10La nueva guía para medios de autoservicio
Los DSP siempre han permitido generar informes de
entrega y rendimiento de campañas. Algunas han ofrecido
herramientas analíticas que arrojan luz sobre las audiencias,
entornos y mensajes más productivos. Durante mucho
tiempo, esta guía se ha considerado una hoja de ruta de
altísimo valor para identificar las tácticas más inteligentes
que un gestor puede poner en práctica durante una
campaña.
Pero, como ya hemos visto, una plataforma avanzada
realizará esos ajustes por ti, y lo hará más rápido, con más
detalle y con mayor frecuencia.
Entonces, ¿qué papel desempeña la analítica en un enfoque
de nueva generación para la compra de medios digitales?
Por extraño que parezca, tiene más que ver con los medios
tradicionales que con el mundo digital. En espacios donde
la optimización no está tan accesible —publicaciones,
difusión, exteriores y tu estrategia de comunicación—,
estas conclusiones pueden y deben aplicarse a las tácticas.
Disponer de insights de aprendizaje automático generados
mediante medición de objetivos a escala de big data puede
insights
mejorar en gran medida los resultados en canales que no
se prestan al aprendizaje adaptativo.
Es posible que muchas de tus suposiciones queden
confirmadas. Quizás el grupo de género y edad que
suponías se alinean exactamente con el grupo más
productivo según el análisis. Pero aun así deberías
alegrarte de no haberte ceñido a ese grupo en toda la
campaña, ya que el sistema acredita que hay impresiones
positivas que no cumplen esas condiciones, y también
impresiones inútiles que sí las cumplen.
También observarás muchos insights que no coinciden
con tus suposiciones. Acepta lo no intuitivo. Una campaña
digital de alto volumen con herramientas analíticas que
estudian patrones y correlaciones entre millones de
impresiones puede hacer aflorar conclusiones que jamás
obtendrías de un grupo focal. Y si utilizas bien esas
conclusiones, pueden resultar muy productivas.
Todo esto pone de manifiesto las bondades de la
automatización. No intentamos enseñar a la máquina cómo
hacer su trabajo. Dejamos que la máquina toque todas las
teclas habidas y por haber. Y después nos cuenta todo lo
que ha descubierto.
En este ejemplo, una campaña de un fabricante de coches de lujo descubrió varios sitios web muy útiles y nada intuitivos.
Una aerolínea hizo una campaña de reservas y el sistema identificó algunas categorías de intereses de consumidores bastante sorprendentes, como "Compradores para el Día del Padre" y "Catarro y gripe".
Estacional de verano - Feria del Día del Padre
Entretenimiento - Películas
Estacional de invierno - Catarro y gripe
Estacional de primavera - Dulces de Pascua
Entretenimiento - Videojuegos
Buscadores de empleo
Padres - Adolescentes/preadolescentes
Entretenimiento - Humor
-56,6%
-73,8%
-80%
-81,6%
97,2%
81,3%
64,9%
56,6%
Intereses
11La nueva guía para medios de autoservicio
entra en La era de La optiMización con rocket FueL dsp5
Una mirada al interior
Search Optics es una empresa de marketing digital con oficinas en Estados Unidos, Canadá, Australia y Sudamérica, especializada en soluciones integradas y personalizadas con especial atención al retorno de la inversión. La empresa utiliza una inusual combinación de tecnología de vanguardia e interacción humana para convertir el tráfico virtual en resultados cuantificables.
"La DSP de Rocket Fuel nos permite
trabajar en los medios, pero sin
enfangarnos con las pujas", explica
Alex Meakin, director sénior de
Medios de Display. Cuando las
campañas empezaron a ganar
escala, los buenos resultados fueron
patentes. "Sin duda, Rocket Fuel
ofrece grandes resultados. Y confío
plenamente en la calidad de las
impresiones y en la interacción que
estamos viendo." De hecho, Search
Optics ha observado un aumento
mantenido del rendimiento conforme
los modelos de Rocket Fuel han
"aprendido" más sobre los objetivos
de las campañas, con un rendimiento
de campañas indexado agregado
con respecto a los objetivos de los
clientes superior al 1.000%.
12La nueva guía para medios de autoservicio
La sofisticación no son miles de diales y palancas. La
sofisticación es tecnología que prescinde de diales y
palancas. Rocket Fuel DSP es la primera plataforma de
compra de medios de baja intervención y alto rendimiento,
impulsada por uno de los motores de rendimiento más
potentes. Genera resultados sin precedentes poniendo
orden en el caos del panorama digital y prescindiendo
de tediosas conjeturas para crear un marketing más
productivo y con menor carga operativa.
Rendimiento incomparable
Realiza campañas digitales de alto rendimiento en todos
los canales (display de sobremesa y móvil, vídeo de
sobremesa y móvil, y social) y en toda la extensión del
funnel de marketing. La tecnología Moment Scoring™ de
Rocket Fuel aprende los predictores críticos —y a menudo
difícilmente reconocibles— que hacen que un anuncio sea
más adecuado que otro en un momento determinado en
función de un objetivo específico.
Herramientas que te dejan trabajar
Asimila lo que sabes de las configuraciones de tus
campañas y deja que los modelos manejen detalles tan
microscópicos que jamás podrías anticipar. Gestiona tus
creatividades, campañas, partidas y tácticas fácilmente y
lanza campañas nuevas en cuestión de minutos.
Insights de acción
Las herramientas analíticas de Rocket Fuel DSP
convierten el aprendizaje automático en informes claros
y traducibles en acciones. Estos informes personalizados
con millones de configuraciones potenciales muestran
cómo Moment Scoring identifica los atributos y variables
que mejoran la interacción y reducen el CPA en cada
oportunidad para servir un anuncio. Por ejemplo, el
informe "Model Learnings" (aprendizajes del modelo) es
una representación visual de cómo reduce el CPA cada
atributo, con insights en tiempo real que te ayudan a
descubrir todo tipo de cosas nuevas sobre tus clientes.
Rendimiento medio de campañas frente a objetivos
Oct. Nov. Dic. Ene. Feb. Mar. Abr. May.
0%
200%
400%
600%
800%
1.000%
1.200%
Ponderado por gasto
Empecemos
El DSP de nueva generación sustituye la complejidad
de los diales y las palancas con la sencilla sofisticación
del aprendizaje automático a escala de big data. Esta
plataforma aprovecha todo el potencial de marketing de
los datos de tu organización, al tiempo que respalda la
visión para los negocios que te ha puesto al mando de
tus iniciativas de marketing.
Habla hoy mismo con tu ejecutivo de cuenta de Rocket
Fuel o ponte en contacto con [email protected] y
descubre Rocket Fuel DSP.
Acerca de Rocket Fuel
Rocket Fuel opera en más de 20 delegaciones internacionales y cotiza en
el Mercado Selecto Global NASDAQ bajo el símbolo "FUEL". Si quieres más
información, visita www.rocketfuel.com o llama al 91 418 45 14. Rocket Fuel
puede aplicar todo el potencial de Moment Scoring a cada momento de valor, en
cualquier dispositivo y canal, y para el objetivo de marketing que mejor pueda
servir. Las empresas que han utilizado Rocket Fuel han observado un aumento
medio del ROI del 31% en campañas iniciales multidispositivo.
