Publicidad personalizada en tiempo real: hablemos de t¨² a t¨²

¡°Sin duda, estamos ante un gran cambio. Hemos pasado de la necesidad de construir un mundo Mobile a centrarnos en la IA (Inteligencia Artificial)¡±. As¨ª lo declaraba el CEO de Google, Sundar Pichai, en el keynote Google I/O 2017. Y esta evoluci¨®n implica un cambio de paradigma ¨²nico en la historia de la publicidad.

Y es que ¨¦sta pasa a basarse en algoritmos de machine learning (aprendizaje autom¨¢tico) que permiten mostrar a un usuario determinado su?publicidad personalizada en tiempo real. Es decir, impactar al usuario en el momento y lugar adecuados con el mensaje correcto.

Desde IPG Mediabrands, hemos desarrollado tres claves que las marcas pueden aprovechar para la b¨²squeda de esta personalizaci¨®n:

• 1) Ser ID centric (datos)?
  
  Integrar y unificar la informaci¨®n de clientes para identificar audiencias de alto valor es el primer reto al que se enfrentan las marcas. En nuestro caso, contamos con la herramienta Audience Measurement Platform, que combina datos online/offline y ofrece informaci¨®n sobre segmentos de audiencia con mayor probabilidad de rendimiento para un objetivo de negocio espec¨ªfico. El resultado es una mejora en la eficiencia y personalizaci¨®n de sus campa?as gracias a los datos obtenidos de forma directa.
• 2) Ser business centric (inteligencia)
  
  Tambi¨¦n es clave realizar an¨¢lisis avanzados para ofrecer soluciones anal¨ªticas globales y poder entregar un mensaje espec¨ªfico a la persona adecuada, optimizando as¨ª todo el plan de medios. A trav¨¦s de la recopilaci¨®n continua y automatizada de datos con herramientas de an¨¢lisis de negocio, los analistas son capaces de optimizar la inversi¨®n en tiempo real y realizar planes de medios inteligentes para diversos escenarios. De esta forma, se pueden realizar juegos de predicci¨®n con millones de escenarios, analizando relaciones entre conjuntos de datos previamente no conectados, puntos de ventas, inversiones en medios, factores ambientales, actividad competitiva, etc.

• 3) Ser persona centric (personalizaci¨®n)
  
  Por ¨²ltimo, es fundamental desarrollar estrategias de data driven creative para personalizar y adaptar el contenido del mensaje al tipo de audiencia, e impactar en el momento oportuno. En este sentido, la consultora McKinsey afirma que los CPA (coste por adquisici¨®n) se reducen un 50% con el uso de la personalizaci¨®n en las creatividades para los usuarios.

Un ejemplo de este tipo de publicidad fue la que GoPro us¨® en su campa?a para el lanzamiento de su c¨¢mara de acci¨®n Hero5. La compa?¨ªa centr¨® el esfuerzo en dirigirse a una audiencia muy concreta (surfistas, ciclistas, esquiadores), introduciendo variables y t¨¦rminos de b¨²squeda que se ajustasen m¨¢s el producto (¡°resistente al agua¡±, ¡°estabilizaci¨®n de v¨ªdeo¡±, ¡°control de voz¡±).

A trav¨¦s del machine learning se crearon m¨¢s de 1.600 versiones de anuncios personalizados distribuidos en 14 pa¨ªses, todos con contenido dirigido, im¨¢genes relevantes, producciones innovadoras (v¨ªdeos 360, zoom din¨¢mico,) y mensajes personales para llegar a este p¨²blico tan concreto. Gracias a esto, la marca consigui¨® incrementar un 6,84% su ROAS (retorno de la inversi¨®n publicitaria).

Y es que con este tipo de tecnolog¨ªa podemos aportar efectividad de forma muy fiable. Todo gracias al machine learning.

Bienvenido a la Nueva Publicidad Personalizada.

David Colomer es CEO regional para Espa?a y Portugal de IPG MediaBrands