Todo comprador de medios de comunicación sabe que los datos son la clave del éxito de una campaña; cuanto más se conozca a la audiencia, más se podrá hablar con ella de forma que resuene.
Pero todo comprador sabe también que no todos los datos son iguales, y que la utilización de datos de baja calidad puede dar lugar a resultados decepcionantes en las campañas. La calidad de los datos, por tanto, es primordial para el rendimiento de las campañas.
Sin embargo, con demasiada frecuencia, la calidad de los datos es una especie de caja negra. Los profesionales del marketing tienen poca información sobre cómo se crean los segmentos de datos, cuándo se crearon y con qué frecuencia se actualizan. Como resultado, los profesionales del marketing y los compradores de medios pueden adquirir audiencias de consumidores que ya han comprado o que han sido mal etiquetados.
Se trata de retos difíciles y obstinados que han afectado a los compradores de medios y a los comercializadores desde los albores de la publicidad digital. Afortunadamente, los datos en tiempo real abordan estos retos de forma directa. Los datos en tiempo real, una clase relativamente nueva de datos adquiribles, permiten a los profesionales del marketing dirigirse a los consumidores en el momento más oportuno, ofrecer una experiencia más relevante al consumidor, impulsar la eficiencia de su gasto en medios y obtener resultados empresariales tangibles.
¿Qué son los datos en tiempo real?
Los datos en tiempo real, por definición, se basan en las señales reales que los consumidores generan en su vida digital. Se compone de las acciones, los "me gusta", los comentarios, las búsquedas, los clics y las páginas vistas que se observan en la web a medida que se producen.
Los datos en tiempo real se diferencian de los datos preempaquetados en que deterministano proxies. Si comparto el tráiler de una nueva película en las redes sociales, es un claro indicio de que tengo interés en ella. Los datos en tiempo real hacen esa determinación basándose en mis acciones personales, y no porque me parezca a otros consumidores que probablemente vean esa película.
Esto es diferente de los datos probabilísticos o aproximados. Los datos aproximados hacen suposiciones sobre los consumidores basadas en acciones pasadas; si un usuario visita un sitio de bebés, debe ser una nueva mamá. ¿El mayor reto de los datos aproximados? No puede distinguir entre una madre primeriza y un tío que compra un regalo para su sobrina. Puede ser un instrumento poco preciso.
El otro problema es que no tiene en cuenta la mentalidad del consumidor. Es cierto que una madre primeriza estará muy interesada en artículos para el bebé, pero también puede estar interesada en adquirir una nueva desbrozadora o neumáticos de nieve para su coche. El contexto -el aquí y ahora de una sesión de Internet- es un poderoso indicador del interés y la intención, pero se pierde en gran medida con los datos preempaquetados que se basan en señales antiguas y que se venden al vendedor mucho después de que se haya producido la acción.
Por eso la frescura de los datos en tiempo real cambia tanto las reglas del juego. Puede mejorar drásticamente los resultados en aplicaciones específicas a las que se enfrentan muchos compradores de medios y comercializadores. Por ejemplo, algunos ciclos de ventas son cortos, con las fases de conocimiento, consideración y compra condensadas en cuestión de horas. Dirigirse a los consumidores basándose en datos en tiempo real en tales circunstancias es clave para impulsar la eficiencia de los medios, ya que no tiene sentido dirigirse a un consumidor que ya ha convertido.
Pero los datos en tiempo real también impulsan la eficiencia en los ciclos de ventas más largos, ya que envían señales reales y medibles de que un consumidor ha progresado a través de las fases críticas del viaje de compra, lo que permite a los vendedores actuar lo antes posible.
Los datos en tiempo real también tienen un alto grado de precisión: los consumidores han compartido este contenido o no, han llegado a esta página de detalles del producto o han accedido a este configurador de productos o no. Esto también supone un cambio en el juego, ya que estas señales en tiempo real pueden introducirse en las plataformas de publicidad y tecnología de mercado para automatizar estrategias inteligentes basadas en datos, como la optimización de campañas y la personalización individualizada.
Veámoslo en acción.
Segmentar a los consumidores en estados de su embudo de ventas
Los datos en tiempo real son extremadamente útiles para comprender en qué punto del proceso de compra se encuentran los consumidores y evaluar el tipo de información que les resultará más útil y relevante en ese momento.
Por ejemplo, los consumidores que planean comprar un coche nuevo en los próximos 12 meses probablemente comiencen el proceso visitando sitios de reseñas de coches, un comportamiento en tiempo real que indicará a una marca de automóviles que estos consumidores están en la fase de concienciación. Como marca de automóviles, querrá crear un segmento de estos usuarios y enviarles mensajes sobre la seguridad, la eficiencia en el consumo de combustible u otras ventajas exclusivas de su marca.
A continuación, es posible que visiten los sitios web de las distintas marcas de automóviles para leer sobre los modelos y configurar un coche para hacerse una idea del coste final: señales de comportamiento claras de que están en la fase de consideración. Puedes segmentar a estos usuarios y dirigirte a ellos con un nuevo conjunto de mensajes, como tus opciones de financiación o la disponibilidad de modelos.
Una vez que estos consumidores busquen un concesionario local o programen una prueba de conducción, sabrá que se están acercando a realizar una compra. Este es el momento oportuno para dirigirte a ellos con un incentivo del concesionario local.
Asignar el comportamiento de participación y el contenido de la página a los intereses y la intención
Los datos de alta calidad en tiempo real, combinados con la ciencia de datos avanzada y el aprendizaje automático, permiten a los científicos de datos y a las plataformas de recopilación de datos organizar y categorizar las señales de comportamiento en taxonomías de significado. A partir de ahí, los compradores de medios y los comercializadores pueden segmentar las audiencias en función de los intereses y la intención. Por ejemplo, una marca de hogar y ropa de cama puede segmentar a su público en función de sus intereses (muebles de exterior) o de sus objetivos (renovar una cocina).
A continuación, puede activar estos segmentos a escala en una variedad de iniciativas, desde dirigirse a los consumidores con un mensaje que hable de sus intereses en las redes sociales, hasta personalizar sus experiencias cuando visiten su página web, o incitarles a inscribirse en un programa de fidelización.
Si un consumidor comparte una foto de un patio impresionante de Houzz.com, es una buena señal de que está buscando actualizar su espacio exterior. Esta es una oportunidad perfecta para que una marca de Hogar y Jardín se dirija a ella con un anuncio de su nueva línea de alfombras de exterior.
Implementar estrategias inteligentes a lo largo de la vida
Como los datos son en tiempo real, los profesionales del marketing pueden seguir la evolución de los intereses de su público y trasladarlos sin problemas a un nuevo segmento de compra. Por ejemplo, los consumidores pueden descubrir una marca cuando buscan una mesa de exterior para comprar. Más adelante, esos consumidores pueden estar preparándose para emprender un proyecto de renovación del hogar o del jardín y, en el proceso, generar señales importantes para la marca. Saber lo que hacen sus clientes en el universo digital le ayudará a enviarles mensajes y ofertas que sean relevantes para los proyectos que más le interesan.
Los datos en tiempo real, es decir, las acciones reales realizadas por los consumidores en su vida digital, también le servirán de base para el desarrollo de sus productos. Los clics y las acciones en tiempo real le ayudarán a entender cuándo los clientes a largo plazo están explorando otras marcas, y por qué, y le proporcionarán los datos que necesita para identificar y llenar los vacíos en su línea de productos.
Los datos en tiempo real deben formar parte de las herramientas de los compradores de medios
Identificar a los clientes potenciales siempre será un reto, pero es posible aprovechar los datos precisos, relevantes y en tiempo real para agilizar el proceso al máximo. Puede complementar los datos de origen de una marca para impulsar la eficiencia de los medios de comunicación y mejorar los resultados empresariales.
Esta es la razón: los clientes potenciales están buscando en la web, compartiendo contenidos relevantes y participando en posibles soluciones a sus problemas. Con los datos en tiempo real se puede llegar a ellos en el momento adecuado. Por eso, el tiempo real debería formar parte de las herramientas de todo comprador de medios y comercializador.
