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Monika Ogloszka: Nueva segmentación evoluciona la estrategia publicitaria

Monika Ogloszka: Nueva segmentación evoluciona la estrategia publicitaria

Head para el Cono Sur de RTB House, empresa global de tecnologías de marketing, explica cómo la inteligencia artificial favorece la hiper personalización y mejora el engagement.

Cada persona tiene un perfil muy heterogéneo y particular, por lo que construir estrategias de marketing digital basadas en perfiles con hábitos y patrones generalizados puede resultar contrario a lo que se esperaba. Ahora los consumidores post-demográficos muestran una tendencia a construir una identidad propia y “única” del consumo, con más libertad que nunca.

La segmentación demográfica tradicional nos cuenta el “pasado” del comprador, mientras que la segmentación post-demográfica, apoyada por la tecnología, nos hablará del “ahora y del futuro” de cada uno de los perfiles de nuestros clientes.

Esto sin duda busca una personalización y hace que nuestros mensajes de marca sean cada vez más precisos, efectivos y alineados con las expectativas del consumidor de hoy.

A manera de ejemplo, pensemos en una campaña de maquillaje, que generalmente se dirige a mujeres con cierta edad y clase social. Ahora, cuestionemos la segmentación tradicional, ya que hoy algunos hombres también se maquillan o hay consumidores, más allá de la edad pre-configurada, que también podrían interesarse en adquirir el producto.

Por último, la restricción de condición económica también puede ignorar aquellas personas que aspiracionalmente podrían pagar el producto en cuotas con tarjeta de crédito.

Tomando en cuenta este nuevo escenario social, es importante que los anunciantes evolucionen su visión estratégica, superando el modelo tradicional de creación de perfiles –por edad, sexo, ubicación geográfica o condición socio-económica–, agregando nuevos valores más enfocados a un consumidor post-demográfico.

"Cuando el mensaje es relevante y está bien posicionado en el customer journey del cliente, se facilita la preferencia e interacción con la marca."

Ahora bien, ¿cómo podríamos gestionar este infinito número de patrones sociales para la construcción de perfiles de nuestros públicos objetivo? La manera más apropiada, y que nos entregará mejores resultados, es sin duda el uso de la tecnología.

La Inteligencia Artificial (IA), y en específico el Deep Learning (aprendizaje profundo), nos permite contar con una dinámica de segmentación más precisa, con una visión de las necesidades y características individuales de cada consumidor en el momento de su interacción con el anuncio, por lo que los contenidos en banners o videos elevarán su eficacia mediante la hiper-personalización.

Las tecnologías de Deep Learning imitan las redes neuronales humanas y procesan datos de manera extremadamente rápida. Esto se traduce en algoritmos de Machine Learning que se ajustan de forma rápida y asertiva a los cambios de patrones, difíciles de predecir por los humanos.

Para darnos una idea, mientras leemos esta frase, una solución de Deep Learning realiza alrededor de 240 billones de operaciones.

De esta manera, considerando las infinitas opciones de la segmentación post-demográfica, algoritmos avanzados de IA pueden identificar y predecir en tiempo real los cambios en los patrones de comportamiento de cada consumidor, incluso los más sutiles, con extrema precisión y rapidez.

Esto permite niveles muy altos de personalización en los anuncios, siempre basados en datos de primera mano.

"Ahora los consumidores post-demográficos muestran una tendencia a construir una identidad propia y 'única' del consumo, con más libertad que nunca."

Incluso, es posible determinar, en tiempo real, el nivel de engagement potencial, y conversión de cada usuario, y recomendar mejores enfoques publicitarios para captarlos individualmente en función de sus intereses personales y su contexto, sin basarse solo en estimaciones demográficas tradicionales.

Un ejemplo de cómo hacer más eficientes nuestras herramientas publicitarias en este nuevo contexto post-demográfico es, sin duda, el caso de los anuncios en video, capaces por sí mismos de generar un mayor engagement, en comparación con otros formatos.

Sin embargo, agregar el Deep Learning lo hace ser una solución capaz de crear hasta 10 mil versiones del mismo video para una sola campaña, con visualización en diferentes tipos de dispositivos y con narrativas altamente personalizadas; por tanto, muchos más eficaces.

Con estas experiencias de video, cada vez más cautivadoras y ad hoc a sus intereses, el consumidor se sentirá más comprometido, y se lograrán mayores alcances en cualquier campaña. En una era post-demográfica, la IA garantiza una mayor precisión de las recomendaciones y predicciones hechas a lo largo de las campañas, lo que garantiza el Costo Por Vista un 40% más bajo, además de aumentar el VCR (Video Completion Rate) hasta en 47% y generar hasta 33% de mejor viewability.

La nueva segmentación post-demográfica muestra un camino sin retorno hacia la hiper personalización, además de ser una opción a la desaparición de las cookies, prevista para finales del 2023.

Cuando el mensaje es relevante y está bien posicionado en el customer journey del cliente, se facilita la preferencia e interacción con la marca. Corresponde a los anunciantes entender esta nueva realidad e implementar, mediante la tecnología, mejores experiencias publicitarias para sus evolucionados consumidores cautivos y potenciales.

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