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El jueves 18 de mayo, Artefact celebró en Londres su Cumbre sobre IA, en colaboración con Google y Microsoft. En ella, expertos y líderes de opinión tanto de artificial intelligence como de marketing digital y ciencia de data compartieron sus ideas sobre el nuevo amanecer de la IA. Aleksandra Semenenko, Directora de Data Science compartió su experiencia sobre cómo la IA puede permitir a los profesionales del marketing realizar un mejor seguimiento del ROI de sus campañas, evitando los fallos de los modelos anteriores;
En el panorama en constante evolución del marketing digital, la medición del retorno de la inversión (ROI) se ha convertido en un reto cada vez mayor, sobre todo cuando se combina con la desaparición de la cookie de terceros. Este artículo explora las dificultades a las que se enfrentan los profesionales del marketing a la hora de determinar la asignación óptima de los presupuestos publicitarios y destaca las vías que pueden ayudar a medir el verdadero ROI del marketing en ausencia de cookies de terceros.
El cambiante panorama del marketing:
A medida que aumentan los costes y surgen nuevos canales de marketing, los profesionales del marketing se encuentran ante la necesidad de gastar más en múltiples plataformas. Sin embargo, adquirir data precisos para distinguir el rendimiento de cada canal se hace más difícil. Este problema afecta a tres niveles de estimación: data granular de ID de usuario, modelos agregados a nivel de canal y el complejo espacio intermedio.
“70% de los CMO y líderes de marketing afirman que aún no pueden medir el verdadero ROI de todas sus campañas de marketing digital”. (Fuente: Deloitte CMO Survey)
Elegir los modelos adecuados:
Para hacer frente a los retos que plantea el acceso limitado data, los profesionales del marketing pueden elegir entre dos modelos: basados en el recorrido o basados en las tendencias. Los modelos basados en el recorrido ofrecen una visión granular y una comprensión precisa del comportamiento de los usuarios dentro de plataformas integradas como Amazon. Por otro lado, los modelos basados en tendencias trabajan con data agregados, sacrificando algo de precisión pero ofreciendo un enfoque de medición más automatizado y continuo.
Aprovechar la IA para evitar fallos anteriores:
Debido a los inconvenientes inherentes tanto al modelo basado en el recorrido como al basado en las tendencias, se construyó el modelo de medición “MROI” impulsado por IA para hacer frente a la creciente presión y a los retos del panorama de los medios de comunicación. Éste aprovecha los métodos probabilísticos bayesianos para estimar el ROI basándose en el data histórico y en el rendimiento del canal, ayudando a los profesionales del marketing a tomar data-driven decisiones sobre la asignación y optimización del presupuesto. Mediante la aplicación del modelo MROI, las empresas pueden lograr una mayor eficacia, un incremento de los ingresos y una mejor distribución de los costes.
Pruebas para el éxito:
El lanzamiento de nuevas iniciativas requiere un marco de pruebas que consiste en definir el problema empresarial, determinar las regiones para la experimentación, presupuestar en consecuencia e investigar los resultados. Este enfoque permite a los responsables de marketing evitar sesgar los resultados y garantiza un equipo de marketing productivo y ágil.
Aprovechar el Data de primera y segunda parte:
Con las limitaciones de data de terceros, los profesionales del marketing pueden recurrir a first-party data y soluciones basadas en IA. Combinando los conocimientos y las capacidades de plataformas como Google y AWS, las empresas pueden mejorar el audience targeting y el desarrollo creativo. La IA permite a los profesionales del marketing comprender los intereses y las preferencias de los usuarios, lo que conduce a campañas más eficaces y a un mejor rendimiento del marketing.
Colaborar con empresas complementarias y compartir data de segundas partes se ha vuelto cada vez más valioso en ausencia de cookies de terceros. Los algoritmos y los intercambios de data facilitan las asociaciones que permiten a las empresas aprovechar las audience de las demás, lo que conduce a una targeting más precisa y a mejores resultados de las campañas.
Medición:
Aunque la medición difiere de la activación, los profesionales del marketing pueden integrar los conocimientos obtenidos de la medición en sus estrategias de activación. Al alinear los mensajes, los contenidos creativos y el targeting en función de los perfiles de los clientes, las empresas pueden maximizar su impacto de marketing y demostrar la eficacia de sus campañas.
Conclusión:
Medir el verdadero ROI del marketing sin cookies de terceros es una tarea compleja, pero no insuperable. Aprovechando los modelos estratégicos y tácticos, adoptando soluciones basadas en la IA, aplicando marcos de pruebas y fomentando las colaboraciones, los profesionales del marketing pueden navegar por el cambiante panorama digital con confianza. A pesar de los retos, el potencial para mejorar el rendimiento del marketing y aumentar los ingresos hace que este viaje merezca la pena.
