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El jueves 18 de mayo, Artefact organizó su London AI Summit, en colaboración con Google y Microsoft. Expertos y líderes de opinión en Inteligencia Artificial, marketing digital y ciencia de data compartieron sus opiniones sobre el nuevo amanecer de la AI. Aleksandra Semenenko, Directora de Ciencia de Data , compartió su experiencia sobre cómo AI 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 las cookies 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 terceros.
El cambiante panorama del marketing:
A medida que aumentan los costes y surgen nuevos canales de marketing, los profesionales del marketing se enfrentan a la necesidad de gastar más en múltiples plataformas. Sin embargo, la adquisición de data precisos para distinguir el rendimiento de cada canal se hace más difícil. Este problema afecta a tres niveles de estimación: data granulares de ID de usuario, modelos agregados a nivel de canal y el complejo espacio intermedio.
"El 70% de los CMOs y líderes de marketing dicen que todavía 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 a data , los profesionales del marketing pueden elegir entre dos modelos: basados en el recorrido o en las tendencias. Los modelos basados en el recorrido ofrecen información detallada y una comprensión precisa del comportamiento de los usuarios en 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 AI para evitar fallos anteriores:
Debido a los inconvenientes inherentes a los modelos basados en el recorrido y en las tendencias, se creó el modelo de medición "MROI" AI para hacer frente a la creciente presión y a los retos del panorama de los medios de comunicación. Este modelo aprovecha los métodos probabilísticos bayesianos para estimar el ROI basándose en data históricos y en el rendimiento de los canales, lo que ayuda a los profesionales del marketing a tomar decisiones data sobre la asignación y optimización del presupuesto. Aplicando el modelo MROI, las empresas pueden lograr una mayor eficiencia, un aumento 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.
Aprovechamiento de Data de primera y segunda parte:
Con las limitaciones de los data terceros, los profesionales del marketing pueden recurrir adata first-party y a soluciones AI. Al combinar los conocimientos y las capacidades de plataformas como Google y AWS, las empresas pueden mejorartargeting Audiencia y el desarrollo creativo. AI permite a los profesionales del marketing comprender los intereses y preferencias de los usuarios, lo que se traduce en campañas más eficaces y un mejor rendimiento del marketing.
Colaborar con empresas complementarias y compartir data segundas partes es cada vez más valioso en ausencia de cookies terceros. Los algoritmos y los intercambios de data facilitan las asociaciones que permiten a las empresas aprovechar las audiencias 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. Alineando los mensajes, los contenidos creativos y la targeting en función de los perfiles de los clientes, las empresas pueden maximizar el impacto de su marketing y demostrar la eficacia de sus campañas.
Conclusión:
Medir el verdadero ROI del marketing sin cookies terceros es una tarea compleja, pero no insuperable. Mediante el aprovechamiento de modelos estratégicos y tácticos, la adopción de soluciones AI, la implementación de marcos de pruebas y el fomento de 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.
