El jueves 18 de mayo, Artefact su AI de Londres, en colaboración con Google y Microsoft. En este evento, expertos y líderes de opinión en los campos de Inteligencia Artificial, el marketing digital y data compartieron sus opiniones sobre el nuevo amanecer de AI. Aleksandra Semenenko, directora de Data , compartió su experiencia sobre cómo AI permitir a los profesionales del marketing realizar un mejor seguimiento del retorno de la inversión de sus campañas, evitando los defectos de los modelos anteriores;
En el panorama del marketing digital, en constante evolución, medir el retorno de la inversión (ROI) se ha convertido en un reto cada vez mayor, sobre todo si a ello se suma la desaparición gradual de las cookies de terceros. Este artículo analiza las dificultades a las que se enfrentan los profesionales del marketing a la hora de determinar la distribución óptima de los presupuestos publicitarios y destaca las estrategias 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 sector se ven obligados a invertir más en múltiples plataformas. Sin embargo, cada vez resulta más difícil obtener data precisos data distinguir el rendimiento de cada canal. Este problema afecta a tres niveles de estimación: data granulares de identificación de usuarios, los modelos agregados a nivel de canal y el complejo espacio que se encuentra entre ambos.
«El 70 % de los directores de marketing y los responsables de marketing afirman que aún no pueden medir el verdadero retorno de la inversión de todas sus campañas de marketing digital.» (Fuente: Encuesta de Deloitte a directores de marketing)
Cómo elegir los modelos adecuados:
Para hacer frente a los retos que plantea data limitado data , los profesionales del marketing pueden elegir entre dos modelos: los basados en el recorrido del usuario o los basados en las tendencias. Los modelos basados en el recorrido del usuario ofrecen información detallada y una comprensión precisa del comportamiento de los usuarios dentro de plataformas integradas como Amazon. Por otro lado, los modelos basados en las tendencias trabajan con data agregados, lo que supone sacrificar cierta precisión, pero ofrece un enfoque de medición más automatizado y continuo.
Aprovechar AI evitar los errores del pasado:
Debido a las limitaciones inherentes tanto a los modelos basados en el recorrido del cliente como a los basados en las tendencias, se ha desarrollado el modelo de medición «MROI», AI, para hacer frente a la creciente presión y a los retos del panorama mediático. Este modelo utiliza métodos bayesianos probabilísticos para estimar el ROI basándose en data históricos data 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. Al implementar 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:
La puesta en marcha de nuevas iniciativas requiere un marco de pruebas que consiste en definir el problema empresarial, determinar las áreas de experimentación, elaborar el presupuesto correspondiente y analizar los resultados. Este enfoque permite a los profesionales del marketing evitar sesgos en los resultados y garantiza la productividad y la agilidad del equipo de marketing.
Aprovechamiento de Data propios y de terceros:
Dadas las restricciones sobre data de terceros, los profesionales del marketing pueden recurrir adata first-party data a soluciones AI. Al combinar los conocimientos y las capacidades de plataformas como Google y AWS, las empresas pueden mejorartargeting Audiencia targeting el desarrollo creativo. AI los profesionales del marketing comprender los intereses y las preferencias de los usuarios, lo que se traduce en campañas más eficaces y en un mejor rendimiento de las acciones de marketing.
La colaboración con empresas complementarias y el intercambio data de segunda parte data cobrado cada vez más importancia ante la ausencia de cookies de terceros. Los algoritmos y data facilitan las colaboraciones que permiten a las empresas aprovechar las audiencias de las demás, lo que se traduce en targeting más precisa targeting en mejores resultados de las campañas.
Medidas:
Aunque la medición es distinta de la activación, los profesionales del marketing pueden integrar los conocimientos obtenidos de la medición en sus estrategias de activación. Al armonizar los mensajes, el contenido creativo y targeting de los perfiles de los clientes, las empresas pueden maximizar el impacto de sus campañas de marketing y demostrar su eficacia.
Conclusión:
Medir el verdadero retorno de la inversión en marketing sin cookies de terceros cookies una tarea compleja, pero no insuperable. Al aprovechar modelos estratégicos y tácticos, adoptar soluciones AI, implementar marcos de pruebas y fomentar la colaboración, los profesionales del marketing pueden desenvolverse con confianza en el cambiante panorama digital. A pesar de los retos, el potencial de mejorar el rendimiento del marketing y aumentar los ingresos hace que este camino merezca la pena.
