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En el panorama en constante evoluci\u00f3n del marketing digital, la medici\u00f3n del retorno de la inversi\u00f3n (ROI) se ha convertido en un reto cada vez mayor, sobre todo cuando se combina con la desaparici\u00f3n de la cookie de terceros. Este art\u00edculo explora las dificultades a las que se enfrentan los profesionales del marketing a la hora de determinar la asignaci\u00f3n \u00f3ptima de los presupuestos publicitarios y destaca las v\u00edas que pueden ayudar a medir el verdadero ROI del marketing en ausencia de cookies de terceros.<\/p>\n<\/div>
El cambiante panorama del marketing:<\/h2><\/div>A medida que aumentan los costes y surgen nuevos canales de marketing, los profesionales del marketing se encuentran ante la necesidad de gastar m\u00e1s en m\u00faltiples plataformas. Sin embargo, adquirir data precisos para distinguir el rendimiento de cada canal se hace m\u00e1s dif\u00edcil. Este problema afecta a tres niveles de estimaci\u00f3n: data granular de ID de usuario, modelos agregados a nivel de canal y el complejo espacio intermedio.<\/p>\n<\/div>
\n\u201c70% de los CMO y l\u00edderes de marketing afirman que a\u00fan no pueden medir el verdadero ROI de todas sus campa\u00f1as de marketing digital\u201d. (Fuente: Deloitte CMO Survey)<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Elegir los modelos adecuados:<\/h2><\/div>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 visi\u00f3n granular y una comprensi\u00f3n 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 precisi\u00f3n pero ofreciendo un enfoque de medici\u00f3n m\u00e1s automatizado y continuo.<\/p>\n<\/div>
Aprovechar la IA para evitar fallos anteriores:<\/h2><\/div>Debido a los inconvenientes inherentes tanto al modelo basado en el recorrido como al basado en las tendencias, se construy\u00f3 el modelo de medici\u00f3n \u201cMROI\u201d impulsado por IA para hacer frente a la creciente presi\u00f3n y a los retos del panorama de los medios de comunicaci\u00f3n. \u00c9ste aprovecha los m\u00e9todos probabil\u00edsticos bayesianos para estimar el ROI bas\u00e1ndose en el data hist\u00f3rico y en el rendimiento del canal, ayudando a los profesionales del marketing a tomar data-driven decisiones sobre la asignaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n del presupuesto. Mediante la aplicaci\u00f3n del modelo MROI, las empresas pueden lograr una mayor eficacia, un incremento de los ingresos y una mejor distribuci\u00f3n de los costes.<\/p>\n<\/div>
Pruebas para el \u00e9xito:<\/h2><\/div>El lanzamiento de nuevas iniciativas requiere un marco de pruebas que consiste en definir el problema empresarial, determinar las regiones para la experimentaci\u00f3n, 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 \u00e1gil.<\/p>\n<\/div>
Aprovechar el Data de primera y segunda parte:<\/h2><\/div>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 campa\u00f1as m\u00e1s eficaces y a un mejor rendimiento del marketing.<\/p>\n
Colaborar con empresas complementarias y compartir data de segundas partes se ha vuelto cada vez m\u00e1s 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 dem\u00e1s, lo que conduce a una targeting m\u00e1s precisa y a mejores resultados de las campa\u00f1as.<\/p>\n<\/div>
Medici\u00f3n:<\/h2><\/div>Aunque la medici\u00f3n difiere de la activaci\u00f3n, los profesionales del marketing pueden integrar los conocimientos obtenidos de la medici\u00f3n en sus estrategias de activaci\u00f3n. Al alinear los mensajes, los contenidos creativos y el targeting en funci\u00f3n de los perfiles de los clientes, las empresas pueden maximizar su impacto de marketing y demostrar la eficacia de sus campa\u00f1as.<\/p>\n<\/div>
Conclusi\u00f3n:<\/h2><\/div>Medir el verdadero ROI del marketing sin cookies de terceros es una tarea compleja, pero no insuperable. Aprovechando los modelos estrat\u00e9gicos y t\u00e1cticos, 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.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Expertos y l\u00edderes de opini\u00f3n tanto en artificial intelligence, marketing digital y ciencia data compartieron sus opiniones sobre el nuevo amanecer de la IA. <\/p>","protected":false},"featured_media":70997,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2997],"blog-language":[2991],"class_list":["post-70996","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-marketing","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/70996","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/70997"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=70996"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=70996"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=70996"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Colaborar con empresas complementarias y compartir data de segundas partes se ha vuelto cada vez m\u00e1s 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 dem\u00e1s, lo que conduce a una targeting m\u00e1s precisa y a mejores resultados de las campa\u00f1as.<\/p>\n<\/div>
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