La posibilidad de llegar con la publicidad a las personas se ha expandido exponencialmente por la cantidad de canales y soportes, llevando a dos implicaciones contrarias entre sí. Por una parte, se ha hecho mucho más difícil llegar con un solo anuncio en un canal determinado a mucha gente. Por otra, como hay tantos canales, podemos llegar a muchas personas en multitud de ocasiones. Además, esta última fórmula lleva añadida la posibilidad de personalizar el mensaje, lo que promete una mayor eficacia del impacto. ¿Qué es mejor? ¿Un anuncio general para muchos, donde aseguras cobertura, o muchos anuncios para muchas personas, personalizados, pero donde ganar cobertura cuesta más?
Centrándonos en el medio exterior, antes el anunciante contrataba un circuito y podía planificar un público objetivo estimando las veces que pasaba por delante de las vallas. Ahora ha evolucionado mucho. Como soporte, al transformarse las pantallas en digitales y poder ofrecer una experiencia más personalizada y dinámica, lo que consigue atraer a más público y aumentar la eficacia de la publicidad, además, de la incorporación de sensores, que facilita la medición de tráfico de personas y estimación de audiencia, y en espacios cerrados, el poder disponer de Wi-Fi, generando así first-party data y disponer de más datos de las personas. Ahora, la tecnología nos permite ir caminando por la calle y no tener necesariamente que pasar por delante de una valla, sino que, estando delante de una tienda de ropa deportiva podamos recibir un anuncio de una marca de ese mismo sector. ¿Cómo es esto posible? Parece ciencia ficción, pero no lo es. Detrás de este nuevo tipo de desarrollos hay mucha inteligencia. Vamos a analizar paso por paso cómo lo están haciendo las compañías líderes en este campo.
En primer lugar, la base de todos los algoritmos que se desarrollan son los datos. Si os ponéis a pensar, ¿qué tipo de datos tenemos a nivel geográfico? La geografía se divide en pequeños trocitos. Cuando tenemos delante una hoja de papel con el mapa de España, podemos hacer pequeños hexágonos que acaban cubriendo todo el país. Para cada hexágono sabemos muchas cosas: nivel socio-económico, puntos de interés (si hay hospitales o colegios cerca), qué empresas hay, cuánta gente pasa por allí y a qué horas, el tráfico de coches, el clima, el tipo de viviendas… Muchos de estos datos son brutos y las empresas proveedoras tienen que dedicar trabajo e inteligencia a convertirlos en datos que proporcionen valor.
En segundo lugar, necesitamos una tecnología ágil y capaz de recibir el dato en tiempo real, obtener el insight, y dar lugar a la acción. Tenemos que lidiar con millones de datos, de cualquier tipo, en tiempo real. Además, tiene que ser una tecnología segura para no tener ningún problema de privacidad.
En tercer lugar, la parte analítica, los algoritmos, capaces de funcionar con estas dimensiones de datos. Antes nos basábamos en muestras de personas, grupos a los que observábamos o a los que les preguntábamos. Utilizábamos la estadística para sacar conclusiones promedio.
Ahora, con el machine learning, podemos realizar millones de cálculos con datos de millones de personas. No tenemos que limitarnos a muestras. Con las tres cosas, en el caso del entorno geográfico, podremos impactar a una audiencia anónima, contextualizada a los datos geográficos y con consentimiento en beneficio propio para ser impactada en base a su ubicación geográfica.
Es lo que se denomina geo-audiencia (concepto creado por Appcelerate), que cubre, además, la necesidad social de los consumidores de mayor privacidad sobre lo que sucede en sus terminales, privacidad que no aplica sobre su comportamiento físico, que es sobre lo que se levanta esta metodología. Una tecnología respetuosa con la privacidad de los usuarios y preparada, por tanto, para el siguiente escenario.
A partir de los datos y su tratamiento, somos capaces de saber dónde consume la gente, cuándo, qué, cómo y con quién. Eso caracteriza a las personas y ayuda a optimizar la activación, que además vamos a poder combinar con otros medios como la televisión, gracias a las posibilidades de la televisión conectada.
La clave es no mirar atrás, no comparar con aquello que antes era de una manera y ahora ha cambiado, sino mirar hacia delante y ver todo esto como nuevas oportunidades para que las marcas se comuniquen con su público objetivo y les hablen de ellas mismas.
Macarena Estévez, fundadora de Círculo de Ingenio Analítico