La realidad del Big Data en la publicidad online y la programática

En anteriores ocasiones hemos hablado del Big Data, pero hoy queremos hacer una radiografía mucho más completa sobre este término. Todos sabemos que puede ser un concepto muy importante. No en vano, es la clave para poner en contacto al anunciante con su público afín, con su cliente final. Pero no podemos volvernos locos y pensar y hacer pensar que la Data es como una varita mágica que se agita sola, suelta polvo de estrellas encima de las campañas y gracias a ello, estas funcionan de maravilla, con grandes resultados y colorín colorado la Data es la magia del mercado.

Dejando de lado el humor y siendo algo más coherentes y serios, repetimos, puede ser así, pero… no. O al menos no con la celeridad con la que se piensa que se consigue, mucho menos en España a finales de 2017.

¿En qué consiste el Big Data?

Pero hagamos un resumen de cuáles son las principales variables que hacen que el Big Data sea un arma efectiva:

– La data más eficaz, con muchísima diferencia, es la 1st. party, es decir, la que proporciona el propio anunciante desde todas sus fuentes (RR.SS. CRM, mailings, etc.). La media de tiempo en el que un DMP extrae, gestiona y categoriza la data de un anunciante es de seis meses. Muy poco tiempo comparándolo con los beneficios que procura.

– La 3rd. party data, la que proveen tecnologías externas puede ser un buen refuerzo, pero debe ir acompañada por la del anunciante. Para extraerla, los DMPs tienen que hacer una gran inversión de dinero y un gran esfuerzo día a día categorizando correctamente miles de millones de sites.

Una campaña de Programática que busque resultados tiene que tener una vida mínima de tres meses. Y no es para ganar más dinero, nosotros preferimos una campaña de 1.000€/mes durante medio año que una de 6.000€ de un mes. Cuanto más tiempo, más datos, más aprendizaje y mejor análisis. Así es como llegarán los resultados.

– La constante es clave para realizar un análisis de la información en tiempo real. El equipo humano es muy importante para saber interpretar el contexto de cada campaña y darle el mejor rumbo.

– En EE.UU. Canadá, Alemania, UK, etc. las grandes empresas programáticas empiezan a llenarse de matemáticos que ayudan a los traders a interpretar todo el aluvión de datos y a tratar cada campaña de forma única.

– que transforma en ventas o leads todo lo que toca. Es una herramienta que, bien extraída y tratada por manos expertas, tiene un potencial incomparable a día de hoy.

¿Cómo se usa en las campañas?

Hasta aquí la teoría. Ahora veamos la práctica:

– El 95 % de las campañas que hemos hecho en los últimos cinco años no tienen 1st. party data. Cuando la hemos tenido, solo para campañas de EE.UU. y Canadá, los resultados fueron espectaculares.

– Los grandes DMPs con los que hemos hablado y que operan en España nos dicen que un mercado de entre 15 % y 20 % en Programática como el nuestro es deficitario. Por eso realizan lo que llaman “categorización estándar”, eufemismo que se puede resumir en que, por ejemplo, todas las cookies que entran en el Marca o el As son catalogadas como “hombres, entre 25 y 50 años”. Y punto, no hay más profundidad en la segmentación. Chicas que entráis en periódicos deportivos, estáis avisadas: en cualquier esquina de Internet os espera una maquinilla para hombres, o unos boxers, listos para ser comprados.

– Muchas campañas se ponen en marcha, se les aplica la optimización automática, no son tratadas por manos humanas y… languidecen.

– Otras muchas están planificadas para conseguir resultados, pero no cumplen plazos ni procesos. No hay paciencia generalmente entre los anunciantes y las agencias de medios.

En fin, después de estas variables podemos ver que sin la ecuación de tres pasos “extraer y gestionar el caudal de datos, tanto 1st. data como el de proveedores externos + análisis exhaustivo de la información por parte de equipos humanos especializados, respetando el plazo necesario y con mucha paciencia + conclusiones finales”, es imposible que el Big Data pueda darnos todo el potencial que atesora.

Nuestra conclusión final es que las etapas del Big Data son imprescindibles. Si no se respetan la culpa no es de la Programática. Es de la (mala) planificación, de la falta de paciencia y de las prisas por conseguir resultados mañana mismo.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Do you want to receive our newsletter?

Subscribe