Hacer rentable la publicidad hoy en dÃa se ha vuelto un trabajo complejo, principalmente porque las personas saltan de una pantalla a otra sin dejar un rastro unificado; ven un video en el teléfono, consultan redes en la tableta y terminan comprando desde la computadora. Esta dispersión provoca que las marcas acumulen toneladas de información aislada que no logran entender del todo, y para resolver este enredo, ha llegado a Latinoamérica una plataforma llamada Sigma, desarrollada por la firma MiQ, que busca tomar todas esas señales sueltas, ordenarlas y transformarlas en respuestas claras que los equipos de mercadeo puedan medir con números reales.
Sigma: su método para ordenar señales dispersas
La propuesta no surge de la nada, sino que arrastra un recorrido importante a nivel internacional, donde algo más de 2.300 anunciantes ya han puesto a prueba sus capacidades en miles de campañas de diversas escalas. Los reportes financieros de estas operaciones muestran que centralizar el análisis de datos devuelve resultados bastante directos; en promedio, los negocios consiguen generar un valor de dos dólares con veintidós centavos por cada dólar invertido, superando los retornos habituales de la compra de medios tradicional y abriendo la puerta a capturar nuevos clientes a un costo mucho menor mediante evaluaciones comparativas.
“La distancia entre las empresas que logran reaccionar a tiempo y las que se quedan atrapadas procesando reportes viejos es cada vez más grande. Esta herramienta nació justamente para equilibrar la cancha”, comenta John Goulding, director de estrategia global de la firma, al evaluar cómo la gente cambia constantemente el rumbo entre contenidos de video y canales de mensajerÃa.
Las cuatro áreas clave para descifrar el comportamiento diario
En su despliegue por los mercados de la región, el sistema se enfoca en organizar el dÃa a dÃa de los consumidores dividiendo el análisis en cuatro metodologÃas prácticas, sin caer en automatizaciones ciegas:
- Lectura de hábitos en video (Watching Intelligence): Mediante el uso de herramientas de reconocimiento de contenido, el sistema identifica qué se está viendo en la televisión abierta, en las aplicaciones de streaming y en las redes sociales; de este modo, ayuda a diseñar pautas que encuentren audiencias que antes pasaban desapercibidas, evitando repetir los anuncios a las mismas personas.
- Rastreo de contexto y navegación (Browsing Intelligence): Se encarga de interpretar las intenciones de búsqueda tanto en la web como en las visitas a lugares fÃsicos; esto sirve para entender qué le interesa realmente a un grupo de usuarios en un momento especÃfico, haciendo que los mensajes aparezcan de forma oportuna.
- Coordinación comercial (Trading Agent): Actúa como un asistente operativo que ajusta los presupuestos en tiempo real a través de las diferentes plataformas disponibles en el mercado, buscando siempre la opción que cuide mejor el dinero de la campaña y reduciendo las tareas manuales de los analistas.
- Evaluación de punta a punta (Total Measurement): Es el modelo encargado de unir los puntos de todo el camino que recorre un comprador, desde que ve el primer anuncio hasta que hace la transacción final; el objetivo aquà es garantizar que cada peso invertido responda a las metas de crecimiento del negocio.
A estas herramientas se suman capacidades complementarias encaminadas a la creación ágil de segmentos de audiencia a partir de instrucciones directas, asistentes dedicados al soporte en planificación de medios y módulos especÃficos para descifrar el comportamiento de compra en canales comerciales.
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Una estructura pesada que trabaja detrás de la pantalla
El verdadero valor de este desarrollo no está en la interfaz que ven los usuarios, sino en la gigantesca infraestructura que la sostiene, la cual se conecta a más de 600 fuentes de información y procesa el historial acumulado por la compañÃa durante dieciséis años de experiencia en la compra programática, y toda esta maquinaria se integra de manera directa con grandes bases de datos y almacenes de información tecnológica, incluyendo redes de televisores conectados y los espacios comerciales de plataformas principales como Google y YouTube, logrando que los aprendizajes se traduzcan en acciones comerciales en cuestión de minutos.
La llegada de este tipo de soluciones responde al nivel de expreso requerimiento de las empresas locales, que ya no se conforman con reportes superficiales; necesitan herramientas que entiendan que un consumidor común interactúa miles de veces al dÃa con internet de las formas más diversas. Al limpiar el ruido de esos datos, la plataforma permite que los directores de mercadeo dejen de preocuparse por la parte técnica y se enfoquen en lo verdaderamente importante: la estrategia comercial, la velocidad de respuesta y el crecimiento del negocio.
Para mostrar cómo funciona este esquema en la práctica, los equipos locales realizarán durante las próximas semanas una serie de presentaciones y mesas de trabajo en ciudades clave de México, Brasil, Argentina, Chile y Colombia; una oportunidad para que las agencias y marcas vean de primera mano cómo unificar sus datos antes de comprometer sus presupuestos del año.
Imagen: CortesÃa
