El uso del big data y las mejoras incrementales en la eficacia publicitaria digital

Resumen

digital. Describe, analiza y cuantifica las tendencias del uso de los datos en la publicidad programática y explica cómo la tecnología ofrece funcionalidades para recopilar datos, analizarlos y utilizarlos para planificar audiencias personalizadas, generando mayor eficacia publicitaria. La transformación digital ha obligado a las marcas a realizar cambios sustanciales en tres aspectos fundamentales de la conexión con los consumidores: de una comunicación dirigida a canales a una comunicación a personas, conociendo y entendiendo sus intenciones y comportamiento; de una comunicación de masas a una personalizada, centrada en momentos en los que las marcas proponen lo pueden ofrecer en base a lo que las personas necesitan; y de objetivos puros de venta a construir experiencias de marca para establecer relaciones comerciales duraderas. El big data permite afrontar estos cambios personalizando las conexiones con el mensaje adecuado, en el lugar y momento preciso del consumer journey y sin desperdicio de impactos. La tesis comienza con una profunda revisión bibliográfica y análisis teórico del uso de los datos en publicidad digital. El plan de investigación consta de tres fases: una cualitativa con 14 de entrevistas en profundidad a expertos norteamericanos; una de validación cuantitativa de los resultados cualitativos, con 242 encuestas online en US, EMEA y España; y una tercera que analiza dos casos de uso de campañas reales, que ilustran, cuantifican y validan el impacto del uso del big data en el incremento del ROI publicitario y el negocio de las marcas. En cada fase se plantean objetivos y preguntas de investigación, se presentan fundamentos metodológicos y se analizan e interpretan los datos obtenidos. La tesis finaliza con unas conclusiones generales en las que se da respuesta a las preguntas de investigación planteadas. El marco teórico estudia el uso de datos en plataformas digitales en buscadores, redes sociales y publicidad programática, revisa investigaciones previas de otros autores, libros publicados por expertos del sector, estudios de mercado y describe cómo se usa el first party, second y third party data. Este capítulo se ha ido actualizado para incorporar las novedades producidas durante la investigación: los efectos de la pandemia de la COVID que han acelerado vertiginosamente la adopción digital de los negocios, el uso del comercio electrónico y la relación digital de las marcas con las personas; avances tecnológicos; cambios normativos de privacidad o el cookieless world anunciado para 2023; y las investigaciones más recientes. La fase cualitativa explica cómo se construyen los segmentos de audiencias, ID graphs, incorporando big data de los modelos predictivos y modelos de atribución digital y cómo las plataformas programáticas integran dinámicamente esos datos para generar mejoras en la eficacia publicitaria. La fase cuantitativa valora en cifras el uso de first, second y third party data para construir perfiles de audiencias con certeza de su propensión al consumo, el uso de plataformas DMP o CDP para activarlos en las campañas y las ventajas del uso del big data. Los casos de uso ilustran cómo al integrar big data en las planificaciones de campañas, seleccionan mejor las audiencias, personalizan los mensajes e incorporan en tiempo real la medición de resultados para contribuir a la generación de mejoras incrementales en la eficacia de las campañas. La conclusión general de esta tesis es que el uso de los datos en las plataformas programáticas establece conexiones inteligentes, construye experiencias de marca personalizadas y genera eficiencias publicitarias y crecimiento de los negocios. El big data es la clave en el presente y el futuro del marketing y la comunicación y está cambiando drásticamente la creación de experiencias y el establecimiento de conexiones eficaces entre marcas y consumidores.