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Por Redacción - 28 Enero 2020
En la lista de preocupaciones e intereses de los anunciantes y de los marketeros se ha posicionado de un modo claro en los últimos años el ser capaces de ir unos cuantos pasos por delante de los consumidores. No es que esto sea exactamente una novedad, ya que al fin y al cabo esa ha sido la esencia del marketing y de la publicidad durante décadas, sino que más bien ahora ha aumentado la presión sobre la industria y sobre lo que tienen que hacer para lograrlo. Dado que la competencia es cada vez más abrumadora y dado que ahora hay mucho más ruido de marca (y llamar la atención de los consumidores es más difícil), los marketeros necesitan afinar muy bien qué hacen y por qué si quieren conectar con sus potenciales consumidores.
Esto les obliga a conocerlos mucho mejor, a comprender de un modo más eficiente qué les interesa y, sobre todo, a ser mucho más proactivos en sus mensajes. No pueden esperar a que el consumidor haga algo, sino que tienen que lanzarse a por ello antes incluso de que el propio consumidor casi se manifieste. Por ello, la tecnología se ha convertido en la aliada a la que siempre están echando mano y los datos en la solución relevante para todos los problemas. Quieren tener toda la información posible sobre los consumidores para así lograr adelantarse a sus necesidades y a sus demandas.
En este terreno es en el que se posiciona la publicidad y el marketing predictivo, que parte de los datos disponibles para no solo perfilar a las audiencias sino para adelantarse a ellas.
El marketing predictivo se adelanta a las necesidades de los consumidores, como señalan los expertos en la cuestión, ayudando a responder a las expectativas y necesidades de los consumidores. Lo hace además rápido y usando herramientas, como la inteligencia artificial, que permiten posicionarse de un modo más eficaz.
La receta de la publicidad predictiva incluye, como apuntan en un análisis en ClickZ, el histórico de datos, técnicas de machine learning y algoritmos que purgan los datos, seleccionan audiencias clave e incluso optimizan cómo se distribuye la inversión publicitaria o qué copies serán más efectivos. La inteligencia artificial ayuda a crear contenidos más ajustados a los consumidores y sus intereses y también a servirlos de un modo más eficiente. Y, por supuesto, dado que en todo esto la tecnología tiene un peso muy elevado, todos los procesos se pueden hacer en tiempo real y a una velocidad muy rápida.
De un modo más específico, la publicidad predictiva emplea herramientas tecnológicas y datos (entre todo ello, las herramientas de audiencias de Google y Facebook) para perfilar el comportamiento de los consumidores y para determinar a quién y qué se le debería servir los mensajes. Crea modelos de audiencias partiendo de los históricos de datos y, partiendo de eso, ajusta los mensajes y sus efectos.
Por así decirlo, si a una audiencia le ha funcionado este mensaje concreto gracias al histórico de datos, se puede determinar a qué consumidor le funcionará y a quien no. Si después de comprar X producto tal tipo de consumidor que vive en según qué tipo de zona y está en una franja de edad compra el producto Y, es probable que un mensaje publicitario con ciertas características les funcione.
La publicidad predictiva y sus modelos de operación están además afianzando el poder de los llamados micromomentos, momentos muy breves que son ventanas de oportunidad muy concretas y que, si se logra aprovecharlos, son muy efectivos.
Pero a pesar de que el potencial de la publicidad predictiva es muy elevado y a pesar de que los puntos que destaca encajan con algunas de las preocupaciones recurrentes de los marketeros, no todo es perfecto en este terreno y no se pueden ver las cosas sin hacer una visión crítica. La publicidad predictiva, como todo lo que depende de los datos y especialmente de los elementos de terceros como Facebook, se enfrenta también a la creciente preocupación de los consumidores por su privacidad.
Los consumidores están cada vez más preocupados por lo que las marcas saben de ellos y por cómo lo emplean, lo que hace que no solo tomen más pasos para impedir que accedan a sus datos sino que también vean de un modo más crítico aquellos mensajes que son demasiado personalizados. Esto puede llevar a que se rechacen mensajes muy acertados en lo que a predicción de intereses y productos toca, pero es también lo que explica el revival de la publicidad contextual.
Publicidad predictiva: ¿es la solución para conectar con el consumidor el adelantarse a todas sus necesidades?
