Te presentamos la metodología de Sí Señor

Nuestro trabajo reside en el principio de sinergias entre datos, desde la cualificación hasta la activación, navegando por un mar de diferentes tecnologías. Trabajamos en la visión única de consumidor con datos que puedan obtenerse tanto del comportamiento (páginas vistas, urls visitadas, etc.), la información de activaciones de campañas publicitarias programáticas (interacciones con la publicidad), las plataformas e-commerce y sistemas transaccionales (productos adquiridos, búsquedas realizadas, valores de compra), CRM y “data offline” (información sociodemográfica, datos sociales), o sistemas con el consentimiento del GDPR.

Existen muchas oportunidades para el ámbito de la personalización y la targetización de mensajes a través de todos los medios y canales, además de un conocimiento exhaustivo del customer journey y posibles atribuciones del valor en diferentes puntos de contacto. Y todo gracias la combinación de diferentes tecnologías utilizando como denominador común el “data” (DMP, CRM, Plataformas de e-commerce, sistemas de email marketing, plataformas avanzadas de analítica web, etc.)

Con esto, las marcas podrán crear audiencias basadas en datos recogidos en su tienda de e-commerce, tanto de productos que adquieren sus clientes como de productos buscados, y poder activarlo a través de cualquier plataforma de compra programática y conseguir los criterios adecuados para sus campañas publicitarias. Por profundizar en estas oportunidades y en concreto en el ámbito de la personalización de mensajes en todos los canales, el enriquecimiento de “third party data” con datos precisos permitirá una targetización y una retargetización mucho más granular.

Con esto la publicidad podrán generar experiencias contextuales y personalizadas. Con informes más avanzados y mejorados sobre atribución y de cómo los consumidores interactúan con sus marcas, estos podrán hacer foco en los puntos de contacto más relevantes de ese “user journey” y minimizar las inversiones en aquellos puntos de contacto menos eficientes. Se podrá de manera automática eliminar a determinadas personas del “funnel” de compra en el momento que se salgan de un segmento de audiencia o después de una conversión. Todo para buscar maximizar el retorno en la inversión. Todas estas tecnologías acabarán sacando el máximo potencial de la inteligencia artificial y el “machine learning” dado que los algoritmos sobre los que se construyen estos conceptos, fueron creados para apoyar y optimizar los procesos de decisión.

Todo esto priorizando principalmente el comportamiento del consumidor.

Confiamos en los modelos analíticos, que será la única manera de hacer que todo este ecosistema “madtech” funcione, impulsando cada vez más la analítica basada en el consumidor y personas y no la antigua basada en cookies o dispositivos. Con esa información en tiempo real derivada de un buen modelo analítico, la industria tendrá que optimizar más los canales y los dispositivos por los que se dirige a sus consumidores asegurando que las estrategias utilizadas tienen el impacto deseado. Con esa información en tiempo real derivada de un buen modelo analítico, los vectores de la industria tendrá que optimizar más los canales y los dispositivos por los que se dirige a sus consumidores, asegurando que las estrategias usadas tienen el impacto deseado. Y como prioridad, la capitalización del “first party data” de los consumidores para poder personalizar mensajes a la gente correcta, además del contexto adecuado.