La importancia de la medición de Audiencias para la planificación de Estrategias.

El confinamiento ha dado paso a una aceleración de la transformación digital y por consecuencia, a un aumento significativo en el tiempo de navegación de las personas. Con este estilo de vida instalado, las marcas buscan aprovechar los medios digitales y hacerse un espacio en el Journey Digital de los consumidores para lanzar contenido de captación.

El avance de los dispositivos móviles frente a la navegación de escritorio y el impacto de las redes sociales en el tráfico web, nos plantean un panorama nuevo, mucho más diverso, cambiante y con mayores desafíos. Con este cambio de paradigma, los sistemas de medición de audiencias deben enfocarse en reflejar con exactitud cómo se produce el consumo de contenidos en la red.

En Internet todo se etiqueta y cada dispositivo va dejando una huella de su actividad. Gracias a esto, podemos saber cuántos dispositivos han entrado en contacto con un sitio, de dónde vienen esas visitas, la página de destino, los horarios en los que ingresan, entre muchos otros. La mayoría de estos datos pueden obtenerse en tiempo real y resultan bastante útiles como punto de partida para analizar Audiencias.

Hoy en día existen diversos métodos de medición, un buen ejemplo son los sistemas de medición híbridos, que combinan datos muestrales con datos censales de los dispositivos que están siendo analizados, lo que permite generar información y hallazgos válidos. Los datos de medición de audiencia tienen un papel clave para la identificación, captación y retención de la audiencia, y las marcas necesitan Insights que las ayuden a reducir errores e integrar datos clave en sus sistemas de gestión para relacionarse con los clientes.

Resulta fundamental contar con herramientas de medición, óptimas para el ritmo de vida actual, que nos permitan replantear estrategias, generar campañas enfocadas y tomar las mejores decisiones de compra de espacios publicitarios en línea. Puedes valerte de muchos recursos para llevar a cabo la medición de audiencias, desde la inversión propia para obtener un software de seguimiento, hasta el Partnering con empresas que ya cuenten con la tecnología adecuada.

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¿Cómo usar Data Enriquecida para desarrollar estrategias de segmentación?

Construir First Party Data, es uno de los aspectos más importantes que debemos tomar en cuenta si buscamos tener un enfoque impulsado por datos, pero esta tarea no es la única por hacer.

El enriquecimiento de la Data, es una forma de ampliar y atribuir criterios específicos a nuestra información, con el propósito de profundizar en conocimiento y lograr que los datos aporten valor real. De este modo, podemos categorizar grupos de datos, analizar entradas desde distintos enfoques y realizar hallazgos notables que a simple vista no son evidentes.

Un buen ejemplo son los datos demográficos, que es un tipo de información muy común por su susceptibilidad para ser extraída y almacenada. Estos datos no dicen mucho por si solos, pero si logramos el entendimiento de otros factores, como las actividades digitales y comportamiento de los usuarios a los que corresponde esta información, podremos generar lookalike audiences y modelos de clusterización para empezar a desarrollar estrategias de segmentación efectivas.

Yopter a través de su producto Enhanced Data as a Service, posibilita el enriquecimiento de datos de las Apps móviles de nuestros clientes. Trabaja mediante un SDK de extracción para recopilar la información de los usuarios, estos datos se enriquecen con la metodología Yopter, en dónde se incluyen más de 190 taxonomías comportamentales, para después disponer la información ya enriquecida en los propios servidores del cliente, lista para su activación.

Los datos enriquecidos pueden ser utilizados en DMP, CRM, publicidad programática o cualquiera que sea el objetivo específico de cada cliente. Se pueden crear campañas con un alto grado de exactitud, optimizar la segmentación, tener perfiles concretos de clientes, entre muchos otros.

El enriquecimiento de datos es un proceso primordial, sobre todo cuando queremos generar estrategias relevantes con impacto real y crecer el valor de la información. Además, nos muestra el objetivo principal del Big Data: transformar amplias bases de datos en información relevante.

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