Hoy considerar sólo elementos demográficos tradicionales de los consumidores como edad, género, y condición socioeconómica ha quedado en el pasado.
Cada persona tiene un perfil muy heterogéneo y particular, por lo que construir estrategias de marketing digital basadas en perfiles con hábitos y patrones generalizados puede resultar contrario a lo que se esperaba, ya que ahora los consumidores post-demográficos muestran una tendencia a construir una identidad propia y “única” del consumo con más libertad que nunca.
La segmentación demográfica tradicional nos cuenta el «pasado» del comprador, mientras que la segmentación post-demográfica, apoyada por la tecnología, nos hablará del «ahora y del futuro» de cada uno de los perfiles de nuestros clientes. Esto sin duda busca una personalización y hace que nuestros mensajes de marca sean cada vez más precisos, efectivos y alineados con las expectativas del consumidor de hoy en día.
A manera de ejemplo, pensemos en una campaña de maquillaje, que generalmente se dirige a mujeres con cierta edad y clase social. Ahora cuestionemos la segmentación tradicional, ya que:
- Hoy, algunos hombres también se maquillan.
- Consumidores, más allá de la edad pre-configurada, también podrían interesarse en adquirir el producto.
- La restricción de condición económica también puede ignorar aquellas personas que aspiracionalmente podrían pagar el producto con maneras alternativas como en cuotas con tarjeta de crédito.
Tomando en cuenta este nuevo escenario social, es importante que los anunciantes evolucionen su visión estratégica, superando el modelo tradicional de creación de perfiles, es decir por edad, sexo, ubicación geográfica o su condición socio-económica, agregando nuevos valores que irán más enfocados a un consumidor post-demográfico.
Ahora bien, ¿cómo podríamos gestionar este infinito número de patrones sociales para la construcción de perfiles de nuestros públicos objetivo? La manera más apropiada y que nos entregará mejores resultados es sin duda el uso de la tecnología.
La Inteligencia Artificial (IA), y en específico el Deep Learning, nos permite contar con una dinámica de segmentación más precisa, con una visión de las necesidades y características individuales de cada consumidor en el momento de su interacción con el anuncio, por lo que los contenidos en banners o vídeos elevarán su eficacia mediante la hiper-personalización.
Las tecnologías de aprendizaje profundo (Deep Learning) imitan las redes neuronales humanas y procesan datos de manera extremadamente rápida. Esto se traduce en algoritmos de Machine Learning (autoaprendizaje) que se ajustan de forma rápida y asertiva a los cambios de patrones, difíciles de predecir por los humanos. Para darnos una idea, mientras leemos esta frase, una solución de Deep Learning realiza alrededor de 240 billones de operaciones.
De esta manera, y considerando las infinitas opciones de la segmentación post-demográfica, algoritmos avanzados de IA pueden identificar y predecir en tiempo real los cambios en los patrones de comportamiento de cada consumidor, incluso los más sutiles, con extrema precisión y rapidez, lo que permite niveles muy altos de personalización a los anuncios, siempre basados en datos de primera mano.
Incluso es posible determinar, en tiempo real, el nivel de engagement potencial y conversión de cada usuario y recomendar mejores enfoques publicitarios para captarlos individualmente en función de sus intereses personales y su contexto, sin basarnos únicamente en estimaciones demográficas tradicionales.
Un ejemplo de cómo hacer más eficientes nuestras herramientas publicitarias en este nuevo contexto post-demográfico, es sin duda, el caso de los anuncios en video, los cuales, si bien por sí mismos son capaces de generar un mayor engagement en comparación con otros formatos, al agregar el IA (Deep Learning), lo que le convierte en una solución capaz de crear hasta 10 mil versiones del mismo video para una sola campaña, con visualización en diferentes tipos de dispositivos y con narrativas altamente personalizadas, y por tanto, muchos más eficaces.
Con estas experiencias de video, cada vez más cautivadoras y ad hoc a sus intereses, el consumidor se sentirá más comprometido, y se alcanzarán mayores alcances en cualquier campaña. En una era post-demográfica, la Inteligencia Artificial garantiza una mayor precisión de las recomendaciones y predicciones realizadas a lo largo de las campañas, lo que garantiza el Costo Por Vista un 40% más bajo, además de aumentar el VCR (Video Completion Rate) hasta en 47% y generar hasta 33% de mejor viewability.
La nueva segmentación post-demográfica muestra un camino sin retorno hacia la hiper personalización, además de ser una opción a la desaparición de las cookies, mismas que se tiene prevista para finales del 2023. Cuando el mensaje es relevante y está bien posicionado en el customer journey del cliente, se facilita la preferencia e interacción con la marca.
Corresponde a los anunciantes entender esta nueva realidad e implementar, mediante la tecnología, mejores experiencias publicitarias para sus evolucionados consumidores cautivos y potenciales.
Acerca de RTB House
RTB House es una empresa global que ofrece tecnologías de marketing de vanguardia para las mejores marcas de todo el mundo. Su motor de compra de anuncios patentado es el primero y único en el mundo que funciona completamente con algoritmos de aprendizaje profundo, lo que permite a los anunciantes generar resultados sobresalientes y alcanzar sus objetivos a corto, mediano y largo plazo.
Fundado en 2012, el equipo de RTB House está compuesto por más de 500 especialistas en más de 30 ubicaciones en todo el mundo: Nueva York, Londres, Tokio, Singapur, São Paulo, Estambul, Dubai y Varsovia. Ofrece más de 2000 campañas para clientes en las regiones de EMEA, APAC y América.
A partir de 2018, después de implementar con éxito el aprendizaje profundo en el 100 por ciento de sus algoritmos, RTB House desarrolla dos divisiones, independientes del equipo de I + D, centradas en la innovación líder para las soluciones MarTech. El Laboratorio de marketing de IA proporciona un entorno para inventar y promover productos MarTech. Además, el Laboratorio de Creatividades se creó para investigar y mejorar el rendimiento general de las creatividades, así como para desarrollar compatibilidad con formatos como la visualización dinámica y las creatividades de video que se pueden adaptar a las necesidades de marca únicas de un cliente.
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