Campañas Inteligentes

Campañas Inteligentes es un producto recientemente lanzado por iVirtual, agencia de marketing digital especializada en campañas de performance. Son campañas orientadas a conseguir resultados concretos a un costo publicitario adecuado, p.e. clientes, ventas en una tienda online, descarga de aplicaciones, vistas de videos, posicionamiento de marca, etc.

El cliente nos cuenta sobre sus productos y los objetivos que busca alcanzar. Los mismos tienen que ser bien concretos, p.e. vender determinada cantidad de productos y lograr cierta facturación a través de su tienda online. En base a estos objetivos configuramos las conversiones, acciones concretas que los consumidores realizan a través de medios digitales, en este caso concreto sería el cierre de la venta en la plataforma de ecommerce.

Set Up. Lo primero que los profesionales de la agencia hacen es configurar todos los seguimientos de conversiones posibles relacionadas con el cumplimiento del objetivo buscado, p.e. en nuestro caso se haría tracking de todas las compras realizadas a través de la tienda online y eventualmente se podrían medir conversiones offline de todas las realizadas en los locales físicos del cliente, aunque esto es muy difícil de implementar.

Otras alternativas de conversión son:

  • contacto del cliente a través de teléfono, whatsapp, mail, formulario de contacto, chatbot
  • visita del consumidor al negocio del cliente,
  • descarga de aplicaciones Android o iOS, etc.

Las campañas inteligentes utilizan señales específicas para definir la puja por cada subasta por el espacio publicitario, estas señales pueden ser: tipo de dispositivo, navegador, ubicación, día de la semana, hora del día, comportamiento pasado (p.e. si ya visitó el sitio web), si está en búsqueda activa los los productos en stock, etc. Los algoritmos de aprendizaje automático de Google, Facebook y Linkedin aprenden con el tiempo que valores de estas señales tienen altas probabilidades de convertir.

Ejemplo de estas señales pueden ser:

  • Dispositivo. El algoritmo puede descubrir que es más probable que se realice una conversión desde una computadora de escritorio, porque la tienda online todavía no está optimizada para smartphones.
  • Ubicación. El algoritmo puede descubrir que es más probable conseguir una venta en la tienda online desde ciudades con ciudadanos acostumbrados a hacer compras online.
  • Dia de la semana u hora del día. El algoritmo puede descubrir que es más probable que una venta online de un sitio que vende sushi se realice si el consumidor visitó el mismo un jueves a las 20h.
  • Lista de remarketing. El algoritmo descubre que el usuario ya estuvo en la tienda online y llenó el carrito previamente, pero no realizó la compra.
  • Idioma. El consumidor tiene la computadora configurada en idioma “inglés”, el algoritmo puede inferir que es más probable que este usuario realice la compra, porque proviene de una cultura más propensa a hacer compras por Internet.
  • Datos demográficos. El algoritmo descubre que es más probable que un padre haga compras en una tienda online de juguetes para niños.
  • Término de búsqueda. El algoritmo puede predecir los términos utilizados en la búsqueda, obviamente que concuerden con la palabra clave. que tienen más probabilidades de convertir.
  • Sitio Web. El algoritmo puede descubrir que un banner tiene más probabilidades de convertir si el mismo aparece en blog de un popular influencer que promocionó el producto en sus perfiles: Youtube, Instagram, etc.

El aprendizaje se basa en el historial de la campaña o conjunto de campañas, por eso las mismas requieren un tiempo para empezar a mostrar resultados, que dependerá de la cantidad de conversiones logradas en un tiempo determinado. A mas conversiones en menor tiempo, más velocidad de aprendizaje.

Cuando el objetivo es lograr determinada facturación a través de una tienda online, la estrategia de puja automática utilizada se conoce como ROASReturn on Ad Spend” o retorno de la inversión publicitaria, que concretamente es la facturación sobre la inversión publicitaria x 100%. A modo de ejemplo, para lograr una facturación de $100,000 mensual con un ROAS de 1000%, sería necesaria una inversión publicitaria de $10,000 x mes. Para configurar campañas con estrategia de puja basada en un ROAS objetivo son necesarias 15 conversiones en los últimos 30 días, aunque se recomienda que sea de 50 conversiones para que el algoritmo, basado en machine learning, tenga suficiente información para aprender correctamente.
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