Noruega es actualmente un hueso duro de roer para los importadores de coches. La variada geografía, los incentivos financieros y otras variables demográficas afectan al comportamiento de los noruegos a la hora de comprar coches. En particular, los incentivos financieros están ligados al coche que se conduce, que a su vez está influido por el lugar del país en el que se vive. Por lo tanto, es un reto para los importadores de automóviles invertir sus recursos de mercado de manera que lleguen a los clientes potenciales más relevantes sin caer en la problemática trampa del retargeting, que también se ha vuelto aún más limitada desde que el GDPR entró en vigor en el verano de 2018.
El reto: el peligro de optimizar hasta la muerte, en un mundo de "último clic"
En la mayoría de los casos, las estrategias de segmentación, optimización y puja se basan en los datos de campaña autogenerados por la plataforma de compra de publicidad. A menudo se basan en los datos de conversión del "último clic", lo que excluye el efecto creado por otros canales en etapas anteriores del recorrido del cliente. Un buen ejemplo de esto son los algoritmos de Facebook, que trabajan para obtener los mejores resultados posibles haciendo más de lo que ya ha funcionado bien en Facebook.
El mismo principio se aplica a otras redes sociales y a las compras programáticas de anuncios de display o vídeo. Con el tiempo, los algoritmos de compra dentro de cada plataforma de compra se vuelven cada vez más estrechos, con el riesgo de perder el rastro y potencialmente excluir a los usuarios altamente relevantes que no coinciden con un perfil de comportamiento predefinido o histórico. El conjunto de usuarios alcanzados por los anuncios disminuye rápidamente, la tasa de exposición aumenta y también la irritación. Un mal estado de ánimo de los usuarios probablemente también signifique un mal negocio para usted como anunciante.
Por lo tanto, es un desafío para los importadores de automóviles invertir sus recursos de mercado para que golpeen a los clientes potenciales más relevantes sin entrar en la problemática trampa del retargeting, que también se ha vuelto aún más limitada desde que el GDPR entró en vigor en el verano de 2018.
Al equipo noruego de Mindshare y Xaxis se le ocurrió la hipótesis de que podíamos aprovechar el sitio web de Ford y los datos de comportamiento de una manera más holística, y posiblemente mejorar la compra programática de anuncios de display. El objetivo era aumentar el impacto de las inversiones digitales, a partir de una base de datos más amplia y realista.
- En términos más generales, porque decidimos gastar un año completo de datos de comportamiento anónimos del sitio web de Ford, independientemente de la fuente de tráfico original (orgánico, búsqueda, SoMe, display, nativo, referencia, etc.).
- Más realista, porque la base de datos refleja los patrones de interés a largo plazo del mercado, tanto de pago como orgánico.
Uno de los retos de este método de trabajo era abrirse paso entre algo menos de 10 millones de puntos de datos para encontrar las respuestas que buscábamos. Entramos en IBM Watson, una herramienta de inteligencia artificial. Tras una limpieza, alimentación y análisis de datos en Watson, el equipo pudo identificar patrones claros por modelo de coche (artículo), en función de la geografía, el día, la hora del día, el tipo de conversión, etc. Estos se utilizaron para construir algoritmos de compra específicos para cada modelo, que eran significativamente diferentes de las capacidades centradas en los medios de comunicación utilizadas anteriormente que ofrecen las plataformas de compra: focalización de dominios, formatos, visibilidad, frecuencia, gestión del tiempo, recencia, etc.
El resultado: un 45% menos de coste por conversión
Se implementaron "conjuntos de reglas" actualizados en la solución de compras basada en IA de Xaxis, Copilot. Estas han superado todas las expectativas.
La utilización de datos de primera parte gratuitos y protegidos por el GDPR, junto con un enfoque más holístico de la publicidad programática, está demostrando proporcionar un mejor impacto por dólar invertido que otras formas de enriquecer los datos u optimizar las compras. Los IPC de los medios (CPM, CPC, CTR) mejoraron significativamente, pero el efecto más claro se observa en un espectacular descenso del IPC crítico para el negocio del coste por conversión. El descenso, frente a campañas anteriores comparables, se sitúa entre el 25 y el 75%, dependiendo del modelo que se anuncie. En todas las campañas, el coste por conversión ha bajado un 45%. Sobre una base anual, esto representa un enorme potencial de valor añadido, con un menor riesgo de segmentarse hasta la muerte y de molestar a la gente con publicidad de coches que no son relevantes.
Esta forma de informar sobre las compras programáticas, basada en datos de primera mano, se ha convertido ahora en la base de todas las campañas específicas para cada modelo, con gran éxito y rentabilidad para Ford Motor Noruega. Tras el éxito de su aplicación en los Países Bajos, la metodología se está extendiendo ahora a varios países de Europa, lo que aumentará potencialmente los beneficios en muchos millones de coronas publicitarias de Ford en el contexto europeo.
Este caso ha ganado varios premios
PREMIO INMAS AL RENDIMIENTO 2019:
Sølv i kategorien "Online Performance"
DIGIDAY GLOBAL TECH AWARD 2019:
Gull i kategorien "Mejor plataforma de personalización y pruebas A/B"
DIGIDAY MARKETING AND ADVERTISING AWARDS EUROPE 2019:
Gull i kategorien "Mejor uso de la IA"
Lea el artículo original en noruego en Kampanje
