Los datos son de gran ayuda en el marketing y en especial en la publicidad predictiva porque nos permiten averiguar con antelación el comportamiento del usuario. Una predicción basada en información real consigue mejores resultados porque identifica patrones de consumo que se pueden aplicar para mejorar las campañas.

 

El rendimiento es solo uno de los beneficios de aprovechar algoritmos y minería de datos en marketing. Otras cinco ventajas de la publicidad predictiva son:

 

  • Las predicciones se pueden hacer para momentos muy concretos, incluso en espacios de tiempo breves, en los que el usuario tiene una necesidad específica que cubrir. Es una oportunidad muy clara si nos posicionamos como la respuesta a sus problemas justo en ese instante.

 

  • Los contenidos se ajustan a los intereses de los usuarios con lo que se pueden optimizar tanto texto como imágenes para que estén bien enfocados a cada tipo de audiencia que hayamos definido con anterioridad. Ganamos en efectividad porque se personaliza el mensaje.

 

  • Los anuncios pueden servirse más eficientemente gracias a la inteligencia artificial porque sabemos con antelación la predicción de los mejores medios para impactar al usuario, por ejemplo según su ubicación o edad. Así la inversión publicitaria es más rentable al distribuirse mejor entre los canales.

 

  • La rapidez con la que se consiguen resultados es sorprendente hasta que no se prueba. La inteligencia artificial funciona más rápido de lo que nos pensamos. En BitCom lo sabemos porque nuestros clientes siempre se impresionan por la rapidez con la que los datos nos permiten ajustar campañas.

 

  • El tiempo real es fundamental y sin la tecnología actual sería imposible de gestionar ese volumen de datos. Las audiencias varían su comportamiento pero al segundo se pueden realizar los arreglos a las creatividades con la exactitud que permiten los datos procesados en tiempo real.

 

La publicidad predictiva funciona gracias a un algoritmo que es capaz de ajustar las campañas a los gustos del usuario. Es posible porque se dispone de un histórico de datos recopilado desde diferentes fuentes, como pueden ser Google o Facebook, con el que hacer todo tipo de cálculos. Así funciona la tecnología de machine learning al servicio del marketing.