En el marco de MMA Impact México 2022, Jesús Benitez, VP of Expansion, y Luis Gutiérrez Cornejo, Regional Commercial Director Self Services & Personas de Adsmovil, hablaron sobre la importancia que tiene la recolección de información, autorizada por los usuarios, para la planeación estratégica en la construcción de campañas data driven relevantes para la marca pero también para el consumidor.

Para graficarlo, también participó del espacio Cinthya Urbina, Head of Marketing Data de ABInBev, quien compartió el caso de éxito para Grupo Modelo mediante una campaña multimarca usando compra programática y pautas geolocalizadas a través de Device ID’s.

“Hoy les vamos a hablar sobre el enriquecimiento de la data como la mejor solución ante la muerte de las cookies”, daba inicio Benitez a la charla de Adsmovil. “Las cookies han sido utilizadas, entre muchas otras cosas, para intentar conocer mejor el comportamiento del usuario. Hoy estamos en un punto donde el enriquecimiento de la data se posiciona como la mejor solución ante este nuevo mundo”.

Pero ¿qué tan complejo es hacer esto? Y ¿qué tan complejo o no es llevarlo a un modelo que sea sustentable, rentable, escalable y que cuide el marco de la privacidad de los usuarios?

Adsmovil llevó a cabo una campaña con ABInBev cuyo reto era lograr la venta de más de 3500 hectolitros dividido entre 8 marcas del Grupo. “Teníamos que realizar una campaña geolocalizada que tuviera en cuenta dónde había disponibilidad de producto ¿por qué? porque estábamos viviendo una época de ley seca que estaba establecida por el gobierno de México, y eso generó que fuera un reto mayor”, explicaba.

A nivel estrategia, se ejecutó una campaña geolocalizada tomando en cuenta estos puntos donde tenía producto la marca y se distribuyó una campaña para dar a conocer promociones, algo clave para que ABInBev lograra alcanzar los objetivos. Otro reto tuvo que ver con realizar optimizaciones que permitieran elevar el comportamiento de la campaña en ese tiempo también.

Se lograron optimizaciones por hora, por día, por tipo de sitio y aplicaciones para generar la mayor interacción de los usuarios, y se utilizó optimización también a nivel bit modifier y delivery modifier. En 18 días se llegó a recolectar más de 794 mil devices ID provenientes de las impresiones de las campañas, más de 77 mil device ID únicos y se logró tener un CTR de más del 1% y más de 87 mil clicks.

Al respecto Cinthya Urbina exponía: “AB Inbev es Grupo Modelo, somos los que hacemos cerveza Corona y Victoria. Uno de los retos que tuvimos inicialmente fue que queríamos tener una campaña que fuera multimarca, cuando usualmente tenemos campañas enfocadas en una marca. Lo que queríamos era llevar tráfico a nuestras tiendas online y a las tienditas donde están nuestros productos. Nos acercamos al equipo de Adsmovil para ver cómo podíamos hacer esto de una manera geolocalizada, nos recomendaron hacerlo a través de los device ID”.

Los que hacen recolección de data saben que tener un device ID es de lo más difícil, pero, en este caso, quisieron ir un paso más allá. “¿qué pasaría si, además de hacer eso, me compartes los device ID?”, expresaba la ejecutiva. “Intentemos”, fue la respuesta de Adsmovil.

En los términos y condiciones decía cómo iban a usar esa data, que iban a poder impactarlos a través de CRM o generar audiencias en redes sociales. “Y no solamente nos quedamos ahí, sino que empezamos también a enriquecer nuestra data”, decía Urbina.

En cuanto al valor que esa recolección generó a la marca, comentaba: “Nosotros tenemos un KPI en Grupo Modelo de recolección de datos. Este año tenemos que llegar a 12 millones de registro de consumidor. Desde el 2018 venimos recolectando datos, pero solamente preguntábamos por el nombre, correo y teléfono. Después nos enfrentamos al problema, junto con el equipo de medios, de que queríamos hacer una audiencia de first party data, pero con la data que teníamos no era suficiente ¿por qué? porque a Luis le puede gustar Corona, le puede gustar ir a los festivales con sus amigos, pero a Jesús le puede gustar comerse unos tacos en su casa con una Victoria y no podemos llegarle con el mismo mensaje. Nos dimos cuenta, a lo largo de los años, que también tenemos que enriquecer la data”.

Entonces, para la marca, el reto no solamente estaba en preguntarles cosas nuevas a los consumidores, sino ver cómo enriquecían los 8 millones que ya teníamos recolectados.

¿Cómo se logra eso? “No es tan difícil como parece si tienes el equipo correcto y las manos necesarias”, aseguraba Cornejo. “En el caso de Adsmovil, contamos con un equipo de data scientist que entiende y domina a la perfección el tema y que tiene la disposición para trabajar proyectos”.

Según explicaba, el equipo de data scientist lo que hace con la información es empezar a generar modelos predictivos basados en algoritmos muy complejos para poder estimar cuestiones como el género, el tema demográfico, la edad y empezar a enriquecer la data. “Ahí es donde está el diferenciador”, destacaba.

Por otro lado, el tema del retorno de inversión se vuelve relevante y clave para convencer a los equipos de invertir en este tipo de campañas. “Nos dimos cuenta de que la first party data tiene una ROI mucho mayor que la second party data que es de Facebook. El año pasado cerramos con un 7% más arriba la ROI de la first party data que de la second party data. Esa es la manera en que hemos logrado convencer al negocio, porque no solo es al equipo de marketing, es al negocio, a los VP, al presidente del Grupo Modelo, de que siguieran invirtiendo en recolectar first party data. En muchos de los casos, el CPM de la first party data es mayor, no siempre pero usualmente, pero la ROI es también mucho mayor cuando la utilizamos. Ahí está la ventaja y la manera en que podemos convencer al resto de los equipos para seguir invirtiendo en esto”.

Finalmente, los ejecutivos se referían a lo que necesita una marca para poder empezar a involucrarse en el enriquecimiento de data.

Desde la visión de Urbina, son tres las cosas importantes: “Una es el cambio de mindset, y no solamente a nivel de equipo de data sino a todos los niveles. En segundo lugar, tener la tecnología necesaria. La tercera es buscar un partner que realmente ayude a recolectar y enriquecer”.

Por su parte, Benitez agregaba: “Al final del día, hacerlo de la manera correcta nos lleva a cumplir los objetivos dentro de la marca y también a un mejor entendimiento de los consumidores, pero lo más importante, nos recuerda que son personas y que las estrategias deberían de ser people first”.