En el escenario actual del marketing digital, las marcas enfrentan el desafío de comprender realmente a sus audiencias para generar impactos publicitarios relevantes. Ante la dispersión de información, se ha desarrollado una estructura de datos unificada que busca transformar datos fragmentados en una visión integral y accionable del consumidor, permitiendo el diseño de estrategias más precisas.

Esta metodología, implementada por Adsmovil a través de su solución “Personas”, se basa en la capacidad de reconstruir al shopper mediante la integración de seis fuentes o capas de información distintas. Al combinar estos datos, se genera una “radiografía completa” del usuario que permite a los anunciantes llegar al consumidor con mayor exactitud y en el momento oportuno.

Las seis capas de la estructura de datos

El modelo se fundamenta en el análisis conjunto de diversas dimensiones del comportamiento del usuario:

• Device: Analiza el modelo, tipo y generación del equipo, lo que arroja pistas sobre la capacidad tecnológica y el poder adquisitivo del usuario.
• Geolocalización: Examina los lugares de residencia, visitas frecuentes y patrones de movilidad para entender afinidades territoriales.
• Comportamiento online: Evalúa el tipo de contenido consumido, los horarios de conexión y las temáticas de interés para afinar la segmentación.
• Medios: Identifica las plataformas, aplicaciones y entornos digitales utilizados para optimizar la eficiencia del impacto publicitario.
• Compras: Utiliza data transaccional sobre productos adquiridos y frecuencia de compra para conectar con los intereses reales del consumidor.
• Contextual: Considera el entorno y el momento exacto de la interacción para entregar mensajes alineados con la situación en tiempo real.

Del brief general a la segmentación precisa

La aplicación práctica de esta integración de datos permite enriquecer sustancialmente los briefs tradicionales. Por ejemplo, ante un objetivo genérico de impactar a “madres jóvenes de 25 a 35 años”, la plataforma puede identificar patrones conductuales específicos, como el consumo de contenido educativo nocturno, visitas frecuentes a farmacias y compras recurrentes de productos infantiles vía smartphone.

Este nivel de detalle, impulsado por inteligencia artificial, no solo facilita llegar al público objetivo, sino que también ayuda a descubrir nuevas audiencias con potencial de conversión que no fueron contempladas en la planificación original.

Hacia una visión unificada del mercado

Según explica Juan Perez, Retail Media Product Head de la compañía, el mercado actual abunda en fuentes de datos que, por separado, solo ofrecen una “fotografía incompleta” del usuario. El enfoque actual busca integrar estas fuentes para ofrecer una visión “más real, más viva y, sobre todo, más accionable del consumidor latinoamericano”.

El resultado de este enfoque integral permite trascender la segmentación convencional para activar campañas full funnel (de embudo completo). Esto fortalece tanto el retorno de inversión como el valor de marca (equity), al conectar con las personas correctas en el contexto adecuado.