Hasta, probablemente 2006, todas las planificaciones de medios se basaban en datos de cobertura y frecuencia o número de impactos. Los llamados GRPs (Gross Rating Point o porcentaje de la cobertura impactada), se imponían a la hora de calcular el éxito de una acción publicitaria, midiendo un posterior ROI en punto de venta, que me verificaba que la campaña había funcionado correctamente.

Pero a finales del 2007, en el último trimestre estalla la crisis de las hipotecas subprime provocada por el colapso de la burbuja inmobiliaria en Estados Unidos. Además de todas las consecuencias que tuvo esta crisis desde el año 2008, se produce una variación en la planificación de medios publicitaria, en la distribución de la inversión en campañas. Lógicamente, por el factor crisis, las empresas no arriesgan en invertir en “branding” o “awareness”, en reconocimiento, sino que buscan una conversión y/o rentabilidad inmediata, si mi campaña está consiguiendo tráfico, registros o ventas en tiempo real.

Sin darnos cuenta, esto fue una gran oportunidad para nuestro sector, el digital, que desde la propia analítica web, o la que generaba el adserving de las campañas, podíamos mostrar desde los clicks hasta la conversión en landings específicas, o al final de un embudo, la venta efectuada.

El Marketing Relacional era ya una realidad desde principios de los 90, pero la capacidad de medir que nos genera el online, además de la necesidad de las marcas de ser rentables a corto, hace que los medios digitales exploten en su uso. Como muestra, durante toda esa crisis, la inversión publicitaria online, sólo se resintió un 1,6% en el año 2012, creciendo en el resto. Desde 2019, en España (en otros países ya había ocurrido tiempo atrás), la inversión publicitaria en digital supera a la televisiva. En 2020 casi la dobla, según los datos de IAB Spain.

¿Y cómo se refleja este cambio en las planificaciones de medios en los datos?

En estos más de 20 años de siglo, la gran evolución y eclosión empresarial han sido los datos. En muy poco tiempo hemos pasado de ser empresas físicas a empresas digitales, para, finalmente convertirnos en empresas de data. Las “Vs” del Big Data juegan estrategias distintas dentro de cada una de las empresas, sea cual sea su tamaño, la capacidad (y necesidad), de gestión de la data, o los propios datos a analizar. Volumen, variedad, velocidad y veracidad del dato se dan la mano y nos complican el entendimiento de nuestro propio ecosistema de actuación.

Necesitamos datos

La necesidad de data y de poder extraer nuestras propias conclusiones viene dado por varias razones.

• Nunca hemos tenido datos. Ya sea porque no hemos vendido nosotros, no hemos comercializado, sino que ha sido a través de un tercero, a través de minoristas, o de redes comerciales, o mi propio comercial es el que se ha llevado mi base de datos al irse de la compañía.
• No me ha hecho falta, porque no he tenido competencia, o era poca y localizada.
• He despachado, no he tenido que salir a vender. Mi inversión ha sido siempre en producto, que se ha visto reflejada en una calidad percibida.

Pero ahora, con las barreras de entrada tan bajas al mercado, con el peligro “global” que amenaza a lo “local”, con la tecnología (con perdón), como un commodity, me crecen los competidores, se me complica la generación de marca, y la posibilidad de comunicar a mi cliente no es real, ya que no lo conozco… Necesito saber de él, con sus miedos, anhelos, y frustraciones (mapa de empatía), para poder ofrecerle un contenido de calidad (Territorio de Marca), que demande, le atraiga, le genere interés y por último, lo comparta.

Esta estrategia es válida tanto para B2C como para B2B, donde el digital se ha convertido en la gran vía de comunicación de las ventajas, diferenciación y beneficios de mis productos.

Y a la hora de recopilar datos… también nos hemos dejado llevar, ganar la partida con el mundo del retargeting y en 3rd party data. Las cookies nos han ayudado a entender cómo era ese usuario que ingresaba en nuestra web o que navegaba por la red y se activaba una campaña para impactarle en función de sus intereses y gustos, demostrados en su navegación, o en base a un contextual data, esto es, en función de las páginas por las que navega. Esto nos ha valido en los últimos años para nuestras planificaciones de medios, y en la evolución que se ha tenido en este aspecto hacia la compra programática.

Pero esta “comodidad” en los datos y cookies de terceros, se romperá en 2022, cuando se limitará el uso de las 3rd party cookies, lo que provocará que muchas de las campañas de compra directa o de programática o acciones de Marketing Automation basadas en audiencias e intereses no serán válidas. Así, anunciantes, marcas, empresas en general tendremos que implementar herramientas y estrategias de datos propios para la captación de datos, análisis, gestión y optimización.

El mayor reto de las empresas será, probablemente, la captación de datos “de primera mano”, su recopilación, análisis, entendimiento y obtención de resultados. Volvemos a la opacidad de los datos, y sin una estrategia clara de compañía no entenderemos lo más preciado que tenemos, que es nuestro cliente…

Nos surgirán muchísimas dudas, ¿qué datos necesito y cómo los voy a utilizar? ¿Herramientas, analítica, Business Intelligence, CRM…? ¿Cuánto me cuestan? ¿Cuál es la mejor tecnología para mis necesidades? ¿Se hablarán con mi ERP, TPV…? ¿Quién se ocupará de este tema en la empresa? ¿Cómo podrá conseguir nuevos datos? ¿Qué datos o data sets puedo tener a mi disposición? ¿Puedo construirme mi propio DMP (Data Manager Platform)? ¿Quién puede ser mi mejor aliado de data? ¿Con quién puedo llegar a acuerdos?…

Alejandro López Rioboo

Executive Director en Antipodes Digital. Profesor de ESIC.