Cualquier planificador de medios conoce el proceso: extraer datos de un sitio, pegarlos en una hoja de cálculo, reconstruir el modelo que se elaboró el trimestre anterior, conciliar las cifras que no cuadran y esperar que el plan se mantenga una vez que se empiece a gastar el presupuesto. Es un proceso lento, que se realiza a mano, con cifras que a menudo no se sostienen.
Ese es el problema que Willian Correa, de Amazon Ads, planteó en una sesión conjunta con Jocelyn Jeffries, de Pacvue, en la edición de este año de unBoxed. En la sesión, titulada «Planificación de medios: de las señales de audiencia a la planificación y al rendimiento con la API de Amazon Ads», Willian y Jocelyn abordaron los retos a los que se enfrentan las marcas a la hora de responder a preguntas relacionadas con las señales de audiencia, la previsión del alcance y la deduplicación, así como los cambios que se producen cuando esas preguntas se vuelven más fáciles de responder al pasar de estimaciones manuales a datos disponibles a través de la API.
A continuación te explicamos qué temas se trataron y qué implicaciones tienen para las marcas y las agencias.
AmazonSu conjunto de API de planificación de medios
Una de las cifras más difíciles de calcular con precisión en la planificación de medios es el alcance. Si un mismo consumidor aparece en una campaña de display, una campaña de audio y una campaña de televisión en streaming, un plan que se limite a sumar el alcance de las tres sobreestimará el número real de personas a las que se llega. El riesgo práctico de no saber si la cifra de alcance de un plan es real es evidente y, a menudo, costoso. El presupuesto se asigna basándose en una cifra que es, en parte, ficticia, y el plan no se corrige hasta que se obtienen los datos de rendimiento, cuando la campaña ya está en marcha. Para entonces, el dinero ya se ha gastado de una forma u otra.
Obtener una respuesta fiable sobre el alcance (una cifra deduplicada, no la suma total) ha requerido históricamente mucho trabajo de conciliación manual. Sin embargo, Amazon Ads ofrece ahora previsiones de alcance, previsiones de rendimiento y deduplicación multicanal a través de sus API, lo que significa que los anunciantes pueden obtener una previsión de a quién llegará una campaña y qué parte de ese alcance es único, antes de destinar presupuesto a la misma. Para cualquiera que planifique simultáneamente campañas en sponsored ads, publicidad gráfica, audio, vídeo y televisión en streaming, esto resuelve una tarea que resultaba realmente difícil de llevar a cabo manualmente.
Cómo « Pacvue » está sacando partido a las API de « Amazon»
Incluso calcular manualmente el alcance de una sola marca, para un solo trimestre, supone un auténtico trabajo. Para las agencias, hacerlo para toda su cartera de clientes, en cada ciclo de planificación, supone un cuello de botella aún mayor.
PacvueEl flujo de trabajo de planificación está diseñado para eliminar ese cuello de botella, aprovechando las API de previsión y deduplicación de Amazony adaptándolas para que un equipo de medios pueda utilizarlas dentro de un ciclo de planificación real. Esto reduce el trabajo manual que supone recopilar datos dispersos y calcular los resultados esperados, de modo que la gran cantidad de datos a los que tienen acceso Amazon y Pacvue se traduzca en respuestas más rápidas, en lugar de en más hojas de cálculo.
Aplicaciones en la vida real
Durante la sesión, Jocelyn expuso dos casos reales de clientes que ilustran cómo se aplica esto en la práctica, incluido uno en el que la solución resultó ser gastar menos.
La primera era una marca de belleza con un producto superventas que, según todos los criterios convencionales, seguía funcionando bien. Pero, como señaló Jocelyn, el rendimiento fiable y el rendimiento incremental no son lo mismo:
- La situación: La verdadera pregunta era si la publicidad del producto seguía atrayendo a clientes que, de otro modo, no habrían descubierto la marca, o si no era más que ruido de fondo para personas que, de todos modos, ya iban a comprar el producto. Para aprovechar al máximo su presupuesto, la marca necesitaba saber:
- ¿Cuánta demanda adicional puede captar el producto más vendido?
- ¿En qué medida se ha aprovechado ya la oportunidad de conversión disponible?
- ¿Cuándo empieza a disminuir la inversión incremental?
- ¿Deberíamos gastar nuestro próximo dólar en el producto más vendido o en otro producto?
- La solución: Utilizando previsiones de alcance y datos históricos de alcance, el equipo trazó un mapa de todo el mercado potencial del producto y evaluó qué parte del mismo ya había alcanzado la marca.
- Los resultados: Los resultados revelaron que habían superado el punto de rendimientos decrecientes. En lugar de seguir financiando un canal que ya había captado a toda su audiencia potencial, la marca reasignó el 15 % del presupuesto de ese producto para apoyar el lanzamiento de un nuevo producto previsto para 2027.
La segunda historia que compartió Jocelyn puso de manifiesto lo importante que es contar con unas previsiones fiables a la hora de planificar períodos en los que no hay margen de error:
- La situación: Una marca de productos de consumo doméstico genera el 40 % de sus ingresos anuales solo en el cuarto trimestre, lo que significa que, en la práctica, no hay forma de recuperarse si el cuarto trimestre sale mal. Para garantizar el éxito, la marca tenía que responder a las siguientes preguntas:
- ¿En qué ámbito puede tener nuestro presupuesto un mayor impacto?
- ¿Cómo podemos elaborar un plan eficaz que abarque todo el embudo de conversión, incluyendo la publicidad gráfica, el vídeo, el retargeting y la búsqueda?
- ¿Cómo podemos evaluar con seguridad el alcance y el rendimiento previstos antes de comprometer el presupuesto?
- La solución: El equipo utilizó conjuntamente las previsiones de alcance, rendimiento y deduplicación de Amazon para elaborar un plan de medios completo que abarcaba 11 tipos de anuncios diferentes antes del inicio del trimestre, basándose en los CPC históricos de la marca, las impresiones y la estacionalidad del cuarto trimestre.
- Resultados: Este modelo proporcionó al equipo una ventaja significativa a la hora de elaborar un plan que habría llevado mucho más tiempo preparar manualmente, lo que supuso un ahorro de tiempo del 90 % en la elaboración de recomendaciones exhaustivas para el cuarto trimestre. El plan incluía estimaciones y datos incrementales sobre el alcance y el rendimiento de cada táctica, e identificó múltiples oportunidades presupuestarias antes del lanzamiento de las campañas.
Ambos casos ilustran el mismo cambio que Willian señaló anteriormente en la sesión: adelantar la optimización antes del lanzamiento no solo la agiliza, sino que cambia el tipo de decisión que se toma en primer lugar. Es la diferencia entre una corrección que se realiza después de haber gastado el dinero y una elección proactiva que se toma antes de que se lance una campaña.
Conclusiones para marcas y agencias
La calidad de cualquier plan de campaña depende de las cifras en las que se basa, y conseguir que esas cifras sean correctas solía implicar realizar el trabajo a mano, a posteriori. Gracias a las API de previsión y deduplicación de Amazon, integradas en el flujo de trabajo de planificación de Pacvue, esa comprobación puede realizarse ahora en primer lugar, lo que permite a los equipos hacer de todo, desde detectar una cifra de alcance que nunca fue tan grande como parecía hasta reconocer cuándo un producto de gran rendimiento ha dejado de impulsar el crecimiento incremental sin que nadie se haya dado cuenta. Los planes que antes se corregían a posteriori ahora pueden elaborarse basándose en una respuesta fiable desde el principio.
Para una marca que gestiona los medios de forma interna, esto se traduce en menos sorpresas en la revisión trimestral. Para una agencia, significa que el trabajo de planificación —que antes requería varios días por cliente y trimestre— puede realizarse en una fracción de ese tiempo, lo que libera horas para las tareas que requieren el criterio estratégico del equipo.
Para verlo en acción en Pacvue, reserva una demostración.
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