Nuevas Oportunidades en la Publicidad Digital. De la compra de medios a la compra de audiencias

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1 Nuevas Oportunidades en la Publicidad Digital De la compra de medios a la compra de audiencias

2 Todo el mundo hablando! Moda o ha venido para quedarse?

3 Qué quieren las empresas? Vender mucho Sacar gran margen Ser muy productiva

4 Agenda Quien soy y qué es iconversity Presentación ponente / empresa De dónde venimos El nuevo ecosistema de la publicidad digital Cómo lo ve y desarrolla Weborama? Oportunidades laborales y de negocio Q & A

5 Introducción

6

7 Qué es iconversity? INSTITUCIÓN FORMATIVA ONLINE ESPECIALIZADA EN DIGITAL CONVERSION MARKETING

8 Los 3 ejes del nuevo modelo 1. Big data 2. Compra programática 3. RTB

9 Compra publicidad > de donde venimos Entidad con procesos y tecnología anticuada

10 A donde vamos > Compra programática productividad > efectividad

11 Modelo negocio - de donde venimos Precios fijos

12 A donde vamos > Real time bidding Optimización > Rentabilidad

13 Planificación medios > de dónde venimos Medios y soportes

14 Estamos viviendo una época de crisis? UNA CUESTIÓN REALTIVA

15 A donde vamos»planificación audiencias (Big data)

16 Amenaza del GRAN Google Adwords? Google Adwords una máquina de hacer dinero

17 Historia y presente de la publicidad digital (visión experta)

18

19 EN TODO EL MUNDO 52% I+D +200 EMPLEADOS PUBLICO (ALTERNEXT) 17 PAISES LIDER EUROPEO DEL DATA +400 MILLONES DE PERFILES DE USUARIO PÁGINAS WEB ASOCIADAS ACCESO A LA BBDD MÁS GRANDE DE EUROPA GRAN VOLUMEN DE DATOS CON CAPACIDADES DE MICRO-SEGMENTATION

20 WEBORAMA TIMELINE HISTORIA: 15 AÑOS DE EXPERIENCIA DE INNOVACIÓN EN EL DATA SITE-CENTRIC Herramienta de medición de tráfico sitecentric 1998 Primer ad server de Weborama 2001 Mega-panel datos Perfiles Sociodemográficos Sociodemográficos Lanzamiento de Adperf, el ad serving de Weborama & plataforma de seguimiento (tracking) para agencias 2006 Perfiles Comportamentales 2009 Motor de optimización de rendimiento de perfiles Adquisición de Rich Media & especialistas en video adserving Adrime 2010 Mobile ad serving & tracking 2012 Adquisición del data exchange Datvantage Lanzamiento de Weborama Campaign Manager 2013 WEBORAMA ES DE AHORA EN ADELANTE UNA PLATAFORMA AUDIENCE DRIVEN ADVERTISING USER-CENTRIC Perfilando usuarios web por QUIENES SON Perfilando usuarios web por LO QUE HACEN Perfilando usuarios web por LO QUE QUIEREN Demográficos Comportamentales (Behavioural) Intenders (Posibles compradores)

21 BIG DATA

22 BIG DATA EN BOCA DE TODOS POR QUÉ?

23 BIG DATA EN BOCA DE TODOS POR QUÉ? Es la nueva estrategia de mercado que será indispensable para todas las empresas. Cambiará el concepto de cómo vivimos, trabajamos y pensamos. La idea consiste en manejar enormes cantidades de datos que permitan conocer patrones de información sobre las necesidades y gustos de los clientes, acercando de esta forma a las empresas a su público objetivo. Este volumen de datos resulta imposible tratarlo con las herramientas de bases de datos y analíticas convencionales.

24 BIG DATA INTERNET EN TIEMPO REAL

25 BIG DATA CARACTERÍSTICAS Manejar un gran volumen de información. En 2005, la humanidad creó 150 Exabytes de información, en 2011 se crearon Exabytes. The Economist Procesar los datos a gran velocidad o en tiempo real. El 80% de los datos empresariales serán no estructurados desde fuentes tanto tradicionales como no tradicionales. Gartner Contrastar la veracidad: El big data ofrece datos que llegan de lugares diversos y, por tanto, es necesario analizar la veracidad y la calidad de la información. Integrar una gran variedad de fuentes de información que podrían generar conocimiento a partir de conexiones no evidentes.

26 BIG DATA EN EL CENTRO DE LA ACTIVIDAD DE LA EMPRESA

27 BIG DATA: VISIÓN 360º Mobile Device Browser Pages Viewed ing Exposition Activity Search Search Activity CRM Customer Data Social Networks Demographics Likes Fans DATA BASE Web Site Browser Pages Viewed Activity ENRICHMENT Media Impressions Visibility Clicks Conversions DMP Este proceso se debe hacer de forma progresiva. Weborama recomienda empezar por los medios digitales dado que permiten accionar el Big Data de manera prácticamente inmediata.

28 DATA MANAGEMENT PLATFORM CONCEPTO & DEFINICIÓN Los DMPs (Data Management Platform) son plataformas tecnológicas en las que se recolectan, se integran y se gestionan grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Tienen la capacidad de recopilar datos de audiencia procedentes de cualquier fuente: 1st Party Data: Datos recolectados de fuentes propias del anunciante (como la web, acciones de display, Social Networks, mobile, ing o incluso el CRM). 3rd Party Data: Datos procedentes de fuentes externas a los anunciantes, normalmente proporcionados por los data provider. Pueden ser (edad, género, categoría socio profesional, interés, localización geográfica). También tienen la capacidad de transferir los segmentos de audiencia generados a los DSPs, SSPs u otras tecnologías.

29 DATA MANAGEMENT PLATFORM PRINCIPALES CAPACIDADES DE UN DMP CAPACIDADES: Recolectar & Normalizar 1st party data. Crear segmentos de audiencia. Mejorar los segmentos con 3rd party data. Analizar el rendimiento de los segmentos de audiencia por campaña. Optimizar segmentos de audiencia. Transferencia de segmentos a DSPs, DMPs & media partners. Gestión & control del Reporting.

30 DATA MANAGEMENT PLATFORM HERRAMIENTAS PARA LA GESTIÓN DEL DATA DMP SI EL DATA ES LA MONEDA DEL MARKETING DIGITAL, EL DMP ES EL BANCO El DMP es dónde el Big Data: Se almacena Se trata Se optimiza

31 COMPRA PROGRAMÁTICA CONCEPTO & DEFINICIÓN La Compra Programática consiste en la utilización de una plataforma automática para adquirir publicidad de forma sistemática y planificada. Estas plataformas, tienen acceso de forma simultánea y en tiempo real a los mayores mercados de publicidad online, lo que significa que desde un solo panel de control se pueden comprar espacios en todos los AdExchanges, AdNetworks, premium publishers e infinidad de sitios web en todo el mundo. La clave de la efectividad de la compra programática radica en la posibilidad de ingresar el mayor detalle posible sobre el público al que se desea acceder, incluyendo datos: Demográficos Psicosociales Comportamentales Contexto Etc.

32 COMPRA PROGRAMÁTICA ECOSISTEMA

33 DATA SCIENCE

34 DATA SCIENCE RECOGIDA Y TRATAMIENTO DE DATOS 1 El usuario entra en las sites de Weborama 3 Género Edad Ocupación 2 Las sites de Weborama no lo reconocen como un usuario ya registrado, así que se envía un formulario para rellenar con datos sociodemográficos. Esta BD es la primera recogida de BIG DATA de Weborama. Año Weborama verifica que los datos sociodemográficos incluidos en el MegaPanel coinciden con el comportamiento de navegación del usuario.

35 DATA SCIENCE RECOGIDA DE DATOS SOCIODEMOGRÁFICOS BASE DE DATOS DE 57M DE PERFILES BEHAVIORAL BÚSQUEDA Y NAVEGACIÓN DEL USUARIO DE LOS CUALES MIEMBROS DEL PANEL SD / DÍA CLASE SOCIAL: CLASE MEDIA ALTA: CLASE MEDIA BAJA: ESTUDIANTES: JUBILADOS: WEBORAMA ANALIZA EL COMPORTAMIENTO DE LOS PANELISTAS EXTRAPOLACIÓN COMPORTAMENTAL DE LA MUESTRA DE DATOS A LA BASE DE DATOS COMPLETA MUJERES: EDAD: CADA PERFIL CONSIGUE UNA INDICACIÓN SOCIODEMOGRÁFICA COMPROBACIÓN DE FIABILIDAD HOMBRES:

36 DATA SCIENCE RECOGIDA Y TRATAMIENTO DE DATOS INTERÉS El Corpus de Weborama es un conjunto de: Las solicitudes realizadas por el usuario en la site de Weborama. Todo compendio de nombres y palabras con su propio significado en el diccionario español

37 DATA SCIENCE RECOGIDA Y TRATAMIENTO DE DATOS RECOGIDA DE DATOS DOS FUENTES PRINCIPALES DE DATA CLUSTER & CREACIÓN DE SEGMENTOS DE AUDIENCIA SURF SEARCH Contenido/Tracking Consultas en todos los motores de búsqueda - Taxonomía - Lematización - Aglutinación ANÁLISIS LEXICAL COMPORTAMENTAL

38 DATA SCIENCE RECOGIDA Y TRATAMIENTO DE DATOS Los Clusters se agrupan en SEGMENTOS. Podemos ver algunos ejemplos a continuación: Segmento: Segmento: Segmento: Segmento: DEPORTES MOTOR DECORACIÓN Y SALUD & BELLEZA DISEÑO DE INTERIORES El Cluster Seguros pertenece al segmento: Finanzas & Seguros

39 1 Cada website del Network se analiza sobre la base de los léxicos (contenido + peticiones): las etiquetas (tags) son asignadas, que pertenecen a un grupo de palabras llamadas «clusters» 4 Weborama ofrece a sus clientes perfiles de marketing de comportamiento optimizados 1 2 Ejemplo de Targeting: 3 Encontrar un préstamo para comprar un coche Prepare sus vacaciones en la montaña 2 Weborama asocia a cada usuario de Internet una nube de palabras, de acuerdo a la búsqueda que realizó y los clusters que ha visitado en diferentes sites, asignando una puntuación (score - escala de 0 a 14 que representa la afinidad) para cada cluster. 3 Weborama construye particiones, es decir, grupos de usuarios de Internet con un perfil léxico idéntico a un cluster o combinación de varios clusters.

40 GRACIAS! WEBORAMA ESPAÑA C/ Manuel Tovar 25, Madrid IÑAKI GOGEASKOETXEA PUBLISHER & MARKETING DIRECTOR T: M:

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