Big Data en el entorno publicitario: un enfoque de batalla 1/120

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1 Big Data en el entorno publicitario: un enfoque de batalla 1/120

2 Introducción a las matemáticas aplicadas en el mundo de la empresa 2/120

3 Matemática aplicada Utilizar las matemáticas para resolver problemas Y para contrastar hipótesis 3/120

4 Cómo resumir lo que hacemos? 4/120

5 Qué empresas están interesadas en un servicio como el nuestro? Nuestros clientes 5/120

6 Una mezcla de 3 cosas Analytics Technology Consulting Rigor metodológico Esencialidad Transparencia (no Black Box) Machine Learning/resultados Real Time Customización Tecnología user friendly Consultoría continua y accionabilidad Expertise local y global Independencia 6 CONFIDENCIAL

7 Cuál de las dos es más guapa? A B 7/120

8 Cuánto es 1+1? A B 8/120

9 Donde la verdad manda no hay lugar a discusiones 9/120

10 Cómo está afectando el Big Data a la medición de la eficacia publicitaria? 10/120

11 Qué está pasando con la llegada del Big Data? Sabemos muchas cosas de cada persona Marketing personalizado 11/120

12 Las máquinas toman las decisiones 12/120

13 Perdemos el control 13/120

14 Me recuerda a la guerra 14/120

15 Imaginaros que supiéramos todo de cada soldado Qué armas lleva Su precisión en los disparos A qué velocidad camina Cuántos días puede sobrevivir sin beber Cómo reacciona ante las situaciones de peligro 15/120

16 Tendría sentido planificar una batalla solo con ese enfoque personalizado? 16/120

17 17/120

18 El arte de la guerra Estrategia Táctica Micro-Táctica 18/120

19 Ese es el camino que los anunciantes tienen que seguir para no perder el control 19/120

20 Metodología CONENTO basada en CRISP-DM, SCRUM y Agile Development (1/2) La forma de trabajar de Conento está basada en la metodología de construcción de modelos analíticos de Big Data y Data Science, CRISP-DM, y en la ejecución ágil de desarrollo de proyectos y relación con las diferentes partes del proyecto, basado en la metodología SCRUM. Por un lado, la metodología plantea 6 etapas principales durante el proyecto: 1. Descubrimiento de Negocio Definición de la necesidad de negocio a resolver e identificación de las fuentes de datos necesarias. 2. Preparación de Datos Carga, limpieza y transformación de las fuentes de datos. 3. Planificación del Modelo Analítico Análisis exploratorio de los datos. Creación de nuevas variables derivadas y sintéticas adaptadas a la necesidad a resolver. Selección de las variables necesarias para el modelo. 3. Preparación Modelo 1. Negocio 2. Preparación Datos 5. Comunicación Resultados 6. Producción 4. Construcción Modelo Fig. Metodología Conento basada en CRISP-DM 4. Construcción del Modelo Analítico Selección y ejecución de los modelos analíticos. Validación del modelo y evaluación de resultados. 5. Comunicación de Resultados Interpretación de resultados por parte técnica y de negocio. Redacción de conclusiones. Visualización de resultados y presentación ejecutiva. 6. Puesta en Producción (Según cliente) Industrialización del uso del modelo y documentación de cada paso. Integración de resultados dentro del cuadro de mando del cliente. 20 CONFIDENCIAL

21 Metodología CONENTO basada en CRISP-DM, SCRUM y Agile Development (2/2) Por otro lado Conento aplica metodología ágil de desarrollo de proyectos basada en SCRUM con el que se garantiza la excelencia de los proyectos con dos fines últimos: 1. Modelo de Relación Continua Se potencia la relación periódica con todas las partes de un proyecto: cliente, área de negocio, área analítica y área de tecnología. Seguimiento periódico cada 1-2 semanas y Feedback inmediato de cada avance del proyecto para gestionar tanto las expectativas del resultado final como para evitar posibles desviaciones en alcance del proyecto. Tecnología Analítica Cliente Negocio 2. Modelo de desarrollo por Sprints Con el fin de agilizar los procesos de modelado entre las fases preparación de datos e interpretación con negocio el proceso se organiza por Sprints iterativos en periodos de 2-4 semanas. Durante el desarrollo de los Sprints el esfuerzo está destinado en la creación de una prueba de concepto que cubra las hipótesis planteadas. Dejando la documentación para el final del proyecto. Fig. Modelo de Relación en los proyectos Conento Fig. Ejemplo ilustrativo del modelo de desarrollo Conento basado en SCRUM 21 CONFIDENCIAL

22 Estrategia 22/120

23 Estrategia 23/120

24 Planteamiento teórico de partida Mundo Online Mundo Offline Búsquedas Publicidad Precio Promociones Distribución Pub. Online Búsquedas pagadas Marketing directo RTP Visitas web Ventas Offline Pub. Pto. Venta Ventas Online Fuerza de la marca Fiestas Precio Medios de la competencia Patrocinios Fuerza de la marca Temperatura Fiestas 24/120

25 24/03/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ /09/ /10/ /11/ /12/2014 Modelos econométricos 24/01/ /02/ /03/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ /09/ /10/ /11/ /12/ /01/ /02/ /03/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ /09/2016 R 2 = 95,2% El coeficiente de determinación o R 2 es el porcentaje de variación de la variable dependiente explicada por todas las variables incluidas en el modelo Cotizaciones WEB Bondad de Ajuste Robusto Aceptable Débil 25,0% Es un buen modelo? 95,2% 70,0% 50,0% Real Ajuste 25/120

26 Modelo estratégico Modelos encadenados que recogen el customer journey EJEMPLO Media mix de las campañas (corto plazo) Efecto del media mix en el largo plazo Baseline dinámico 26 CONFIDENCIAL

27 Modelo estratégico Modelos encadenados que recogen el customer journey EJEMPLO Efecto de las queries sobre visitas web (baseline + media mix corto plazo +media mix largo plazo 27 CONFIDENCIAL

28 Modelo estratégico Modelos encadenados que recogen el customer journey EJEMPLO Efecto extra y directo sobre solicitudes de la publicidad (largo plazo) Efecto extra y directo sobre solicitudes de la publicidad (corto plazo) Efecto de las visitas web (baseline + queries baseline + publicidad corto y largo plazo) 28 CONFIDENCIAL

29 Inversión (en miles de ) Altas Coste por alta ROI estratégico Televisión Gráfica Display SEM generico Exterior Radio SEM marca En qué medios vamos a invertir y Televisión Gráfica Display SEM generico Exterior cuánto Televisión Gráfica Display SEM generico Exterior 29/120

30 Táctica 30/120

31 Táctica 31/120

32 GRPs Modelos de Huff o Logísticos Prob. de que el lead venga del pase 1 24% Pase 1 Pase 3 Pase 2 Lead Tiempo Prob. de que el lead venga del pase 2 Prob. de que el lead venga del pase 3 4% 72% p ij = k duración GRPs 20 j Posición j T(i, j) duración GRPs 20 k Posición k T(i, j) 32/120

33 INVERSIÓN APORTES COSTE INVERSIONES Hemos decidido invertir en TV y en Digital APORTES COSTES Qué cadenas 1,000, , , , , ,403 27% 932,321 40% 483,780 21% 289,648 12% en TV? 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1, ,810 5,859 2,722 5,312 27% 36% 24% 13% /120

34 GRPs Brutos por Duración 05/01/2014 Hemos decidido invertir en TV y en Digital 02/02/ /03/ /03/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ /09/ /10/ /11/ /12/ /01/ /02/ /03/ /03/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ /09/ /10/ /11/ /12/2015 GRPs Brutos por Duración GRPs GRPs GRPs GRPs GRPs GRPs GRPs GRPs GRPs GRPs Qué duraciones en TV? GRPS Brutos TV Conv. 10" GRPS Brutos TV Conv. 20" GRPS Brutos TV Conv. 25" GRPS Brutos TV Conv. 30" GRPS Brutos TV Conv. 35" Recomendaciones de GRPs por Duración GRPs Brutos 10 GRPs Brutos 20 GRPs Brutos 25 GRPs Brutos 30 GRPs Brutos 35 A partir de 2ª semana A partir de 2ª semana A partir de 2ª semana A partir de 2ª semana A partir de 2ª semana Niveles óptimos para la primera semana Óptimo ventas= 114 Máximo ROI= 103 Mínima Visibilidad= 93 Niveles óptimos para la primera semana Óptimo ventas= 410 Máximo ROI= 347 Mínima Visibilidad= 297 Niveles óptimos para la primera semana Óptimo ventas= 13 Máximo ROI= 10 Mínima Visibilidad= 8 Niveles óptimos para la primera semana Óptimo ventas= 109 Máximo ROI= 96 Mínima Visibilidad= 85 Niveles óptimos para la primera semana Óptimo ventas= 12 Máximo ROI= 7 Mínima Visibilidad= 4 34/120

35 Hemos decidido invertir en TV y en Digital ROI Qué desglose en digital? 9,8% 13,9% 15,6% 12,9% 8,7% 10,2% 1,5% TV SEM Brand SEM Non Brand Display genérico Display BD RRSS Total 35/120

36 Enfoque TÁCTICO VISITAS WEB Enfoque ESTRATÉGICO NEGOCIO Flujo del proyecto DATOS BBDD MODELOS OUTPUT HERRAMIENTA Negocio Queries, visitas web, ventas etc BBDD1 para el modelo estratégico de media mix MACHINE LEARNING RADIO PRENSA DIGITAL TV BASELINE ROI de cada medio Estacionalidad P1 P4 P7 P10 P13 P16 P19 P22 P25 Curvas de eficacia por medio Medios TV, prensa, digital, exterior, radio etc Analizando el Customer Journey: búsquedas visitas web solicitudes Modelos por producto Optimización del media mix 36 CONFIDENCIAL Pases TV Franjas, canales, posicionamiento, días de la semana etc BBDD2 para el modelo táctico de TV El modelo estratégico y el modelo táctico irán coordinados entre sí 140 TV4 TV3 TV2 TV1 BASELINE P1 P4 P7 P10 P13 P16 P19 P22 P25 Analizando cadenas, franjas, posicionamiento etc Modelos por producto +5% negocio ROI por cadena, franja, posicionamiento Optimización por cadena, franja, posicionamiento

37 Ajustamos la táctica con la estrategia Aportes por Medio Aportes por Medio Reasignados TELEVISIÓN % p.p. 44% SEM % % -32 p.p. +1 p.p. DISPLAY AFILIACION % % % % +1 p.p. RRSS % % +3 p.p. 37/120

38 Enfoque estratégico vs táctico Tipo Enfoque Tipo análisis Uso Ventajas Inconvenientes Periodicidad ESTRATÉGICO (medio-largo plazo) Modelos Econométricos: Modelos multiplicativos complejos MEDIA MIX Cuantificar las relaciones que existen entre el negocio y las distintas variables explicativas y usar los aprendizajes para optimizar estrategia y hacer predicciones - Incorpora más variables y se pueden extraer aprendizajes más diversos (optimización mix) - Sirven para predecir/simular - Decisiones menos inmediatas - Modelos trabajados a nivel semanal - Actualización por trimestre/semestre Análisis de la contribución aislada de cada medio y combinada con otros Niveles de saturación (curvas de eficacia por medio) Identificación del media mix óptimo Tipo Enfoque Tipo análisis Uso Ventajas Inconvenientes Periodicidad TÁCTICO (corto plazo) Atribución TV: Modelos probabilísticos SPLIT DE TV Conocer exactamente qué pase me generó cada visita y poder planificar semanalmente la TV - Decisiones más inmediatas - Mide mejor la respuesta directa y se puede utilizar para revisar estrategia TV a nivel muy detallado Estudio detallado y dinámico del Split en TV: - Se centra en TV porque es el medio con mayor inmediatez en la obtención del dato - Modelos trabajados pase a pase - Actualización automática diaria - Calibración manual 1 vez al año 38 CONFIDENCIAL Comparativa costes Canales Días de la semana Franjas y posicionamiento

39 Micro-Táctica 39/120

40 Micro-Táctica 40/120

41 Sabemos comportamientos generales pero, podemos matizarlos para cada persona? CRM Empresa A Customer Journey Empresa A Navegación Web Empresa A Perfil usuario (3rd Data Party) Tipología: Cliente, No cliente, Ex-cliente Canales: Impresiones, clicks y leads Display, SEM, Social Sesiones: Número de visitas, duración, páginas vistas Socio-demo: Tipo de empresa, Tamaño, Localización Comportamiento: Antigüedad, primas, productos contratados Sites: Genéricos (El País ), Específicos (forocoches ) Formulario: Pasos completados, datos introducidos, llamadas Intereses: Motor, Videojuegos, Cine, Política, Finanzas Contacto: Canales de contacto, quejas Dispositivos: mobile, desktop, tablet Hora/Día Productos: Productos visitados, landing pages Intenciones: Compras, coches, viajes, servicios 41/120

42 Probabilidad Modelos logísticos de supervivencia Probabilidad de desconexión 1 e Cuya forma, en el caso de una única variable explicativa, es la siguiente: 1 ( 1 X 1 2 X 2... m X m ) Medimos la probabilidad 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% En función de cierta variable Curva de probabilidad Variable independiente Curva de probabilidad Para conocer la curva solamente necesitaríamos estimar los parámetros: α=? β 1 =? β 2 =? β m =? 42/120

43 Sabemos comportamientos generales pero, podemos matizarlos para cada persona? AI PI Clic PI TP 1 TP 2 TP 3 TP 4 Conversión TP Touchpoints 43/120

44 La clave es juntar las tres visiones 44/120

45 Para hacerlo bien se necesitan dos cosas Inteligencia matemática Un general que dirija desde arriba 45/120

46 PERSONAS 46/120

47 Resumiendo El Big Data permite la personalización del mensaje Pero no podemos centrarnos solo en esa visión Necesitamos actuar como en la guerra Estrategia + Táctica + Micro-táctica Con inteligencia matemática Y un buen General que nos dirija 47/120

48 48/120

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