A medida que avanzamos desde los orígenes históricos de la publicidad digital hasta el presente, exploramos cómo está llamada a traspasar las fronteras tradicionales, entrando en una era de profunda conexión y relevancia.
Todo esto se debe al poder transformador de los datos de compras y adquisiciones, donde la Tercera Ola (Retail Media) representa un cambio fundamental hacia una mayor precisión en la segmentación y una gran exactitud en los perfiles.
La década de 1990: los albores de la publicidad digital
1994: El primer banner publicitario en Hotwired.com de AT&T marca el inicio de la publicidad digital.
Primera ola: medios de búsqueda
2000: El lanzamiento de Google AdWords (ahora Google Ads), que introduce la segmentación basada en palabras clave. Esto permite a los anunciantes mostrar anuncios basados en las consultas de búsqueda de los usuarios, para ofrecer anuncios altamente relevantes.
Segunda ola: redes sociales
2005-2007: El auge de plataformas como Facebook introduce la segmentación social, utilizando los datos de los perfiles de los usuarios, sus interacciones y sus conexiones en la red para personalizar los anuncios.
La primera década de los datos y el aprendizaje automático
De mediados a finales de la década de 2000: La segmentación por comportamiento comienza a recopilar el historial de navegación y otros comportamientos en línea, especialmente desde el auge de las redes sociales, para perfilar y clasificar la intención de compra de los usuarios.
Años 2010: Las tecnologías de big data comienzan a procesar grandes volúmenes de datos de usuarios y surgen plataformas de datos especializadas. En 2010, aparecen las pujas en tiempo real (RTB) y la publicidad programática, que optimizan la compra y la colocación de anuncios en tiempo real basándose en datos detallados de los usuarios.
A mediados de la década de 2010: El aprendizaje automático comienza a utilizarse para mejorar significativamente la segmentación y la relevancia de los anuncios. Este es el momento en que las plataformas publicitarias empiezan a utilizar esta nueva capacidad para completar los datos de usuario que faltan, enriqueciendo sus perfiles con datos de otros usuarios u otros comportamientos.
Tercera ola: Retail Media
Finales de la década de 2010: Amazon revoluciona la publicidad digital con recomendaciones de productos patrocinados. Las capacidades específicas de perfilado de Amazon aprovechan un historial exhaustivo de compras, patrones de búsqueda y preferencias de los consumidores dentro de su ecosistema, estableciendo un nuevo punto de referencia para los Retail Media. Este enfoque no solo aumenta la visibilidad de los vendedores, sino que también mejora la relevancia para los consumidores al integrar a la perfección los anuncios en la experiencia de compra.
Años 2020: Nuevos paradigmas de datos e IA
A partir de 2021: A medida que surgen el RGPD y otras novedades en materia de regulación de la privacidad, las tecnologías de segmentación se enfrentan a una nueva era de segmentación basada en el comportamiento y al resurgimiento de la segmentación contextual. Es aquí donde los datos personales de los usuarios resultan menos valiosos para los resultados del rendimiento publicitario que sus datos de comportamiento anónimos.
¿Qué le depara el futuro a la publicidad digital? Predecir e influir en las decisiones de compra.
Los anunciantes buscan mejorar el retorno de la inversión en publicidad digital al tiempo que influyen en los comportamientos de compra omnicanal de sus clientes.
Los datos de comportamiento y de compra de los minoristas se han convertido en una mina de oro en este nuevo paradigma.
Con Footprints AI, los datos de comportamiento y de compra de los canales minoristas físicos y digitales (además del limitado conjunto de usuarios registrados) pueden transformarse en perfiles de audiencia.
Actualmente, estos datos de audiencia están revolucionando la tasa de éxito y la rentabilidad de las redes de Retail Media, su rendimiento en el mercado y la valoración de sus activos de datos.
Mediante tecnologías de IA propias, Footprints AI permite la segmentación basada en:
- Análisis psicográfico: comprender los valores, las actitudes, las etapas de la vida y los estilos de vida de los clientes basándose en el comportamiento en el comercio minorista físico y los hábitos de compra omnicanal.
- Perfil sociodemográfico: uso de datos de comportamiento e IA para predecir el género y la edad de clientes anónimos basándose en sus patrones de compra y el contexto en el que se producen dichos patrones.
- Modelización predictiva del comportamiento: anticipar necesidades, visitas y compras futuras para optimizar el conocimiento del cliente y mejorar la relevancia a lo largo de todo el recorrido de compra omnicanal.
Únete a Footprints AI para ser pionero en este nuevo paradigma de la publicidad digital.
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