DBi Data Business Intelligence presentó hace unos pocos días H-DR, la nueva herramienta de Havas Group para tomar decisiones tácticas que mejoren los resultados de la actividad publicitaria de TV y Radio para anunciantes de respuesta directa. En otras palabras, H-DR se desarrolla con el objetivo de conseguir sacar el máximo partido de cada euro que se invierte en estos medios. Es un paso más en nuestro afán de medir y mejorar las acciones de marketing de nuestros clientes basándonos en el dato.
¿Por qué H-DR trabaja con datos de televisión y radio?
Actualmente, la televisión aglutina el 35% de la inversión publicitaria en España aunque es cierto que, en los últimos años, ha perdido audiencia, entre otros motivos, a causa de la fragmentación de la esfera mediática. No obstante, la televisión sigue siendo un gran medio para ciertos anunciantes porque proporciona costes por impacto baratos (¿cuánto me cuesta impactar a cada potencial cliente?) en relación con la calidad del formato.
Es un poco la artillería pesada de la publicidad, en contraposición con los soportes digitales donde se puede afinar más en el perfil al que se quiere impactar y en la personalización del mensaje, a cambio de elevar el coste por impacto. Además, existe una gran relación entre actividad publicitaria en medios off y, en especial, en televisión, con las búsquedas que se realizan en buscadores, tal como mostramos con el estudio presentado en AEDEMO 2018.
Como anotación, si te interesa este estudio innovador, que analizó un elevado volumen de datos con técnicas de modelización y Machine Learning para conocer el impacto de los medios sobre el comportamiento digital del usuario, aquí tienes más detalles.
¿Quién puede beneficiarse de esta nueva solución?
H-DR nace para dar respuesta a necesidades específicas de los anunciantes de marketing directo que necesitan mejorar su capacidad de análisis y decisión. Pero… ¿Qué es un anunciante de respuesta directa? Áquel que cumple las siguientes condiciones:
– Se enfoca en resultados de negocio, ventas, leads, y no tanto en métricas de construcción de marca.
– Tiene canales reactivos a corto plazo que suponen una parte importante de su negocio: call center, páginas web, aplicaciones. No incluye a clientes que sólo vendan a través de una red de tiendas físicas.
Por ejemplo, Wallapop, Jazztel, Amazon… Son clientes de respuesta directa, como prácticamente todos los que tienen modelos de negocio basados en ventas a través de ecommerce o call-center. En cambio, como ejemplos habituales que NO son de respuesta directa, están los anunciantes del sector motor (Hyundai, kia, Citroën…) o clientes de gran consumo (El Pozo, Puleva, Campofrío…). Como se puede ver, que un anunciante no sea de respuesta directa no quiere decir que no sea un anunciante cuyos resultados dependan mucho de su actividad publicitaria, hay grandes anunciantes que no encajan aquí.
En algunos casos, podemos hablar de campañas de respuesta directa, es decir, de campañas que independientemente de la naturaleza del negocio del anunciante, busquen un objetivo que sí que reúna las características de la respuesta directa. Por ejemplo, hemos realizado análisis de respuesta para campañas del sector de la automoción cuyo objetivo era conseguir inscripciones vía web para probar un nuevo modelo de coche. Aquí también aplica la nueva herramienta, H-DR.
¿Y cómo funciona H-DR? ¿Cuál es su valor añadido?
H-DR facilita básicamente medir la respuesta a partir de lo que ocurre con el KPI de negocio elegido (llamadas, leads, descargas) en los momentos posteriores a cada uno de los pases que se emitan en la TV, en los minutos o en las horas posteriores a cada pase. Haremos un post más detallado para profundizar en sus características técnicas.
Es importante resaltar que es una herramienta que te permite priorizar dentro de la planificación de televisión que está rindiendo mejor y, por tanto, optimizar la actividad, sacar el máximo de cada euro que se invierte. No obstante, no te ayuda a saber cuál es el retorno total de la inversión, cuánto volumen en total de la métrica en cuestión es provocado por la actividad en TV. Esto se debe a que la herramienta no ve más allá de las horas posteriores a cada pase y hay una parte muy importante del efecto que trae la actividad en medios que se produce en los días e, incluso, en las semanas posteriores.
En el fondo, al utilizar este tipo de herramientas, estamos suponiendo que lo que funciona mejor a corto plazo también funciona mejor a largo. Existen soluciones para entender mejor a medio-largo plazo que, además, proporcionan una visión más estratégica (también hacemos ese tipo de proyectos desde DBi Data Business Intelligence); pero a cambio no ofrecen la agilidad adecuada para tomar decisiones de manera rápida, no permiten realizar cambios en el día a día de la campaña como se puede hacer con H-DR.
No podemos hablar de H-DR sin mencionar a los clientes que nos han acompañado en su desarrollo. Tenemos que agradecer tanto a Wallapop como a Jazztel por ayudarnos, por sus sugerencias, por su confianza en nuestro equipo y en el proyecto, por la apuesta que han hecho en innovación y que hemos ido construyendo de su mano. Nos ha servido para entender mejor sus necesidades y sus preocupaciones, para alinear y acercar nuestro equipo a la realidad de su día a día.
