¿Cómo está transformando la optimización en tiempo real al Retail Media?
Con miles de anuncios diarios, los consumidores no pueden procesar el volumen de mensajes que reciben. Las marcas y los anunciantes deben invertir en los canales publicitarios más eficaces disponibles para abrirse paso entre la maraña.
Los entornos con alta propensión a la compra, como tiendas de comestibles, farmacias, tiendas de conveniencia y grandes retailers, son ideales para dirigirse a los consumidores. ¿Por qué? Los consumidores que entran en un entorno de compra físico son más receptivos a escuchar y ver mensajes mientras recorren los pasillos para realizar una compra.
No sólo son más receptivos a los anuncios, sino que pueden interactuar con el producto, comprarlo y llevárselo a casa en el mismo viaje.
El comercio electrónico y otros canales online deben ofrecer a los clientes esta inmediatez, al igual que otros canales fuera del hogar, como las vallas publicitarias o los anuncios de radio. Esta oportunidad es única para los entornos en las tiendas y puede ser una de las razones por las que el gasto mundial en Retail Media alcanzará los 101 billones de dólares este año, un aumento del 15% desde 2021.
Sin embargo, para que los anunciantes aprovechen realmente la necesidad de los compradores de gastar en el punto de compra, deben elaborar mensajes apropiados que las audiencias de las tiendas valoren. La optimización en tiempo real impulsada por la automatización de la colocación de anuncios basada en datos elimina el riesgo de emitir mensajes irrelevantes. También denominada generación dinámica de contenidos, la optimización en tiempo real automatiza la selección de anuncios en función de factores de datos que ofrecen los momentos y las ocasiones más adecuados para enviar un mensaje personalizado a esa ubicación específica.
En otras palabras, al aprovechar diversas fuentes de datos, la optimización en tiempo real garantiza que los mensajes personalizados lleguen a los clientes a través de cada canal de la red de Retail Media. A continuación se explica cómo funcionan tres fuentes de datos clave para proporcionar optimización en tiempo real:
Datos de inventario en tienda
Todos hemos experimentado frustrantes situaciones de falta de existencias, subidas de precios y recuentos a la baja, especialmente durante la actual coyuntura económica. Con la preocupación por el suministro amenazando la confianza en la marca y el disfrute de los clientes en las tiendas, la optimización en tiempo real garantiza la sincronización del suministro conectando directamente los canales publicitarios de Retail Media con los datos de las tiendas.
Por ejemplo, supongamos que en una tienda de comestibles se agota un producto específico. En ese caso, la red de audio de la tienda podría sincronizarse con los datos de suministro para dejar de emitir ese anuncio en la tienda específica con el producto agotado.
Al conectar los canales de Retail Media con datos en tiempo real sobre suministro, unidades de mantenimiento de existencias (SKU) y otros factores de First-Party, los canales en tienda maximizan cada impresión. Los canales de Retail Media como el audio en tienda son especialmente ventajosos, ya que impulsan la compra por impulso: El 48% de los compradores afirma que el audio en tienda influye en su propensión a comprar.
Segmentación no invasiva
Las fuentes de datos que no se basan en información sobre clientes individuales, como la geolocalización, el día de la semana, la hora del día y los datos demográficos generales, mejoran la optimización en el punto de compra.
Los anunciantes que utilizan la segmentación no invasiva fortalecen las relaciones con los clientes en la tienda y se aseguran de que los mensajes satisfacen sus necesidades en tiempo real, todo ello sin depender de cookies ni de fuentes de terceros.
Por ejemplo, si un día llueve, los anunciantes pueden sincronizar los anuncios de display en tienda con los datos meteorológicos locales para mostrar descuentos y la ubicación de los paraguas en los pasillos. Si el equipo deportivo local tiene un partido importante esa noche, los anuncios pueden sincronizarse con los datos del día de la semana y el calendario del equipo para animar a los clientes a abastecerse de aperitivos populares o bebidas para adultos.
Estas actualizaciones en tiempo real crean una conexión relevante con el consumidor sin obtener datos personales de terceros, invadiendo la privacidad del comprador. El 72% de los estadounidenses se muestra reacio a compartir información con las empresas por motivos de privacidad, un porcentaje que probablemente aumentará a medida que los consumidores sean más conscientes de cómo la extracción de datos invade su privacidad.
La publicidad sonora en las tiendas es un canal no direccionable: los anuncios se dirigen a un público más amplio a través de tendencias demográficas, impresiones horarias u otras técnicas digitales in situ. A diferencia del comercio electrónico, donde los anuncios se basan en cookies invasivas y basadas en la identidad, la segmentación de la publicidad en tiendas no amenaza la privacidad. Los anunciantes deben aprovechar esta ventaja sobre el comercio electrónico. Las marcas que utilizan estrategias de segmentación no invasivas demuestran a los consumidores que las marcas valoran su privacidad al tiempo que desean establecer vínculos personales.
Pautas de compra de los consumidores
Los patrones de compra de los consumidores representan la fuente de datos más importante para los anunciantes a la hora de implementar una infraestructura de optimización en tiempo real. Las preguntas fundamentales que deben plantearse los anunciantes a la hora de crear campañas deben ser:
¿Vincula la campaña los objetivos entre el comercio electrónico y la distribución en tiendas físicas
¿Cómo puede su campaña ganar cuota de mercado frente a su competidor de categoría?
¿Cuándo y dónde son los clientes más receptivos a las promociones, descuentos y ofertas especiales?
La optimización en tiempo real automatiza el proceso, permitiendo que estas cuestiones estratégicas influyan en las decisiones sobre la ubicación de los anuncios.
Por ejemplo, los datos de patrones de compra pueden revelar momentos del día, días de la semana o temporadas en los que los compradores optan por "rebajar" o elegir una opción más asequible en lugar de su opción preferida habitual.
Tal vez las familias opten por marcas de alimentación más baratas para ahorrar antes de las vacaciones, o los estudiantes universitarios compren productos básicos para el hogar con descuento antes de la vuelta al cole. A menor escala, los compradores pueden ajustar sus hábitos de gasto antes o después del día de pago semanal. Al aplicar los datos de compra de los consumidores, se publican automáticamente anuncios relevantes para cada cambio en las tendencias de gasto. Los anunciantes pueden confiar en que sus mensajes llegarán al público objetivo.
Cuando la atención del comprador está en su punto álgido, retailers y anunciantes no pueden permitirse lanzar campañas irrelevantes para las necesidades del consumidor. Los avances en las capacidades de segmentación han permitido a los anunciantes dirigirse a consumidores seleccionados utilizando patrones de compra y First-Party Data. La optimización en tiempo real ha dejado de ser un lujo para convertirse en una necesidad con la evolución de los medios de comunicación en las tiendas.
Fuente: Admonsters
