Por alguna razón, los publishers han adoptado lentamente nuevos métodos de AdOps. Muchos han caído en el patrón de hacer las cosas como siempre se han hecho. Muchos de los procesos de los flujos de trabajo de AdOps actuales y antiguos son muy manuales, como la segmentación de audiencias, la configuración de campañas, la optimización y el análisis de datos, por nombrar algunos.

No parece que esto esté preparando a los equipos de AdOps para el éxito. Suelen trabajar en campañas paralelas en diferentes plataformas y servidores de anuncios, lo que provoca una gran fragmentación de los datos y dificulta el seguimiento y el análisis de las métricas de la campaña cuando se realiza de forma manual.

Los AdOps manuales llevan a los publishers a enfrentarse a retos como las tasas de error, un gran número de productos elaborados, procesos de reconocimiento de ingresos más largos y falta de capacidad para optimizar los flujos de trabajo en aras de la eficiencia. Por no mencionar que estos procesos generan una gran cantidad de trabajo manual que es repetitivo por naturaleza y es ideal para la automatización.

"Los procesos manuales en las operaciones crean ineficiencias y consumen tiempo que podría emplearse mejor en actividades generadoras de ingresos. Su dependencia de la entrada humana constante es propensa al error humano generando aún mayores ineficiencias en la corrección de errores". Gordon Tatomirovic, Jefe de Proyectos y Asociaciones - Operaciones Digitales en Nine.

Pero los publishers no son los únicos que intentan superar estos retos.

La ineficacia de los flujos de trabajo heredados

Estamos asistiendo a una tendencia de monetización publicitaria impulsada por procesos manuales de Ad Ops que se está extendiendo a varios sectores. Muchos de los procesos de AdOps utilizados por los nuevos players de los medios, incluidas las redes de Retail Media, CTV y las empresas de streaming, son adaptaciones de procesos y flujos de trabajo heredados utilizados por las marcas de medios y publishers de toda la vida.

La velocidad a la que las redes de Retail Media, CTV y las empresas de streaming han crecido en los últimos años ha creado la necesidad de ejecutar continuamente sus procesos con la misma rapidez con la que evolucionan sus respectivos sectores y los modelos de ingresos por monetización de la publicidad que utilizan. El rápido crecimiento del sector, unido a la demanda de audiencias específicas, ha dejado poco o ningún tiempo a estas plataformas, cada vez más populares, para evaluar sus procesos y optimizarlos en aras de la velocidad y el crecimiento. Estos nuevos players se enfrentan rápidamente a retos que los publishers y las marcas de medios tradicionales tardaron años en afrontar y abordar debido a su rápido crecimiento y a su naturaleza digital.

Las metodologías que funcionaban en el pasado ya no sirven a los modernos players de los medios digitales. Dado que el coste de la segmentación de la audiencia es cada día más elevado, estas plataformas necesitan crear ofertas más sofisticadas que permitan un crecimiento a escala tanto para su negocio como para sus clientes.

El camino para lograr una eficiencia y un rendimiento óptimos pasa por la automatización y la integración de la IA para agilizar los procesos y flujos de trabajo existentes.

El auge de la IA y el aprendizaje automático

La tecnología se ha convertido en una herramienta vital en todas las industrias para permitir la eficiencia. Veamos la automatización desde la misma perspectiva.

Las marcas que aprovechan las estrategias de monetización de la publicidad pretenden que la automatización se convierta en una herramienta del stack MarTech existente que permita a las empresas eliminar las tareas repetitivas y de poca importancia de los AdOps y liberarlas para que puedan centrarse en la gestión de cuentas y clientes y en las estrategias de crecimiento empresarial. La implementación de la automatización y la IA en los procesos y flujos de trabajo existentes debe considerarse una oportunidad para desarrollar y ampliar las competencias.

Los equipos y las personas que introducen datos en hojas de cálculo, comprueban y cruzan datos manualmente o extraen datos de múltiples fuentes para crear informes manuales podrían utilizar ese tiempo para centrarse en estrategias más avanzadas y otros elementos del proceso que son más difíciles de automatizar. La capacidad de establecer conexiones entre las marcas y los clientes finales siempre estará impulsada por el ser humano, y los elementos de estos procesos basados en las emociones, como el diseño y la mensajería o la creación de relaciones con los clientes, deben ser impulsados por seres humanos.

La automatización también es un factor clave para permitir el crecimiento y el desarrollo profesional. La necesidad de que las personas realicen tareas correctivas resta tiempo al pensamiento y la estrategia de alto nivel, que en última instancia es lo que impulsa los grandes resultados. Al proporcionar a los equipos las herramientas que necesitan para automatizar ciertas funciones, las empresas también están permitiendo a estos equipos mejorar sus competencias y crecer como profesionales.

"A través de nuestro socio Theorem, hemos podido utilizar su tecnología screenbot para eliminar miles de horas de trabajo al año, y nuestro equipo puede emplear mejor este tiempo en atender a nuestros clientes. Además, Theorem ha podido automatizar muchos de nuestros requisitos de elaboración de informes, ahorrando incontables horas". Gordon Tatomirovic, Jefe de Proyectos y Asociaciones - Operaciones Digitales en Nine. La IA no consiste en quitar trabajo a las personas. Se trata de liberar su tiempo para que contribuyan más al crecimiento general de su empresa y tengan más tiempo para centrarse en su desarrollo profesional y su trayectoria profesional.

Aplicación de estrategias de automatización

Hemos hablado de la necesidad de automatización. Ahora es el momento de profundizar y hablar del cómo. ¿Cómo pueden las empresas de medios y las unidades de negocio aplicar la automatización a sus flujos de trabajo? Como resultado de los elementos manuales de la mayoría de los flujos de trabajo, muchos publishers se enfrentan a retos en lo que se refiere a tasas de error, gran número de productos confeccionados, procesos de reconocimiento de ingresos más largos y falta de capacidad para optimizar los flujos de trabajo en aras de la eficiencia.

El primer paso para establecer la mejor forma de automatizar es que las empresas determinen dónde los procesos actuales les están ralentizando e impidiendo escalar. A la hora de automatizar, en primer lugar es importante recordar de dónde proceden los procesos. Es fundamental conocer a fondo los procesos existentes en las organizaciones de medios e identificar los elementos que podrían automatizarse para aumentar la velocidad y la eficacia, eliminando al mismo tiempo las tasas de error.

El siguiente paso en el proceso de automatización es comprender las metas y objetivos actuales y futuros de la empresa. Las empresas deben tener en cuenta el estado actual y futuro del negocio a la hora de analizar dónde y cuándo implantar la automatización en los procesos existentes y cómo evolucionará a medida que el negocio crezca a escala. Comenzar con la implementación de la automatización de back-end ayudará a resolver los retos actuales que permitirán una mejor visualización de los elementos dentro de los flujos de trabajo y procesos adicionales que son primordiales para la automatización.

La conclusión es que la automatización ya no es sólo algo "que está bien tener", sino que se ha convertido en algo necesario para el éxito empresarial. La velocidad a la que se mueven los sectores hoy en día obliga a las empresas a reevaluar sus procesos y encontrar áreas en las que aumentar la eficiencia para generar ingresos sostenibles y reducir los errores humanos. En general, la automatización no es mala. En todo caso, libera tiempo para que los empleados se dediquen a lo que les apasiona y desempeñen un papel más importante en el éxito general de la empresa.

Las empresas deben comprender que ahora es el momento de automatizar. Y si no lo hacen, se quedarán atrás.

Fuente: AdMonsters