En los últimos años, se ha prestado cada vez más atención a la digitalización basada en datos, y se prevé que las tecnologías de big data alcancen los 57 000 millones de dólares en 2020. Sus efectos se dejan sentir en todos los sectores, incluido el de los medios de comunicación, y en concreto en las operaciones publicitarias.
A medida que la industria de los medios de comunicación continúa creciendo a un ritmo sin precedentes, las empresas de medios han de ser las primeras en adoptar nuevas tecnologías, como el Big Data. Con un objetivo cada vez mayor en la digitalización, la publicidad y el marketing basados en datos, se ha producido una revolución en la industria de los medios de comunicación con respecto al uso de datos y análisis. El problema clave que impulsa a las empresas de medios a examinar las capacidades del Big Data es la necesidad de reducir el costo de operar en un entorno altamente competitivo y, al mismo tiempo, seguir generando altos ingresos.
Dado que el panorama de la industria depende de la amalgama de soluciones digitales y analíticas, examinamos cómo el Big Data está configurando el futuro de la publicidad en medios para las operaciones publicitarias.
1. Predicciones de la audiencia
A medida que los editores y las empresas de medios inician sus viajes basados en datos, éstos son utilizados por primera vez a gran escala con el fin de ofrecer contenido relevante a las personas apropiadas, en la plataforma correcta y en el momento oportuno. Con el enorme alcance del Big Data que se recopila hoy en día - y el potencial de extraerlo para entender qué contenidos, películas y música quieren los consumidores - se ha destacado que los datos obtenidos sobre los comportamientos de los usuarios a través de las redes sociales suelen revelar factores que se pasan por alto y que tienen el potencial de impulsar el interés de los clientes.
Dado que hoy en día los consumidores pueden elegir entre formatos como el vídeo on-demand, el streaming, el pago por visión, las suscripciones y muchos otros, la mayor parte de los contenidos se distribuye ahora a través de diversos canales digitales, lo que permite a las empresas de medios recopilar, analizar e interpretar los datos de los usuarios de manera eficiente y eficaz. Por ejemplo, Netflix interpretó la información sobre el número de espectadores para determinar qué series de ficción eran las preferidas por sus consumidores. Con estos datos, se aseguró los derechos de emisión de la serie más popular, «House of Cards», superando las ofertas de la competencia.
Del mismo modo, YouTube ha analizado datos estadísticos clave para ofrecer a los usuarios lo que más les gusta. La información recopilada permitió a YouTube conocer qué vídeos gustaban más a los espectadores, qué dispositivos se utilizaban para verlos y cuánto tiempo se dedicaba a ver vídeos concretos.
2. Publicidad más personalizada
La publicidad es crucial en la industria de medios, pero en años anteriores se realizaba exclusivamente sobre una base de supuestos. Sin embargo, hoy en día las empresas están aprovechando el Big Data para conocer las preferencias y proporcionar información detallada sobre los clientes, como por ejemplo cuándo ven los anuncios y a qué hora. Esta mayor visibilidad ayuda a las operaciones publicitarias a situar los anuncios en franjas horarias específicas para conseguir mayores tasas de conversión.
A medida que el Big Data permite comprender el consumo de medios digitales, el comportamiento del consumidor puede utilizarse con los datos demográficos tradicionales para ofrecer publicidad personalizada. Las aplicaciones del Big Data mejoran la segmentación de los anuncios en medio de un comportamiento de consumo de contenidos cada vez más complejo. Dado que los consumidores tienen hoy en día acceso a múltiples dispositivos, los conocimientos de Big Data ayudan a comprender cuándo los consumidores utilizan una segunda pantalla, de modo que las campañas pueden optimizarse en todos los dispositivos. Las tasas de conversión digital también pueden incrementarse ofreciendo una microsegmentación de los clientes a través de las redes y exchanges de publicidad.
Aún con las plataformas de medios sociales y YouTube proporcionando mejores datos para la publicidad dirigida, no se puede negar que la televisión sigue atrayendo la atención. Según Fox Media, en 2017 confirmaron que los espectadores digitales y los televidentes que sintonizaban su contenido podían ver los mismos anuncios. Estos anuncios fueron seleccionados en base a la puntuación de calidad de vídeo (VQS), utilizando Moat que proporciona analíticas de marketing en tiempo real, multiplataforma y procesables. Además de Fox, empresas de medios de comunicación líderes como NBC, Vice, The New York Times y la CBC han comenzado a utilizar Moat.
Debido a los beneficios anteriores, las analíticas de Big Data se está convirtiendo poco a poco en una opción para varias organizaciones de medios de comunicación en todo el mundo. Crea un ecosistema que permite a los clientes ser el centro de atención. En definitiva, el éxito de la industria de medios depende totalmente de las experiencias de los usuarios que la ofrecen.
3. Ampliación de la captación y fidelización de clientes
Aumentar la rotación de clientes es muy importante para las empresas de medios. Hoy en día, la mayoría de los clientes recurren tanto a las redes sociales como a los sitios de reseñas antes de ver determinadas series, películas, espectáculos, programas de música o descargar publicaciones. La evolución del big data ha permitido a las empresas de medios diseñar estrategias a medida para atraer y retener a los clientes. Aprovechando diversos conjuntos de datos, las empresas pueden entender lo que les gusta y lo que no a sus consumidores, o por qué se suscriben y se dan de baja, lo que les permite desarrollar y adaptar estrategias promocionales y de producto atractivas para atraer y retener clientes.
Las fuentes de Big Data no estructuradas se manejan mejor con aplicaciones de datos como los registros de detalles de llamadas, el correo electrónico y las redes sociales, que a menudo pueden ser factores que se pasan por alto cuando se analizan los intereses y la rotación de los clientes.
Empresas como Warner Brosimplementaron aplicaciones de software con datos de ventas para poder acceder rápidamente a informes precisos y útiles, con el fin de respaldar y acumular conocimientos que les permitieran obtener información valiosa para ampliar la captación y la fidelización de clientes.
4. Desarrollo de nuevos productos y monetización de contenidos
El Big Data y sus analíticas pueden ayudar a las organizaciones de medios a generar fuentes de ingresos adicionales. Con datos precisos, se puede incentivar el comportamiento de los consumidores, lo que puede ayudar a revelar el verdadero valor de mercado de los contenidos o identificar posibles oportunidades de nuevos productos o servicios.
Un ejemplo de ello es The Weather Company, propietaria de The Weather Channel ( TWC), de la que IBM también es copropietaria. TWC utilizó el big data para analizar el comportamiento de los clientes en relación con condiciones meteorológicas específicas. Utilizando los datos de que disponen, han creado el nuevo mercado WeatherFX, que permite a los anunciantes correlacionar sus anuncios publicitarios con los fenómenos meteorológicos basándose en diversos productos que probablemente se venderían mejor en función de determinadas condiciones meteorológicas. Se estima que TWC obtiene al menos la mitad de sus ingresos publicitarios gracias a los resultados del análisis de big data.
La proliferación de móviles y la expansión de la banda ancha permiten llegar a una mayor parte de la audiencia conectada digitalmente para la monetización de los contenidos, ya que el Big Data facilita la distribución por zonas de los contenidos adecuados preferidos por la audiencia.
5. Optimización de la programación de medios
Hasta hace un par de años, había una brecha entre los distribuidores y los consumidores. Sin embargo, con la evolución de las plataformas de medios digitales, esto ha cambiado, facilitando que los distribuidores se acerquen a los consumidores potenciales sin necesidad de un intermediario. Las redes sociales permiten a los distribuidores crear conexiones personales con los consumidores. Conectar con los consumidores a través de la programación de los canales de medios con el fin de maximizar los beneficios. Gracias a la capacidad de ampliación del Big Data, la información puede analizarse a niveles granulares, como el de los códigos postales, para una distribución localizada.
Un ejemplo de ello es el lanzamiento de la película de Bollywood Chennai Express, antes de su estreno, los tweets relacionados con la película generaron más de 1.000 millones de impresiones y los tweets con hashtags relevantes generaron más de 750.000 impresiones durante una campaña de 3 meses. Como resultado de varias fuentes de análisis de datos y de la comercialización, la película estableció varios nuevos registros que hasta la fecha no han sido cuestionados. Es probablemente una de las películas más rápidas en entrar en el club de los billones de dólares.
El «gran» futuro que nos espera
El Big Data tiene la capacidad de proporcionar numerosas oportunidades en la industria de medios, ya que pueden ayudar a navegar el mayor factor de cambio en la industria - el comportamiento de los clientes.
Las analíticas puede ayudar a las empresas de medios de comunicación a resolver rápidamente decisiones tales como qué formatos y canales prefieren los clientes, qué contenido es probable que se consuma en qué momento y en qué dispositivo, a fin de desarrollar experiencias personalizadas. Como también puede informar con respecto al cambio constante de las preferencias de los clientes, esto permite reducir la rotación de los clientes, establecer canales de ingresos alternativos junto con la capacidad de aumentar las adquisiciones y la retención de clientes mediante la inteligencia de datos.
En última instancia, el Big Data crea un ecosistema en el que la experiencia del cliente está en primer plano. Al fin y al cabo, el sector de la publicidad en los medios de comunicación tiene éxito gracias a la experiencia del usuario final que crea.
