La frustración que más nos asola en el Siglo XXI es que, cuantas más oportunidades nos dan, más paralizados nos quedamos. Y en ninguna parte es más cierto esto que en el mundo enormemente expandido de la televisión.
Más oportunidades significa, en este caso, más datos necesarios para tomar decisiones. Obtener más datos rara vez es el problema, incluso cuando su significado real y consistencia son discutibles. El desafío, realmente, es cómo evaluarlos y aplicarlos. Lo que todos queremos es un conjunto de medidas comparables que conduzcan a buenas decisiones; todo ello sin perder el contexto.
Esto es aparentemente imposible en el nuevo mundo de la televisión, donde la disponibilidad de crear contenido de video para televisores domésticos (mucho más grandes) se enfrenta con una multiplicidad de dispositivos portátiles (más pequeños), lo que finalmente crea un campo de juego enormemente desigual.
Lo que convierte todo esto en un reto bastante grande. Sin embargo, también hay que tener en cuenta la potente fuerza estratégica del direccionamiento (addressability) que, además, añade complejidad a la ecuación. Si puedo usar en la televisión los 1st party data para alcanzar la precisión del digital –incluida la personalización de la creatividad– la noción del alcance, como único y más fiable indicador de rendimiento, necesita ahora mayor cualificación: alcance de quién y cómo.
Homogeneizar los datos en una sola fuente se siente como un paso en la dirección correcta –la Federación Mundial de Anunciantes (WFA), que trabaja con la Asociación de Anunciantes Nacionales de EE. UU. (ANA) y la Sociedad Incorporada de Anunciantes Británicos (ISBA) son algunos de los principales organismos de la industria que analizan esto, junto con iniciativas de “TV plus VOD” como las de Australia, Canadá, Italia, Países Bajos, Países Nórdicos, Emiratos Árabes Unidos, entre otros–.
Pero la televisión no es homogénea y cada día además aparecen nuevas plataformas, dispositivos y dimensiones que modifican el entorno.
A lo que hay que añadir las métricas de rendimiento canal por canal, incluso los construidos con proveedores de investigacion basados en 3rd party, que carecen de ‘comerciabilidad‘. Está muy bien decir que a mi marca le fue mejor que a otros anunciantes en determinada plataforma, y que obtendrá un mejor resultado la próxima vez con un ajuste (y probablemente un derroche) de dinero. Pero no estoy (o no debería estar) en el negocio de enriquecer a una plataforma; lo que quiero saber, con una certeza razonable, es que cada dólar invertido en una plataforma no podría invertirse mejor en otro lugar.
Necesitamos obtener una mejor respuesta a la pregunta: ¿Cuáles son las mejores métricas de diagnóstico que indican el éxito? Durante décadas, los econometristas han utilizado pesos televisivos distribuidos (alcance y frecuencia vinculados a un período) para predecir con precisión el impacto de la publicidad televisiva en los resultados comerciales. Los planificadores de televisión han utilizado esas definiciones para optimizar la distribución e impulsar el crecimiento.
Tal vez la solución se asiente en un enfoque paralelo al que ahora se está adoptando en el mundo de la atribución digital, que también ha sido interrumpido por la desaparición de las 3rd party cookies. Del mismo modo que las cuestiones de privacidad están derivando en el fin del digital retargeting, las soluciones digitales que surgen para responder a esta necesidad de atribución también pueden ser útiles para la televisión. Estamos aprendiendo que la atribución digital es todavía alcanzable usando la econometría y otros métodos estadísticos . Esto significa trabajar con un nivel significativo de agregación en los datos de entrada (tal vez, incluso, diariamente por actividad, por plataforma) para modelar un KPI de salida de engagement, de awareness u otro objetivo.
Esto es, aún hoy, terriblemente complejo, pero es que hace solo cinco años era impensable, y podría haber provocado que las luces se atenuaran y los PC fallaran. Sin embargo, ahora contamos con las matemáticas de la IA y el poder de ordenadores mucho más potentes para obtener respuestas útiles y procesables . Respuestas que serán, de alguna manera, superiores a las anteriores, vinculadas a un KPI empresarial más específico, a través de tácticas por nivel de proveedor.
David Fletcher , Chief Data Officer de Reino Unido