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10 cosas que los profesionales del marketing deben saber al debatir sobre la segmentación contextual frente a la segmentación por audiencias

En algunos círculos de marketing, la segmentación por audiencias ha surgido como la sucesora del dominio de las palabras clave en el marketing. La premisa básica detrás de la segmentación de la audiencia es hacer coincidir a los consumidores con los anuncios en función de los datos demográficos, los intereses y el comportamiento. Aunque la segmentación por audiencias sigue ocupando un lugar destacado, ahora se ve rivalizada o superada por la segmentación contextual como la nueva piedra angular del marketing, pero eso depende de a quién se le pregunte.

En el debate de una, otra o una combinación de ambas, los profesionales del marketing deben entender algunas de las cosas más destacadas que hay que saber en relación con la segmentación contextual frente a la segmentación por audiencias. Aquí hay 10 cosas importantes que deben saber a medida que avanzan.

#1. El contexto siempre cambia en un mundo conectado y omnicanal. En consecuencia, se define por un gran grupo de factores que incluye:

  • Hora del día
  • Dispositivo
  • Comportamiento anterior
  • Historia de compras
  • Localización
  • Preferencia de canal

Implementar el marketing contextual requiere que los profesionales del marketing adopten y abracen una fascinante intersección de datos, automatización, dispositivos móviles y medios sociales. Aunque utiliza la convergencia de la tecnología y los medios de comunicación para proporcionar un contexto al comercializar a los consumidores, busca ir más allá del mantra de comercializar lo correcto, en el momento correcto, a la persona correcta.

A pesar de su creciente adopción, la orientación contextual no es realmente nueva, pero a medida que ha seguido evolucionando mediante el uso de herramientas de transformación digital, sus éxitos se han vuelto mucho más destacados y numerosos. La primera campaña de marketing contextual de la marca de galletas Oreo en Twitter para el apagón de la Super Bowl en 2013 fue un importante indicador del poder de la segmentación contextual frente a la audiencia.

Durante el apagón, la marca de galletas publicó un anuncio en Twitter, que decía «Todavía puedes mojar en la oscuridad», que era divertido, eficaz y de bajo coste. En ese momento su éxito fue cubierto por todos, desde Wired hasta Fast Company y Forbes, entre muchos otros. A principios de 2017, Movable Ink recopiló algunas de sus campañas de correo electrónico contextual favoritas que dieron en el clavo con los consumidores objetivo.

#2. La segmentación contextual puede multiplicar las oportunidades para que los anunciantes se comuniquen con el usuario mediante el envío de mensajes de diferentes experiencias u ofertas al mismo usuario en diferentes momentos. Este enfoque aprovecha el número finito de usuarios en línea aprovechando el número infinito de intereses o mentalidades de los usuarios en línea. La campaña «WestJet Christmas Miracle» de la aerolínea canadiense muestra la eficacia de la publicidad basada en el contexto a través de una campaña que ha crecido cada año desde 2014.

#3. Aunque el Big data y la agregación efectiva de datos son realmente lo que potencia la segmentación contextual, se requiere un medio para cribar rápidamente esos datos para ofrecer oportunidades en tiempo real. Aquí es donde la IA y el aprendizaje automático han entrado en juego para hacer que la segmentación contextual sea más relevante, precisa y exitosa.

#4. La segmentación de la audiencia ha sido tradicionalmente la forma más fácil de hacer llegar un anuncio a millones de espectadores potenciales, a la vez que resultaba eficaz en múltiples plataformas publicitarias. Se ha vuelto más eficaz al pasar de los datos demográficos a lo que un reciente artículo de Ad Age clasifica como «modelos de audiencia basados en comportamientos, emociones y momentos». Este enfoque permite una segmentación de la audiencia mucho más fina.

#5. La segmentación contextual puede emplearse con éxito tanto en grandes campañas nacionales como en campañas locales. El uso de grandes campañas ofrece a los profesionales del marketing más posibilidades de elección de clientes potenciales, pero también puede aumentar los clics y la conversión en las campañas locales.

#6. La segmentación por público es mejor para llegar a los consumidores que dan sus primeros pasos en la experiencia de marca, por lo que, en lugar de impulsar las ventas, los profesionales del marketing pueden diseñar anuncios que creen conciencia de marca.

#7. Aunque la segmentación por audiencias ha evolucionado, carece de la capacidad de captar la intención como las palabras clave.

#8. Por otro lado, la segmentación contextual se basa directamente en el contenido de la página y en las palabras clave relevantes. La segmentación contextual escanea el contenido de un sitio web en busca de la relevancia editorial de las palabras clave y, a continuación, extrae las palabras clave o frases más relevantes para publicar los anuncios correspondientes.

#9. La segmentación contextual también puede ser más rentable porque es más barata que la segmentación por audiencias.

#10. La segmentación por audiencias a través de la segmentación por ID de dispositivo móvil ha evolucionado hasta convertirse en una forma eficaz de añadir datos de localización a la mezcla para dirigirse a los consumidores. Según AdWeek, el móvil desbloquea los datos de localización, de modo que los anunciantes pueden obtener mejores conocimientos sobre los consumidores en función de los lugares que visitan en tiempo real.

A medida que la segmentación de la audiencia ha evolucionado, los profesionales del marketing pueden ahora segmentar granularmente las audiencias utilizando datos enriquecidos, entregando eficazmente el «mensaje adecuado a la audiencia adecuada en el momento adecuado». La segmentación contextual se ha convertido en uno de los nuevos movimientos programáticos que añade la dimensión de contexto que faltaba, como el lugar adecuado y el dispositivo preferido, al análisis de datos enriquecidos. Los algoritmos de aprendizaje automático proporcionan una herramienta muy necesaria para apoyar la extracción de datos ricos. Al integrarlos en plataformas eficaces, ágiles y fáciles de usar, la segmentación contextual será aún más eficaz para los profesionales del marketing como parte de una estrategia digital bien definida.

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