Visión perfecta para la atribución digital, la optimización y la toma de decisiones

Esta cadena de ópticas necesitaba visibilidad. En un mundo sin cocinas, necesitaba una visión detallada y en tiempo real de su publicidad de citas y de la disponibilidad de pruebas oculares en la tienda para mitigar las ineficiencias o, peor aún, evitar la pérdida de clientes. Trabajamos con el cliente durante un periodo de 18 meses para hacer evolucionar sus capacidades de análisis de marketing y pujas con el fin de obtener un retorno de la inversión en medios y, al mismo tiempo, dejar un legado de bases de datos preparadas para el futuro en toda la empresa.

El modelo

Nuestro Modelo de Madurez de Marketing basado en IA se despliega para evaluar las capacidades del cliente, proporcionar una hoja de ruta a medida e implementar soluciones probadas para elevar su madurez tecnológica y de datos. Nuestro modelo patentado se basa en más de 100 proyectos en la nube completados por Acceleration en seis vectores y 30 casos de uso probados, habilitados por la IA. Cada caso de uso ofrece ganancias incrementales para un rápido retorno de la inversión a corto plazo. Juntos, todos los casos de uso forman un modelo de madurez escalable y holístico que crea resultados a largo plazo y valor a largo plazo. Este caso práctico muestra los resultados generados para una cadena minorista de óptica en casos de uso clave, demostrados y enmarcados en nuestro nuevo marco de madurez basado en IA.

Antecedentes y objetivos

Nuestro cliente es una cadena multinacional de ópticas. Para ser una empresa sinónimo de vista, carecía de la visibilidad y los conocimientos necesarios para lograr la optimización en tiempo real y a nivel local.  

Esto era fundamental por la forma en que los consumidores reservan las pruebas oftalmológicas y la necesidad de evitar ofrecer citas en las tiendas cuando no hay disponibilidad. Además, se enfrentaba a un futuro sin futuro, con restricciones sobre los datos de terceros que dificultaban el seguimiento del rendimiento de los medios y, en consecuencia, la presupuestación y optimización de la compra de medios.  

Era una situación que requería alcanzar cuatro objetivos si se quería resolver con éxito. La marca necesitaba:  

1. Un nuevo concepto analítico para la atribución digital que elimina la necesidad de cookies  

2. Medir y analizar las actividades de marketing digital en tiempo real  

3. Capacidad para evaluar las inversiones y asignar el gasto óptimo a las plataformas de compra de medios.  

4. Aumentar las reservas de citas y minimizar el abandono de clientes  

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Descubrir y evaluar

Sabíamos por nuestro extenso trabajo de MMM y perfiles de consumidores con este cliente en particular que era fundamental obtener detalles granulares en todas las plataformas publicitarias para evaluar eficazmente la estrategia de compra. Esto debía hacerse día a día, porque así era como tenía que optimizar sus campañas relacionadas con la reserva de pruebas oftalmológicas.  

Nuestro proceso de descubrimiento nos informó de que las plataformas estaban sobreatribuyéndose. Para solucionar este problema, era fundamental crear un modelo de atribución personalizado para aprender a confiar en los datos que se generaban. También necesitábamos crear un modelo que tuviera sentido desde el punto de vista del comportamiento humano y que combinara las percepciones diarias del mundo real para ofrecer una única fuente de verdad.

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Cartografía y prioridades futuras

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Lo que siguió fue un proceso iterativo con la marca durante 18 meses para desarrollar sus capacidades de análisis de marketing de una forma que antes no podía hacer porque carecía de la visibilidad con la frecuencia y el volumen necesarios para tomar las decisiones correctas. La modelización inicial basada en datos de visión diaria arrojó buenos resultados, pero era necesario mejorar la precisión.

Dedicamos tiempo a realizar pruebas y validaciones con datos de la plataforma y otros modelos de atribución y resultados anteriores de MMM, al tiempo que experimentábamos con Google Cloud y configurábamos programadores que permitían que los flujos se ejecutaran automáticamente. También era importante hacer evolucionar las capacidades de la marca en IA y ML para ofrecer expectativas realistas, capacidades de entrega y resultados potenciales en todo el patrimonio de la empresa.

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Implantar el cambio

Diseñamos y construimos una serie de soluciones a medida:

• Paradigma: Una herramienta de atribución y optimización digital que se ejecuta en Google Cloud y que funciona con total independencia de las cookies. Los conocimientos sobre el rendimiento de los medios se implementan en un modelo que recibe nuevos conocimientos a través de los datos de los canales de medios, que se comparan con el número de pruebas oculares reservadas. Crea resultados automatizados y lógicos, así como recomendaciones de previsión de ritmo para una combinación de medios.    
• Algoritmo de capacidad: La compra algorítmica automatizada de medios se alojó en Google Cloud y se utilizó para optimizar los presupuestos de campaña a nivel diario y local. Desplaza el presupuesto entre las zonas geográficas de las tiendas en Facebook, búsqueda y compra programática para dirigir la afluencia a las ubicaciones con franjas horarias disponibles.
• Cuadro de mandos de simulación: Desarrollamos un cuadro de mandos interactivo de simulación a medida que proporcionaba a la marca una plataforma desde la que modelar y simular cómo quería gastar sus presupuestos de medios a nivel diario, independientemente de la plataforma.  

Éxito a corto plazo y legado a largo plazo  

Nuestro trabajo de modelización ha demostrado una clara mejora del rendimiento y ha aportado un valor empresarial real.

• 16% menos de coste por adquisición - Esto equivale a un ahorro anual en inversión en medios de 3.100,00 DKK  
• Un 15% más de pruebas oculares en toda la cartera de tiendas con el mismo presupuesto en comparación con las estrategias existentes.

La marca puede ahora optimizar las inversiones en medios digitales basándose en millones de señales e impresiones de datos dinámicos en directo, sin depender en absoluto de cookies e ID. Garantiza una base de datos preparada para el futuro y una asignación y un ritmo holísticos del presupuesto en toda la empresa.  

La marca también quedó tan impresionada con el trabajo que desde entonces ha desarrollado un seguimiento interno de la fuente de la verdad para abordar los silos en otras partes de la empresa. Hoy en día, el tiempo real y la dinámica son el único camino para esta empresa, que ha cambiado su MMM regular a ser un proceso trimestral -a partir de anualmente- y también tiene la intención de mover todas sus soluciones de BI en un único tablero de fuente de verdad MMM.