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NO ES LO QUE VIENE: YA ESTÁ AQUÍ Y AHORA
(Por Edgardo Ritacco, director periodístico de adlatina.com) - Infinidad de información generada en la actividad de la gente, sus relaciones con las empresas y marcas, se acumula en una monstruosa red que duplica su volumen cada dos años. La big data puede incluso poner en riesgo el derecho a la privacidad. No es de extrañar, entonces, que despierte una fuerte controversia. La publicidad está en la primera fila de sus usuarios: la mayor injerencia de la información empieza a dejar de lado al marketing intuitivo, que reinó a lo largo de muchos años.
En el último Foro Económico Mundial, celebrado en Davos, Suiza, se definió a la big data como “una nueva clase de activo económico, como la moneda o el oro”.
En sus tiempos de esplendor, el legendario publicista norteamericano Bill Bernbach aseguraba: “Estamos tan ocupados midiendo la opinión pública que nos olvidamos de que la podemos moldear. Estamos tan ocupados escuchando las estadísticas que nos olvidamos de que las podemos crear”.
Pero el tiempo no pasa en vano. Hoy en día la publicidad sigue teniendo como objetivo “moldear” a la opinión pública para que se vuelque a la compra de un producto o un servicio, o elegir un presidente, pero el arsenal de que dispone para medir las voluntades e inclinaciones de la gente ha crecido monstruosamente. De aquellas tímidas estadísticas de los años ‘40 o ’50 con las que se distinguían borrosamente sectores socioeconómicos, se ha saltado a lo que ahora se conoce como “big data”, una cantidad casi ingobernable de datos que penetran en la vida de las personas y detectan preferencias, reacciones, actitudes e inclinaciones hasta rozar en ciertos casos con la violación de la privacidad.
En el último Foro Económico Mundial, celebrado en Davos, Suiza, en enero pasado, se publicó un informe titulado “Big Data, Big Impact”, que declaró a la big data como “una nueva clase de activo económico, como la moneda o el oro”.
¿Qué es, específicamente, la Big Data? Una idea cultural o un término de marketing, que resume las tendencias avanzadas en tecnología que abren las puertas a un nuevo approach de entendimiento del mundo y la toma de decisiones. Como un gigante en pleno movimiento, la data crece a un ritmo del 50% por año, (o se duplica cada dos años), estima la firma IDC, de investigación tecnológica.
A fines del siglo XIX, el empresario y publicista estadounidense John Wannamaker pronunció una frase que se hizo famosa y se conserva hasta los tiempos que corren; “La mitad del dinero que yo gasto en publicidad está desperdiciado. Pero no tengo idea de cuál mitad es”. En la actualidad, ya en siglo XXI, muchos anunciantes pueden decir exactamente lo mismo a pesar de que tienen a su alcance una cantidad inimaginable de informaciones y recursos para averiguarlo.
Siempre se habló del return on investment (ROI) de la publicidad de marca, cuando los expertos en marketing de todo el mundo son interrogados para justificar los presupuestos que manejan. De hecho, muchos clientes han perdido valor de marca al decidir no hacer publicidad por no saber cuál es concretamente el ROI. “Pero la publicidad de marca no está diseñada por naturaleza a generar ventas”, explica James Dodd, director de planeamiento estratégico de Dutcher. “Se trata de un medio por el cual se crea la percepción, diferenciación y consideración del producto”.
Afirma que el marketing de siglo XXI ya no gira en torno al ROI. “Se aplica a reforzar el return of customer (ROC), maximizando la relación entre el producto y un individuo”, sigue Dodd. “Su objetivo es que quien compra algo vuelva a hacerlo más a menudo, y también nuevas cosas, una y otra vez, hasta que se conviertan en algo más que un consumidor: en un defensor, un abogado de su marca”.
Por cierto que la publicidad tradicional no puede lograr eso con sus argumentos. Los medios tradicionales pueden crear percepción de marca, y en eso siguen siendo eficaces. Pero nadie puede hablarle a un aparato de radio, ni enviar señales a un cartel luminoso de la calle. Para que se produzca un intercambio de ida y vuelta es necesario darle paso a la tecnología.
En estos tiempos, los consumidores que compran y venden online están –sin darse cuenta- diciéndoles a los marketers todo lo que estos soñaron con saber durante años. Qué compran, cuándo lo hacen, y qué cantidad. De allí que la data sea tan poderosa, porque, bien utilizada, puede crear una comunicación relevante.
La big data, coinciden muchos analistas, puede ayudar a los “decision makers” a conocer mucho de las preferencias, actitudes, necesidades y recientes compras de los consumidores. Por este motivo es natural que los ejecutivos de publicidad quieran enganchar sus vagones al movimiento de la big data, en su afán de entregar promociones relevantes y significativas a grupos más refinadamente elegidos de potenciales compradores.
Ejemplos abundan. Por caso, el Financial Times utiliza la big data para optimizar los precios de los avisos por sección, audiencia, parámetros geográficos y la hora del día. Con este procedimiento, el diario fue capaz de optimizar las ventas en áreas que venían rezagadas en su movimiento.
El New York Times, en un reciente artículo, señala que la big data puede ayudar a las organizaciones políticas a desarrollar y afinar el target de sus mensajes hacia los potenciales votantes, basados en donde viven, sus elecciones anteriores y los sitios Web que visitan con mayor frecuencia. De hecho, en las dos últimas elecciones norteamericanas la big data jugó un papel subterráneo pero crucial.
El no de Hegarty
Un notable creativo publicitario, John Hegarty, fundador de la agencia Bartle Bogle Hegarty, se enfrentó a la corriente en la última reunión de publicistas europeos, al insistir en que la publicidad necesita aumentar su juego creativo en lugar de esperar todo de las nuevas plataformas de medios. “Yo me pasé la vida tratando con gente que ha tenido toda la data del mundo, y todavía no han inventado nada”, bramó en la apertura del congreso.
Hegarty nombró la soga en la casa del ahorcado: puso como ejemplo al reciente escándalo que se produjo en Europa con la venta de carne de caballo en lugar de la vacuna. “Miren ustedes” dijo. “Los supermercados reciben una increíble cantidad de data pero no se dieron cuenta de que estaban entregando carne equina a la gente. Alguien en la línea de suministros debería haber tenido un panorama más completo del proceso. Pero no, usted mira demasiado a la data y no ve a la realidad que está pasando a su lado”.
Uno de los integrantes del panel, Bob Greenberg, fundador, chairman y CEO de R/GA, le replicó en el acto: “Un uso creativo de la data es también una posibilidad. La visualización de la data ha creado caminos que se pueden tomar para unirla a un evento en vivo, como cuando yo camino en la Nike Town y ellos sabrán quién soy y serán capaces de servirme un contenido relevante”.
Pero Hegarty no quedó impresionado con el ejemplo. Su respuesta fue áspera: “No estoy seguro de querer que la gente sepa quién soy. Eso me parece algo orwelliano, y como tal lo objeto. No quiero que la gente sepa qué cosa bebo por las mañanas y qué bebo por la noche. Pienso que ahí hay un gran problema: a lo largo de la historia hemos combatido por nuestra libertad de ser un individuo, y ustedes están quitándonos eso”.
Al desarrollar su posición, Hegarty agregó: “A aquellas marcas que me dicen ‘Yo lo entiendo a usted’, yo les diría “Váyanse de aquí, ustedes no me entienden. Ocúpense de lo suyo, no quiero ser entendido por ustedes. Si a veces no me entiendo a mí mismo”.
¿Qué hacer con tanta info?
De hecho, la existencia de la big data no implica automáticamente que todas las empresas sean capaces de aprovechar todo ese cúmulo de información. Un caso emblemático es el de la cadena Starbucks, que recibe una enorme cantidad de info, y que ha hecho de su aprovechamiento una prioridad. “Howard Schultz no tiene interés en la data. No entiende nada de eso”, dijo Joe LaCugna, director de análisis e inteligencia de negocios de la compañía en el Big Data Retail Forum que se realizó en Chicago. Estaba hablando del presidente de la compañía, de 60 años de edad. Pero el directivo reconoció después que un trimestre entero de operaciones de la cadena se realizan por la vía de su popular “loyalty card”, y que resulta en “enormes cantidades de data. Pero la compañía no está segura de qué hacer con todo eso, hasta el momento al menos”.
También ocurre algo similar con la data de los medios sociales. “Starbucks tiene un equipo que analiza la data social, pero no nos hemos decidido por qué hacer con eso todavía”, dijo LaCugna. Igualmente están trabajando en el tema: “Nosotros tenemos 6 millones de clientes con tarjetas registradas, y ya trazamos los perfiles de la mitad de ellos. Sabemos quién es usted, y sabemos cuán diferente es a los otros clientes”, terminó.
Jim Spanfeller, CEO del Spanfeller Media Group, relata que “la big data llegó despertando grandes expectativas, que a menudo se convierten en grandes desilusiones. El daño que han hecho esos fracasos es especialmente serio si se considera que todo el tiempo se arroja una cantidad de millones de dólares para adquirir y manejar esta información. Los compradores de medios no tienen tiempo para investigar algoritmos, ni tampoco la capacidad de comprenderlos en su totalidad, lo que deja mucho espacio para la sobreventa y la sobre promesa”.
Habida cuenta de esa cantidad de dinero puesta para la recuperación masiva de datos y su correspondiente evaluación, se plantea otra vez la cuestión de cuál es el return on investment. “Lo que abre la puerta a qué se está realmente midiendo… si un click o una mejora concreta en una marca, o mejor todavía, ventas reales”, dice Spanfeller.
Todo esto muestra una disconformidad hacia objetivos inmensurables, como la recordación de la marca y el reconocimiento. “Las compañías no tienen demasiadas ganas de pagar por avisos que no fueron comprados como resultado directo de algún acecho al consumidor”.
El especialista fija entonces su mira en los sitios Web contextuales, “que permiten a los avisos ser parte de la experiencia general del usuario, al destacar la visibilidad de la marca y vincular soluciones a los pensamientos y opiniones que aparecen en el contenido”. Sostiene que “la data y el targeting son partes del futuro digital, y la promesa es grande. Pero debemos tener presente que el contexto será siempre importante, y que la calidad de la data es un factor clave, justo como lo es la calidad del contexto”.
Afinando la puntería
Para algunos expertos, se gastan demasiados dólares en publicidad para alcanzar a muy pocos consumidores calificados. Explican que este problema tiene su origen en una variedad de razones: ¿Cuántas veces se ha visto que la idea que tiene un cliente de su audiencia objetivo para la marca o producto es significativamente diferente de la audiencia real? En forma similar, ¿cuán a menudo se ve que la data que rodea un plan de medios “a medida” termina resultando en que el 50% de las impresiones fueron enviadas contra el target adecuado?
Es esta realidad la que ha impulsado el deseo de muchos anunciantes de ejercer un mayor control para definir quiénes son los miembros del target de su publicidad. Las simples definiciones de la audiencia basadas en la conducta en la Web y la selección de los sitios no son suficientes. “Después de todo, los sitios no compran productos; es la gente la que lo hace, así que los anunciantes quieren saber quiénes están realmente interesados en sus productos y cómo alcanzar a esa audiencia”, dice Dedric Choi, vicepresidente de partnerships y estrategia de [x+1]. “Posibilitar que la data sea capaz de tener este approach ‘audiencia-céntrico’ hacia los medios se ha convertido en la llave mágica para el mundo de la publicidad online”, asegura.
Choi observa que esta necesidad del mercado se puede detectar con sólo ver la explosión de proveedores de data online. “Hay una gran cantidad de jugadores online ‘puros’ como BlueKai, eXelate y Quantcast, que están ganando terreno rápidamente. A estos jugadores se les unieron los proveedores offline tradicionales, como Experian y TARGUSinfo, que están expandiendo agresivamente sus ofertas dentro del espacio online. A veces parece que surgiera un nuevo proveedor de data por día”.
Los anunciantes que están comprando data enfrentan varios desafíos. El mayor fue hasta hace poco la cobertura, pero ésta viene constantemente mejorando a medida que los proveedores consiguen más y más data. Otra dificultad de los anunciantes es cómo entender e identificar qué clase de data necesitan. Diferentes marcas definen a sus audiencias en formas distintas. Algunos usan las simples definiciones demográficas. Otros, como las automotrices, prefieren apuntar a los consumidores “in-market”. Las empresas productoras de bienes envasados a menudo gustan definir a las audiencias según su comportamiento de compras. Para los anunciantes de respuesta directa, el desafío es entender qué data proveerá un aumento en la performance. Pueden ser las demográficas, las geográficas, lo contextual, o todas a la vez.
Desde la perspectiva del comprador de medios, esta diversidad implica la necesidad de tener una mirada agnóstica de la data en el mundo. Porque la clase de data que importa varía ampliamente de anunciante a anunciante y de campaña a campaña; la plataforma ideal debe ser capaz de usar virtualmente todas las fuentes de data. Esto provee la mayor flexibilidad para saciar las necesidades del anunciante.
Choi se entusiasma con los tiempos que corren: “Este es un momento muy emocionante para la publicidad online, y un punto de inflexión para la industria. El aumento de la data y de los intercambios van a permitir finalmente a la publicidad online estar a la altura de su promesa tantas veces repetida de un targeting de precisión, reducir los gastos al apuntar sólo a los consumidores que prometen ser los más valiosos. Y más importante todavía: mejorará tanto los resultados como la confianza de los anunciantes en la efectividad de sus campañas”.
Polémicas aparte, los observadores coinciden en que “el teléfono celular y los browsers de la Web están generando cantidades impresionantes de información. Por eso la big data no es lo que está por venir. Ya está aquí ahora”.
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