Personalización y Segmentación en CTV: Claves para Optimizar la Publicidad Digital

En el dinámico mundo de la televisión conectada (CTV, Connected TV), la personalización y segmentación de anuncios han pasado de ser simples herramientas de marketing a convertirse en elementos esenciales para el éxito de cualquier campaña publicitaria. En un entorno donde los consumidores tienen más control sobre lo que ven y cómo lo ven, ofrecer anuncios relevantes no solo mejora la eficacia de las campañas, sino que también optimiza la experiencia del usuario, creando conexiones más significativas entre las marcas y sus audiencias.

Este artículo explora la importancia de la personalización y segmentación en CTV, cómo las marcas pueden utilizar datos de primera, segunda y tercera parte para crear audiencias personalizadas, y las tecnologías clave que están impulsando este cambio, como las plataformas de gestión de datos (DMPs), los identity graphs y el machine learning.

La Importancia de la Personalización y Segmentación en CTV

En la publicidad tradicional de televisión, los anuncios solían estar dirigidos a audiencias masivas, lo que hacía difícil medir su efectividad real. Sin embargo, en la era de la televisión conectada, los anunciantes tienen acceso a datos detallados sobre los usuarios y sus hábitos de visualización. Esta abundancia de datos ha transformado la publicidad, permitiendo que las marcas ofrezcan anuncios altamente personalizados, segmentados por una variedad de factores como intereses, comportamiento, ubicación y dispositivo.

La personalización no solo aumenta las probabilidades de que el espectador interactúe con el anuncio, sino que también mejora la percepción de la marca. Los estudios han demostrado que los usuarios están más dispuestos a ver anuncios si estos son relevantes para sus intereses o necesidades. Además, la segmentación adecuada permite a las marcas maximizar su retorno de inversión (ROI), al evitar gastar presupuesto en audiencias que no tienen interés en sus productos o servicios.

Técnicas para Crear Audiencias Personalizadas en CTV

Una de las principales ventajas de la publicidad en CTV es la capacidad de segmentar a los usuarios de manera precisa, utilizando diferentes tipos de datos. Las marcas pueden crear audiencias personalizadas en función de información recopilada de tres fuentes principales: datos de primera parte, datos de segunda parte y datos de tercera parte. Veamos cómo se utilizan cada uno de estos tipos de datos en CTV.

1. Datos de Primera Parte

Los datos de primera parte son aquellos que una empresa recopila directamente de sus clientes o usuarios a través de interacciones en sus propios canales. En el contexto de CTV, esto puede incluir datos de usuarios que se han registrado en una aplicación de streaming, su historial de visualización, preferencias de contenido y datos demográficos.

Utilizar datos de primera parte permite a las marcas personalizar sus anuncios de manera altamente precisa. Por ejemplo, un servicio de streaming puede mostrar un anuncio de una serie nueva a usuarios que han visto contenido similar o que pertenecen a un grupo demográfico específico que es más probable que disfrute de ese tipo de programa.

2. Datos de Segunda Parte

Los datos de segunda parte son aquellos que se obtienen mediante asociaciones con otras empresas. En CTV, los servicios de streaming y los anunciantes pueden compartir datos para crear perfiles de audiencia más completos. Un ejemplo sería que una marca de ropa colabore con una plataforma de streaming para dirigirse a usuarios que hayan visto programas relacionados con la moda o estilos de vida.

La ventaja de los datos de segunda parte es que amplía el alcance de la personalización al permitir a las marcas acceder a información que de otro modo no tendrían, sin necesidad de recurrir a datos más amplios y menos específicos.

3. Datos de Tercera Parte

Los datos de tercera parte son aquellos que se compran a proveedores externos y que incluyen información sobre los comportamientos en línea y offline de los consumidores. Aunque los datos de tercera parte suelen ser menos precisos que los de primera y segunda parte, siguen siendo útiles para alcanzar nuevas audiencias o complementar los perfiles de usuario existentes.

En CTV, los datos de tercera parte permiten a las marcas segmentar a los usuarios según intereses y comportamientos amplios, como si han realizado búsquedas recientes de productos similares o han visitado sitios web relacionados.

Segmentación en CTV: Factores Clave

Para que las campañas de CTV sean realmente efectivas, es esencial segmentar las audiencias adecuadamente. Algunas de las principales formas de segmentar en CTV incluyen:

1. Segmentación por Contenido

Los anuncios pueden ser ajustados en función del contenido que el usuario está viendo. Por ejemplo, un servicio de streaming puede mostrar anuncios de películas de acción a usuarios que están viendo una serie o película del mismo género. Esta segmentación contextual asegura que los anuncios sean más relevantes y estén alineados con los intereses del usuario en ese momento.

2. Segmentación por Dispositivo

Los usuarios consumen contenido en una variedad de dispositivos conectados: smart TVs, dispositivos de streaming como Amazon Fire o Roku, y consolas de videojuegos, entre otros. Segmentar por dispositivo permite a los anunciantes ajustar sus creatividades según las características de cada uno. Por ejemplo, los anuncios en una televisión inteligente podrían ser más largos o interactivos que los que se muestran en dispositivos móviles.

3. Segmentación por Ubicación

La segmentación geográfica sigue siendo una de las herramientas más efectivas en la publicidad digital. En CTV, las marcas pueden ofrecer anuncios adaptados según la ubicación geográfica del usuario. Esto es particularmente útil para campañas locales o regionales, donde el objetivo es llegar a un público en una ubicación específica con mensajes relevantes para su entorno.

Tecnologías Clave para la Personalización y Segmentación en CTV

Para lograr una personalización y segmentación avanzadas, las marcas dependen de varias tecnologías innovadoras que facilitan el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Algunas de las principales tecnologías que están impulsando la personalización en CTV incluyen:

1. Plataformas de Gestión de Datos (DMPs)

Las Data Management Platforms (DMPs) son herramientas que recopilan y organizan datos de diversas fuentes para crear perfiles detallados de los usuarios. Estas plataformas permiten a las marcas segmentar audiencias según múltiples factores, como el comportamiento de visualización, el historial de compras y datos demográficos. Los DMPs son esenciales para la segmentación de audiencias en CTV, ya que permiten combinar datos de primera, segunda y tercera parte para crear perfiles ricos y detallados.

2. Identity Graphs

Los identity graphs son bases de datos que consolidan información de múltiples dispositivos y puntos de contacto para crear un perfil único de cada usuario. Dado que los usuarios ven contenido en diferentes dispositivos y aplicaciones, los identity graphs son clave para garantizar que los anuncios personalizados lleguen a la persona correcta, sin duplicación, a través de todos sus dispositivos.

Esto es fundamental en un mundo donde un usuario puede comenzar a ver una película en su televisión y luego continuar en su tablet o smartphone. Los identity graphs aseguran que los anuncios sean coherentes y relevantes en todos estos puntos de contacto.

3. Machine Learning

El machine learning está revolucionando la personalización en CTV al permitir a las marcas analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real para identificar patrones y predecir comportamientos. Las soluciones basadas en machine learning pueden ajustar automáticamente los anuncios que se muestran a cada usuario, optimizando las campañas en función de lo que genera mejores resultados.

Por ejemplo, si un sistema detecta que un usuario tiene una mayor probabilidad de interactuar con anuncios de una categoría en particular, ajustará el contenido que se le muestra para maximizar la relevancia y el impacto de la campaña.

Personalización, la Clave del Éxito en CTV

La personalización y segmentación en CTV son fundamentales para crear campañas publicitarias más eficaces y optimizadas, al tiempo que mejoran la experiencia del usuario. A medida que las marcas adoptan un enfoque más basado en datos, la combinación de DMPs, identity graphs y machine learning permitirá no solo identificar mejor a las audiencias, sino también entregar el mensaje adecuado, en el momento adecuado y en el dispositivo correcto.

Para las marcas que buscan aprovechar el potencial de la televisión conectada, invertir en tecnologías de personalización avanzadas es clave para aumentar la efectividad de sus campañas y obtener un retorno de inversión (ROI) más alto. A medida que el ecosistema de CTV continúa evolucionando, las marcas que dominen estas técnicas estarán en una posición privilegiada para captar la atención de los consumidores y lograr un impacto duradero.