Los profesionales del marketing de resultados han sido un recurso infrautilizado hasta la fecha, pero sus años de experiencia en el uso de la IA para el éxito del marketing los convierten en los más adecuados para desempeñar un papel importante en la adopción generalizada de la IA. Los discípulos ciegos de todos los atajos generativos de la IA se quemarán y los que se resistan al cambio se volverán irrelevantes. Nadie lo sabe mejor que los profesionales del marketing de resultados.

En lo que respecta a la carrera armamentística de la IA en el marketing digital, Google, y en menor medida Meta, no fueron tan proactivos a la hora de destacar su trabajo en relación con Microsoft (el mayor inversor en OpenAI, la empresa responsable de GPT-4). Lo irónico es que Google y Meta habían estado a la vanguardia de la incorporación de sus inversiones de larga data en IA, que ya estaba desplegada en casi todos los rincones de las plataformas y productos de Google y Meta Ads.

Google y Meta representan casi la mitad de todo el gasto en publicidad digital en EE.UU. y una parte aún mayor del presupuesto típico para medios de rendimiento. La integración de la IA en Google y Meta se ha centrado principalmente en algoritmos de aprendizaje automático para la puja y la publicación de anuncios. Dicho esto, también hay ejemplos de IA generativa (sugerencia de textos publicitarios y creación de textos publicitarios distintos a partir de permutaciones de titulares y textos existentes), y los tentáculos de la IA se dejan sentir en todo el ecosistema publicitario de Google y Meta. Algunos ejemplos destacados son:

• Performance Max (Google) y Advantage+ (Meta) son campañas automatizadas de principio a fin que utilizan la IA para segmentar, generar anuncios y optimizar los objetivos fijados.
• La puja automatizada establece pujas dinámicas en tiempo real utilizando el aprendizaje automático para optimizar de forma más eficiente el ROI.
• Responsive Search Ads (Google) utiliza IA para mezclar y combinar diferentes partes del texto con el fin de ofrecer la mejor permutación para el buscador individual (el anuncio adecuado para el público adecuado en el momento adecuado).
• En las recientes conferencias Google Marketing Live (GML) y Meta Connect 2023 se anunciaron productos en torno a activos impulsados por IA, imágenes generadas por IA, IA generativa para crear textos publicitarios y mejoras automáticas de la ubicación del texto, el brillo, etc.

En esta misma línea, los profesionales del marketing de resultados, la mayoría de los cuales se ganaron su reputación dirigiendo o supervisando Google y/o Meta Ads, están especialmente capacitados para guiar a los anunciantes a través de la próxima gran fase de la transformación digital. La experiencia de casi media década de la mayoría de los profesionales del marketing de resultados, tanto en el aprovechamiento como en el control de las herramientas de IA, justifica que desempeñen un papel central a la hora de guiar a los equipos de marketing en el desarrollo y despliegue de la adopción generativa de la IA.

¿Qué ventajas ofrece esta experiencia a los profesionales del marketing de resultados?

• Enhebrar la aguja entre la adopción acrítica y la resistencia total al cambio
• Comprensión de la importancia de los datos de alta calidad
• Comprender la importancia de establecer límites y ajustarlos con el tiempo

Aportar un sano escepticismo.

Los expertos en marketing de resultados han tenido que adaptarse y aprender nuevos tipos de automatización muchas veces, y pueden compartir sus historias de guerra. Desde palabras clave de concordancia amplia, autocolocaciones Meta e iteración tras iteración de pujas automatizadas en Google que han salido mal, parece que lo hemos visto todo. Google y Meta fueron pioneros en la incorporación de la inteligencia artificial a los productos publicitarios, y sus representantes impulsaron seriamente la adopción de productos que podían presentar errores y, en el peor de los casos, rendir menos que las alternativas manuales. Sin embargo, Google y Meta también fueron diligentes a la hora de perfeccionar esos productos con el paso del tiempo, y los profesionales del marketing de resultados que no estaban dispuestos a seguir realizando pruebas en los últimos años se quedaron atrás rápidamente. Las palabras clave de concordancia amplia, las pujas automatizadas, las campañas de compras Advantage+ y muchos más productos proporcionaron más escala con una eficacia comparable a la de los productos no basados en IA.

A medida que la IA desempeñe un papel más permanente en la creatividad, la experiencia del cliente, la identificación de audiencias y mucho más, este equilibrio será crucial. Los discípulos ciegos de todos los atajos generativos de la IA se quemarán y los que se resistan al cambio se volverán irrelevantes.

Basura dentro = basura fuera.

Una de las mayores distinciones entre un profesional del marketing de resultados sólido y uno mediocre es su comprensión de que las entradas a la automatización pueden tener un profundo efecto en los resultados. Los profesionales del marketing de resultados que pulsan el botón fácil y pasan de cientos de ofertas manuales a la semana al piloto automático no obtienen buenos resultados. Peor aún, se apresuran a declarar: "¡No funciona!" El volumen y la calidad de los datos son la base de una estrategia eficaz de despliegue de la IA. Saber qué fuentes de datos utilizar y excluir, y qué campañas combinar con cada tipo específico de puja automatizada, es una habilidad crucial. Los profesionales del marketing de resultados saben que deben incorporar datos de calidad de clientes potenciales a las pujas automáticas B2B, iniciar pruebas en campañas con mayores volúmenes de conversión y no lanzar inmediatamente después de unas vacaciones fuertes o de la vuelta al cole.

En este sentido, los profesionales del marketing de resultados cuentan con años de experiencia en "ingeniería rápida" sin ni siquiera darse cuenta de que existía un nombre para ello. Las organizaciones de marketing pueden introducir la IA en el mercado más rápidamente, y beneficiarse antes de los resultados positivos, aprovechando esa experiencia.

Los especialistas en marketing de resultados son maestros del ajuste fino.

El último nivel de dominio que han alcanzado los profesionales del marketing de resultados tiene que ver con el aprendizaje de los entresijos de los algoritmos. Hemos aplicado CPC máximos, límites de costes y palabras clave negativas para frenar los efectos ocasionalmente nocivos de la IA sin control. A un alto nivel, la IA puede ser voluble y la inteligencia humana es crucial para evitar estos fallos. Hemos visto cómo un conjunto de anuncios de alto rendimiento dejaba de funcionar aparentemente de la nada, sólo para que un pequeño aumento del 5% en el objetivo de ROAS lo devolviera a la normalidad. Hemos aprendido a buscar información sobre cómo, por qué y dónde está funcionando la IA:

• ¿El mayor rendimiento se debe a un aumento del CTR o de la tasa de conversión?
• ¿Estamos llegando al mismo público de forma más rentable o a un público mejor?
• ¿Hemos creado mejores anuncios o las plataformas los han adaptado mejor a las personas adecuadas?

Nos hacemos estas preguntas a diario. Esa curiosidad rayana en la paranoia permite a los profesionales del marketing de resultados sacar el máximo partido de la IA, así como limitar los riesgos.

Los profesionales del marketing de resultados conocen los ritmos de la IA, como un mecánico que sabe qué tornillo apretar para que deje de sonar el traqueteo del coche. Este kilometraje, o dicho de forma anacrónica "inteligencia humana", es difícil de replicar.

Este kilometraje AI y sus amplias aplicaciones son la razón por la que los vendedores de rendimiento deben tener un asiento en la mesa. Como líder de una agencia, estoy mejor equipado para opinar sobre cómo utilizamos la IA para abordar tareas, informes, integración de datos, scripts e implementar procesos en torno a la IA gracias a ese ADN de rendimiento.

Sepi Motamedi, Global Broadcast Industry Marketing Lead de NVIDIA, moderó la mesa redonda. Nuestro vicepresidente senior de innovación, Lewis Smithingham, participó en la mesa redonda junto a Nina Walsh, responsable de desarrollo de negocio de M&E para APJ y América en AWS, y Richard Hastie, director senior de visualización profesional en NVIDIA. Combinando sus perspectivas únicas, los panelistas discutieron cómo la producción definida por software aborda desafíos comunes en la radiodifusión tradicional, como la reducción de costes, el aumento de la flexibilidad y la disminución de la huella de carbono.

¿Qué es la producción definida por software?

El panel comenzó con un desglose de la producción definida por software. Hastie lo explicó de forma sencilla: "Se trata de disponer de un software que se abstrae completamente del hardware y que puede ejecutarse en cualquier lugar, ya sea en la nube, en hardware estandarizado en el centro de datos o incluso en dispositivos de energía optimizada o de ubicación optimizada en la periferia" Es esa neutralidad y versatilidad, dijo Hastie, lo que hace que la producción definida por software cambie las reglas del juego.

Básicamente, la producción definida por software libera al sector de las limitaciones que lo han frenado. Smithingham compartió una anécdota sobre cómo montó un espacio con un proyector 8K para sumergirse en los partidos de la NHL de la temporada, "pero me di cuenta de que el programa sólo se emite a 720p. ¿Por qué? No estamos innovando porque estamos muy atados a modelos financieros construidos en torno a la infraestructura física."

Este es un punto importante, ya que la producción definida por software elimina efectivamente los aspectos más costosos de la producción. No hay necesidad de una gran planta física compuesta por salas de control o camiones de OB que cuestan decenas de miles de dólares en alquiler cada día, o millones para comprar. La tecnología también reduce el número de personas sobre el terreno, lo que supone un importante ahorro en el transporte de personas y equipos. Hemos calculado que nuestra oferta definida por software puede reducir los costes en un 50% o más en comparación con la radiodifusión tradicional.

A pesar de los modelos financieros, la cautela es otra barrera que históricamente se ha opuesto a la innovación. Es fácil entender por qué. Los profesionales de la radiodifusión deben evitar diversos riesgos en la configuración tradicional: los generadores pueden averiarse, un cable puede tropezar, y la lista continúa. ¿Por qué añadir más riesgos cambiando por completo la configuración (y los conocimientos) necesarios para producir una emisión?

Aunque hay una curva de aprendizaje necesaria, afirma Hastie, otros sectores han demostrado que se puede migrar a la nube y, en última instancia, reducir el riesgo. "Permítanme disipar algunos riesgos: la difusión, los medios de comunicación en tiempo real pueden realizarse absolutamente utilizando hardware estandarizado. Se puede hacer en la nube, se puede hacer on-prem", dijo. "Es irrelevante dónde se encuentre el hardware. Y, de hecho, sólo hay que mirar a otras industrias para validarlo" Señala cómo la bolsa y los servicios médicos funcionan hoy en día en la nube, con miles de millones de dólares (y vidas humanas) en juego en la confianza de que la tecnología se mantendrá siempre estable.

Entonces, ¿cómo eleva la producción definida por software el potencial creativo? Smithingham presentó un vídeo con algunas de nuestras emisiones más destacadas.

Permitir flujos de trabajo de producción flexibles y versátiles.

Smithingham señaló que en los proyectos presentados anteriormente, la mayor parte del equipo no estaba in situ y, a menudo, no se encontraba en el mismo continente, con talentos repartidos por varios estados de EE.UU., Brasil, Argentina, Alemania y más. Este punto hace referencia a otra clara ventaja de la producción definida por software: la flexibilidad a la hora de reunir al equipo ideal para el proceso creativo.

Además de la forma en que se construye el equipo, un enfoque definido por software abre oportunidades para adaptarse rápidamente a las demandas de producciones o localizaciones individuales. Hastie cuenta la anécdota de un locutor deportivo que llevaba tres maletas de equipo a cada partido porque era imposible saber qué equipo se iba a necesitar hasta llegar allí.

"Si llegaban al lugar del partido y necesitaban un codificador adicional, era posible que no lo tuvieran en la maleta de transporte. En ese momento, no podían cambiar ni desviarse del programa previsto", explica. "Pero ahora, en el mundo definido por software, solo tienen que descargar una aplicación más y desplegarla, o pueden enviarla a la nube y conectarse a ella, y listo. Es empoderador cuando piensas en la capacidad que la producción definida por software realmente aporta a la creatividad y la creación de producción."

Desbloquear la personalización y la relevancia a escala.

La flexibilidad desbloqueada por la producción definida por software permite una mayor personalización necesaria para adaptarse a los hábitos de visualización actuales. Walsh afirma que una de las principales ventajas de esta tecnología es "poder responder a las necesidades y peticiones del público casi en tiempo real, asegurándonos de que creamos los contenidos cuando y donde ellos quieren. Tenemos esa flexibilidad para utilizar a los artistas y directores que queramos al mismo tiempo, sin que las fronteras y las zonas horarias supongan una restricción"

La capacidad de adaptarse en tiempo real a la demanda de la audiencia es crucial, porque hay una gran necesidad de personalización, sobre todo entre los aficionados al deporte. el 73% de los telespectadores deportivos considera que el uso de los datos de los aficionados por parte de los propietarios de los derechos es "decepcionante" (23,4%) o "inferior a las expectativas, pero se está recuperando" (49,7%).

Un ejemplo de cómo los flujos de trabajo definidos por software pueden ayudar a ofrecer contenido relevante es nuestra oferta de resúmenes de IA centrados en los aficionados, anunciada en IBC en colaboración con AWS y NVIDIA. Esta oferta utiliza IA y aprendizaje automático para recortar al instante los momentos destacados de las retransmisiones en directo. El modelo de IA es capaz de segmentar personas y objetos individuales en retransmisiones en directo y elimina eficazmente la necesidad de selección y edición manual, un proceso que suele requerir mucho tiempo.

La regionalización de los contenidos es uno de los principales espacios en blanco que Walsh abordó, basándose en su interés por Asia-Pacífico y Japón. "La región es tan diversa que hay que localizar los contenidos en distintos idiomas", explica. "También hay que llevar los contenidos a nivel internacional desde EE.UU. y Europa para que lleguen a esas audiencias, porque no quieren sólo contenidos locales, y viceversa"

Walsh citó la tecnología Every Shot Live del PGA Tour como un buen ejemplo de adaptación regional a gran velocidad. Con ella, las cadenas pueden seguir a los jugadores que son importantes para sus audiencias locales, en lugar de depender de una única retransmisión global que se centra en los pocos que más rinden. "No tener que desplazar a un equipo, filmarlo uno mismo, seguir a ese equipo a todas partes... te da esa flexibilidad para poder tomar esas imágenes, llevarlas localmente a la audiencia y ofrecer el máximo valor de entretenimiento", afirma Walsh.

La sostenibilidad está por fin al alcance de las cadenas.

La flexibilidad y los contenidos personalizados están muy bien, pero la sostenibilidad es una ventaja crucial que permite la producción con software. "Siempre se ha dado por sentado que la producción no puede ser sostenible. nunca va a cambiar, necesitamos ocho generadores", afirma Smithingham.

Pero tras adoptar la producción definida por software y convertirla en la norma de nuestras emisiones, una auditoría de PWC descubrió resultados reveladores: "Descubrimos que en siete programas produjimos 0,1 toneladas métricas de carbono, lo que en realidad es un error de redondeo. Un vuelo de ida de San Francisco a Nueva York supone seis veces esa cantidad", explica Smithingham. "Descubrimos una reducción del 88% en la huella de carbono en comparación con ferias anteriores" Algunas de las formas en que la producción definida por software reduce las emisiones de carbono son la eliminación de la necesidad de desplazar equipos completos y la reducción de la dependencia de aparatos y camiones de emisión que consumen mucha energía.

La oportunidad de la sostenibilidad demuestra por qué el sector debe cambiar. "Hoy en día, las cadenas de televisión tienen que mostrar realmente sus credenciales ecológicas. El lavado de cara ecológico no es aceptable, no lo es hoy y desde luego no lo será en el futuro", afirma Hastie.

La producción por software es cada vez más accesible para todos.

Aunque la producción definida por software puede tener actualmente una curva de aprendizaje (ingenieros de emisión que entienden la tecnología de la nube y TI), NVIDIA, AWS y Media.Monks están trabajando para hacer que las cadenas de televisión y las marcas puedan acceder más fácilmente a los procesos de producción basados en software. Fan-Focused AI Highlights, y nuestra oferta de producción definida por software en general, son dos ejemplos de ello".

Sobre esta necesidad, Walsh compartió su enfoque para ayudar a los clientes a elaborar estrategias y planificar su adopción de AWS. "¿Cómo pasan de estas soluciones internas a aprovechar estas soluciones de software? Formación, capacitación, redefinición de las funciones y la estructura de los equipos... es necesario establecer una estrategia clara"

Con estas medidas, las cadenas de televisión pueden prepararse mejor para crear y ofrecer contenidos que el público de hoy realmente quiera ver. "Nos enfrentamos a una multidimensionalidad en la difusión de contenidos", afirma Smithingham. "A medida que los medios de comunicación pasan de la radiodifusión a TikTok y Fortnite, tener esa flexibilidad como creadores y organismos de radiodifusión realmente cambiará la forma en que entregamos y personalizamos nuestro contenido."

Para las marcas, este proceso liderado por la audiencia puede resultar complejo. Mientras que la creación de contenido por parte de los usuarios surge en total libertad, las marcas se mueven en espacios más controlados y limitados. A menudo, estos espacios se diseñan “de pe a pa”, lo que restringe la espontaneidad. El contenido viral, en cambio, no conoce límites ni fronteras, y navega libre entre medios, plataformas e incluso formatos. 

Con guías de estilo, gestión de riesgos y muchas otras cosas a tener en cuenta, es comprensible que la espontaneidad no sea el fuerte de algunas organizaciones. Sin embargo, ser parte de este proceso de creación puede hacer la diferencia entre una marca exitosa y una desconocida. Analicemos, entonces, por qué es relevante el fenómeno de la transformación del contenido y qué deben tener en cuenta las marcas para ser parte del proceso de creación.

La iteración de contenido funciona como conector social. 

En la actualidad, las personas conectamos con otras a través del contenido: intercambiamos memes, TikToks y todo tipo de publicaciones como una forma de establecer vínculos. Ya sea para demostrar gustos similares, expresar algo sin necesidad de escribirlo o simplemente hacer sonreír a alguien, el contenido que compartimos nos une.

Lo más interesante es que no nos quedamos de brazos cruzados si no encontramos el contenido que necesitamos. Lo creamos, a menudo utilizando otros como referencia y luego personalizándolo según nuestras necesidades. De esta manera, todo eso que compartimos digitalmente satisface nuestras necesidades creativas, expresivas y de comunidad. Nos hace sentir parte de un grupo, ya sea pequeño o grande.

Un ejemplo de esto es el caso del perrito Cheems, que volvió a ser noticia tras la triste noticia de su fallecimiento. El fénomeno Cheems surgió originalmente a raíz de una foto publicada por su dueña, que años después fue retomada por otro usuario en forma de meme. Estos memes son ejemplos de cómo la iteración de contenido se ha convertido en una forma importante de conexión social, y es esperable que las marcas busquen hablar este lenguaje. Aunque algunas prefieran evitarlo por miedo a desviarse de su identidad de marca, otras han sabido incorporarlos exitosamente en sus contenidos.

La nostalgia se transforma en una oportunidad.

No podemos hablar de cómo el público adopta una marca sin mencionar al fenómeno Barbie, que no solo ha roto récords a nivel taquilla y marketing, sino que también fue un éxito rotundo en la generación de contenido por los usuarios. En plataformas como TikTok, fue adoptada y replicada por la audiencia, con críticas y alabanzas después de verla, así como a través del surgimiento de numerosas tendencias. Por ejemplo, las decenas de novios invitando a sus parejas a ver la película regalándoles una Barbie, que se volvió viral en TikTok.

Además, las canciones de la banda sonora de la película también fueron retomadas en la plataforma. Es el caso de la canción "What was I made for?" de Billie Eilish. El contenido inicial que acompañaba la canción estaba relacionado con la película, con ediciones de escenas y momentos destacados. Posteriormente, la canción se transformó en una opción para sonorizar contenido sobre sisterhood o momentos de reflexión que conmueven.

Barbie, junto con otros fenómenos, abrió puertas para que las marcas participen en conversaciones significativas y creen contenido cautivador. Oportunidades como estas exigen que las marcas sean ágiles y receptivas, ya que estas conversaciones tienen lugar en un momento específico y fugaz. Sin embargo, es importante mencionar que las limitaciones de tiempo no deben obstaculizar el enfoque estratégico de una marca. Las colaboraciones entre Barbie y Oppenheimer, por ejemplo, captaron una atención significativa en ciertos mercados, pero no fue bien recibida por los espectadores japoneses.

Dicho esto, algunas marcas dieron con el mensaje justo, entrelazando de manera fluida la película y su propia identidad de marca. Por ejemplo, este posteo que realizamos junto a KFC México, el cual generó 1.7 millones de alcances orgánicos en Facebook, lo cual representa un aumento 14.7 veces por encima del promedio de una publicación habitual de la marca. 

De gusto culposo a un espiral infinito de contenido.

En México, recientemente se vivió el fenómeno de La Casa de los Famosos, un reality show producido por Endemol y transmitido por Vix y Televisa-Univision. El programa se convirtió en un verdadero generador de contenido, donde cada situación tenía el potencial de ser retomada en otras plataformas. Al entrar en cualquier red social, era inevitable encontrarse con contenido relacionado con el programa. Los edits en TikTok y Reels parecían interminables y se extendían a grupos de WhatsApp e incluso a conversaciones cara a cara.

Como se mencionó anteriormente, la iteración de contenido es una parte fundamental en el día a día de las generaciones más jóvenes, como los millennials, la Generación Z y la Generación Alpha, a las que muchas marcas (quizás la mayoría) buscan hablarles. Esto presenta una oportunidad única para que las marcas interactúen con su audiencia al proporcionar plataformas para la autoexpresión y creatividad.

Con ese fin, los productores del programa fueron hábiles al elegir participantes que ya tenían una base amplia de seguidores en social media. En otras palabras, aprovecharon la oportunidad de capitalizar la popularidad de los concursantes para generar un interés genuino, de manera similar a cómo las marcas se asocian con influencers que conectan con su público objetivo. Como prueba del poder de estas conexiones, la ganadora del programa inicialmente alcanzó la fama por su capacidad para forjar conexiones genuinas con sus seguidores a través de lives auténticos y espontáneos.

En general, el auge fue tal que vimos marcas dentro y fuera del programa tratando de aprovechar el fenómeno y ser parte de la conversación. El objetivo era entrelazar su narrativa con la conversación en curso, convirtiéndose efectivamente en una extensión orgánica del impacto cultural del programa. Esto nos lleva de vuelta a nuestra premisa central: tu marca existe hasta que la gente va más allá de la participación pasiva y la adopta como propia. 

Técnicas para la cocreación de contenido y cultura con los consumidores.

La mejor parte de ver la producción de contenido como un proceso iterativo es que coloca a las personas en el centro. Todos los consumidores podemos ser creadores de contenido, y esta especie de "anarquía de contenido" es lo que lo convierte en un gran vehículo de comunicación.

Aquí es donde muchas marcas se encuentran con una dificultad: la de proponer y retomar ese contenido, ya que se conciben a sí mismas como sistemas de significados inamovibles (valores, esencia, identidad visual, etc.) que les cuesta adaptarse y ceder el protagonismo. En otras palabras, las marcas son demasiado rígidas en un mar de contenido adaptable.

La buena noticia es que existen diferentes mindsets que pueden adoptar para cocrear la cultura junto a sus consumidores sin dejar de lado sus valores. Repasemos, entonces, algunos enfoques a tener en cuenta:

• Sé un team player, no solo un player. Debemos pensar en nuestra audiencia como parte de nuestro equipo, y convertirnos en team players. Permite que la gente se apropie de tu marca, no solo en el momento de compra o consumo, sino también en el contenido que desean consumir y, sobre todo, replicar.
• Mantente listo para transformarte rápido. La consistencia y unicidad de tu marca no deben entrar en conflicto con tu adaptabilidad. Tu marca significa algo para la audiencia, pero ese significado no es estático. La capacidad de reacción para ser parte y potencializar la conversación debe ser rápida. Evita los procesos exhaustivos de aprobación y explora la opción de compartir contenido generado por el usuario; hay un gran valor en la manera orgánica en la que tu audiencia ya se relaciona con tu marca (además, puedes reducir costos de producción).
• Piensa menos como marca y más como persona. Los conceptos de buildability y personificación son particularmente importantes en esta instancia: por un lado, es importante entender que si bien el contenido que retoma la audiencia no tiene un CTA de venta, puede ser igual o más poderoso que otros assets en la construcción de tu marca, ya que refuerza las estructuras de memoria entre la audiencia. Además, existen plataformas como TikTok que demandan un mayor grado de humanidad. Esta personificación verá sus orígenes en ese sweet spot entre tu esencia o personalidad de marca y el momento de vida de tu audiencia (en particular cómo se comporta, cómo se expresa y qué le interesa). Y, lo más importante, tu marca deberá asumir su imperfección tal como lo hacen las personas.

En resumen, creo que debemos comenzar a preguntarnos lo siguiente: si las marcas nacen y se desenvuelven dentro la cultura, y la cultura es algo vivo y en constante transformación, ¿por qué las marcas deberían comportarse como algo estático, rígido e inerte en lugar de reflejar el dinamismo de la cultura? 

El impacto de las HBCU: Impulsar la inclusión y amplificar las voces.

LosColegios y Universidades Históricamente Negros (HBCU) se crearon en Estados Unidos principalmente a finales del siglo XIX y principios del XX para ofrecer oportunidades de educación superior a los afroamericanos que quedaban excluidos de las instituciones predominantemente blancas debido a la segregación racial y la discriminación. En una época marcada por la desigualdad racial sistémica, estas instituciones desempeñaron un papel fundamental en el empoderamiento de los negros a través de la educación, fomentando sus cualidades de liderazgo e impulsando la causa de los derechos civiles.

Las HBCU trascienden la noción tradicional de educación; son plataformas de lanzamiento que impulsan a las generaciones futuras hacia la grandeza. En los sagrados confines de estas prestigiosas instituciones se nutre la próxima generación de visionarios, impulsores de fronteras y pioneros. ¿Nuestra misión? Cultivar una cantera de talento vibrante que fomente el crecimiento profesional e impulse una transformación en todo el sector. Nos hemos asociado con HBCU para conectar a sus excepcionales graduados con nuestra misión de enriquecer y diversificar el panorama de nuestra industria. Juntos, estamos pasando página a la historia y escribiendo un futuro emocionante e inclusivo

Puedes leer más aquí para saber más sobre estas instituciones y cómo siguen teniendo un impacto significativo en nuestras comunidades en todo el país. Si desea saber más sobre nosotros en la Agrupación, siga leyendo a continuación

Detrás de las voces: Presentamos a nuestros Becarios y sus historias.

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Según estudios de mercado, el 66% de los consumidores afirma que abandonaría una marca si su experiencia no es personalizada. A su vez, se puede considerar como una certeza que el principal diferenciador entre industrias y organizaciones dentro de la misma es la experiencia del usuario que brinda cada una.

¿Qué es un CDP?

Es un software que recopila y unifica datos propios de clientes de distintas fuentes para obtener una visión 360. Este producto permite activar experiencias personalizadas para los usuarios y generar una resolución de identidad. Es decir, que ante las distintas fuentes de datos ingestadas, un CDP permite la asociación de cada usuario con sus características, convirtiendo a un usuario desconocido en uno conocido.

Recomendamos revisar esta nota para entender más profundamente este concepto y sus múltiples funcionalidades.

¿Cómo se implementa un CDP?

La respuesta a esta pregunta es: depende. Esto quiere decir que la forma en la que se implemente un CDP va a depender completamente de las conexiones que se realicen. El punto fundamental para maximizar los beneficios del CDP está en sus integraciones. Cuando mencionamos “implementación de CDP”, nos referimos a crear conexiones a fuentes de datos. Y estas fuentes pueden ser variadas, teniendo en cuenta la forma en la que mide sus datos cada empresa: no importa si estos provienen de Analytics, bases de datos on premise, Almacenes de datos en la nube, plataformas publicitarias, gestores de campañas o el sistema de CRM, al implementar un CDP buscamos centralizar todas estas fuentes en un solo lugar.

Sin embargo, con esta definición, solo cubrimos una parte de la implementación: la recopilación de datos. La otra parte se basa en exportar estos datos, generando conexiones a plataformas de activación o de visualización.

Un ejemplo de CDP: Lytics

Para entender mejor cómo funciona y se implementa esta herramienta, tomemos de ejemplo uno de los CDP más conocidos: Lytics.

Lytics aporta una gran cantidad de conectores out-of-the-box, pero resalta algunas opciones más tradicionales: implementar un tag en Google Tag Manager para recolectar datos de navegación con eventos automáticos o custom, exportar datos a BigQuery, etc.

Sin embargo, esta novedosa herramienta excede a Google Analytics 4 al incluir integraciones con AWS, Azure, Facebook, Salesforce y más. Incluso ofrece integraciones personalizadas para activar los datos de la manera que nos quede más práctica, como webhooks configurables, server-to-server file transfers, mobile SDK y sincronización con data warehouses.

Implementar tags

Para integrar Google Tag Manager (GTM) a Lytics, la plataforma brinda un pixel, para insertar en un tag de custom HTML, con el cual se mandarán eventos al CDP. Aquí el paso a paso sobre cómo setear el JS tag en GTM.

Integraciones

BigQuery: Lytics permite importar tablas o vistas de BigQuery, como así también exportar audiencias creadas en la plataforma hacia BigQuery, mediante la creación de jobs. Para más información sobre este punto, revisar la documentación.

Google Cloud Storage: Permite importar archivos CSV o JSON y exportar audiencias en formato CSV, mediante la creación de jobs. Aquí se puede revisar la documentación.

Otras integraciones: a continuación se muestran algunas de las integraciones para herramientas de ads o marketing nativas en Lytics. En caso de no encontrar la requerida en la plataforma, existen integraciones personalizadas, tales como utilizar webhooks, server-to-server file transfer, JS Tag, Mobile SDK y Data Warehouse integration. Más info en esta liga.

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