Se­g­me­n­ta­ción de la audiencia

Cuando se difunde pu­bli­ci­dad en diversos medios y se abarca un campo más amplio que el que ocupa el público objetivo am­bi­cio­na­do, es muy probable que gran parte de la campaña caiga en saco roto. Como solo una parte de los usuarios a los que ha llegado la pu­bli­ci­dad se interesa realmente por los productos (público objetivo), la difusión y las ventas en potencia no van en co­rre­la­ción. La di­fe­re­n­cia entre la difusión y las ventas efectivas es la pérdida por di­ve­r­ge­n­cia, a veces también de­no­mi­na­da pérdida de audiencia por di­ve­r­ge­n­cia y que no es otra cosa que la pérdida de parte de la inversión realizada en pu­bli­ci­dad por una difusión ge­ne­ra­li­za­da que no se dirige a ningún mercado en pa­r­ti­cu­lar. En co­n­se­cue­n­cia, la re­co­me­n­da­ción pasa por fijar un público objetivo y analizar los datos di­s­po­ni­bles sobre las páginas que visitan, sus pre­fe­re­n­cias en general y las palabras clave por las que se podría competir. A partir de esta in­fo­r­ma­ción, se lleva a la práctica el plan de difusión.

Las páginas web que forman parte de una red pu­bli­ci­ta­ria in­te­r­ca­m­bian datos entre sí para obtener un perfil de usuarios lo más exacto posible. Esto tiene lugar a menudo con las llamadas cookies de navegador, mi­ni­ar­chi­vos que no solo contienen la co­n­fi­gu­ra­ción de una página web para cada navegador, sino también datos re­le­va­n­tes sobre el público objetivo como la edad, el género, la región, las de­ci­sio­nes de compra y el historial de na­ve­ga­ción. Los socios in­te­gra­n­tes de una de estas ad­ve­r­ti­si­ng networks utilizan estos datos pro­po­r­cio­na­dos por las cookies para publicar anuncios se­g­me­n­ta­dos en otras páginas de la red. Antes de iniciar una campaña pu­bli­ci­ta­ria se re­co­mie­n­da analizar la in­fo­r­ma­ción sobre los clientes y definir con la mayor exactitud posible al grupo objetivo.

Redes pu­bli­ci­ta­rias como Google AdSense, Amazon Pa­r­t­ne­r­Net o Facebook Audience Network destacan por entregar una gran variedad de datos es­ta­dí­s­ti­cos, dado que sus mismos pro­vee­do­res ya son líderes de mercado en sus re­s­pe­c­ti­vos ámbitos (buscador, comercio online, redes sociales), en los cuales millones de usuarios in­tro­du­cen sin dudar sus datos pe­r­so­na­les, utilizan la búsqueda y dan a conocer sus intereses por medio de pulgares digitales todos los días.

Estos datos se co­n­vie­r­ten en los criterios de se­g­me­n­ta­ción a partir de los cuales los anu­n­cia­n­tes diseñan su plan de difusión, de tal modo que los usuarios solo ven la pu­bli­ci­dad por la que en teoría podrían in­te­re­sar­se: si buscas ofertas de ocio re­la­cio­na­das con agua al aire libre en tu región y en Facebook has indicado tu estado civil y tu número de hijos, pro­ba­ble­me­n­te recibirás poco después ofertas de alo­ja­mie­n­to familiar en la playa más cercana o de juguetes de playa. Qué usuario ve un banner de­te­r­mi­na­do, por qué y cómo lo hace depende de la es­tra­te­gia de se­g­me­n­ta­ción seguida por el pu­bli­ci­s­ta.

En teoría, con una se­g­me­n­ta­ción correcta podrías ofrecer a los usuarios todo lo que necesitan o quieren. Si además pe­r­ma­ne­ces en contacto directo con tus clientes (gracias a la ne­w­s­le­t­ter o a las redes sociales), estos se sienten valorados y tenidos en cuenta, co­n­s­tru­ye­n­do así una clientela fiel al tiempo que crece un archivo de in­fo­r­ma­ción que es el que sirve de apoyo para anticipar los deseos del público objetivo.

Con todo, el uso de datos pe­r­so­na­les encuentra también re­so­na­n­cia crítica. La ciu­da­da­nía digital cada vez está más co­n­cie­n­cia­da a propósito de la pro­te­c­ción de sus datos pe­r­so­na­les. La idea de los “clientes de cristal” sobre los cuales existe una cantidad mo­n­s­truo­sa de datos que se analizan, se evalúan o se venden ya no es una fantasía futurista. Por ello, en el afán por la pu­bli­ci­dad pe­r­so­na­li­za­da, si se trabaja con los datos de los clientes no hay que perder de vista nunca la seguridad.

Por otro lado, si persigues a tus clientes sin permiso por todos los rincones de la red, estás tra­ba­ja­n­do para lograr el efecto contrario. Es muy probable que los clientes en potencia a los que quieres captar se irriten al ver tu anuncio cada vez que abren una página, hasta hacer que algunos lleguen incluso a borrar tus cookies. Regulando la fre­cue­n­cia en la aparición de los anuncios (frequency caping) puedes evitarlo.

A la hora de plantar verduras, el jardinero no solo esparce las semillas por la tierra, sino que traza surcos en línea recta e introduce las semillas en un suelo rico en nu­trie­n­tes a cierta pro­fu­n­di­dad y con un margen es­pe­cí­fi­co entre ellas. En el caso del césped, en cambio, no hay reglas que de­te­r­mi­nen cómo se deben plantar las semillas, pero sí se tiene que regarse abu­n­da­n­te­me­n­te una vez se han repartido sobre la tierra. Si se in­te­r­ca­m­bia­ran los métodos, no crecerían ni za­naho­rias ni hierba. De forma análoga, el resultado de una campaña de marketing depende tanto de los deseos de los clientes como de la elección de la es­tra­te­gia adecuada de targeting. En co­n­se­cue­n­cia, estudia bien a tu público objetivo y utiliza las tácticas que mejor se ajusten a él. Suelen cla­si­fi­car­se en función de dos ca­te­go­rías: se­g­me­n­ta­ción técnica, por un lado, y por usuario y entorno, por el otro.

Con los métodos técnicos se analiza cuándo utiliza Internet el público objetivo, desde dónde y con qué di­s­po­si­ti­vo, in­clu­ye­n­do datos sobre los re­qui­si­tos de su sistema, lo que quiere decir que con ellos se alcanza a la audiencia cuando está di­s­po­ni­ble para recibir pu­bli­ci­dad, al tiempo que se garantiza que tanto los di­s­po­si­ti­vos como los na­ve­ga­do­res muestren los anuncios co­rre­c­ta­me­n­te. Aquellas es­tra­te­gias centradas en los usuarios y en el entorno del contenido se apoyan en un análisis exacto de las búsquedas y de las rutas que siguen los usuarios en la red. A partir de esta in­fo­r­ma­ción, los anuncios se publican en los puntos más propicios para que los usuarios los en­cue­n­tren útiles o in­te­re­sa­n­tes.

A la hora de llevar a cabo una se­g­me­n­ta­ción del mercado, se dan en ocasiones los llamados false drops, anuncios colocados en el lugar equi­vo­ca­do a menudo debido a los términos po­li­sé­mi­cos. Cuando una palabra clave tiene más de un si­g­ni­fi­ca­do, es posible que el anuncio aparezca donde no debe, lo cual, en el caso de keywords irre­le­va­n­tes o pe­r­ju­di­cia­les, provoca problemas de mayor en­ve­r­ga­du­ra. Tales errores dañan la campaña porque la palabra clave aparece en un contexto cargado de re­so­na­n­cias negativas o se dirige a personas que no se incluyen en el público objetivo y estas pérdidas se reflejan en el pre­su­pue­s­to. Por eso es co­n­ve­nie­n­te comprobar con an­te­la­ción si la pu­bli­ci­dad aparece en el contexto adecuado con las palabras clave se­le­c­cio­na­das.

Cuando se segmenta por contexto, los banners también pueden aparecer en el sitio inade­cua­do. Si, por ejemplo, co­n­fi­gu­ras las palabras clave “Tenerife”, “vuelo”, “viaje” es probable que el anuncio aparezca en un artículo sobre el famoso accidente aéreo de 1977, cuando dos Jumbos chocaron entre sí en el ae­ro­pue­r­to de Tenerife, pues estas palabras clave también aparecen en el artículo. Los lectores podrían entonces asociar tu marca con las co­n­no­ta­cio­nes negativas de la tragedia. Conviene hacer también un análisis de contenido semántico para afinar el método aún más.

La se­g­me­n­ta­ción por canal parece una es­tra­te­gia segura, cuando en realidad este método no permite segmentar con especial precisión. Las su­b­pá­gi­nas in­tro­du­cen a menudo temas muy concretos, por eso en ellas es posible un marketing más exacto. Pero el channel targeting trabaja con ca­te­go­rías más amplias y como en estos grupos de interés la cifra probable de ventas será más bien escasa, esto supone un mal uso de la inversión.

Incluso la se­g­me­n­ta­ción por co­m­po­r­ta­mie­n­to tiene sus problemas porque, si bien es verdad que con el tiempo se construye un perfil de cliente a cuyos datos acceden los anu­n­cia­n­tes, esto solo tiene lugar una vez el usuario ha aba­n­do­na­do la página. Los anuncios persiguen entonces a los usuarios por la red incluso si ya ha efectuado una compra o su interés se decanta por otra cosa. El momento correcto no puede su­b­e­s­ti­mar­se en este método. El pre­di­c­ti­ve beha­vio­ral targeting o se­g­me­n­ta­ción pre­di­c­ti­va de la conducta va un paso más allá, pues a los datos que ya se tienen sobre la conducta en la red del usuario añade datos de registro y valores de encuestas que permiten un análisis inmediato. Los al­go­ri­t­mos utilizan entonces los perfiles para dirigirse al cliente ya en la página.