El uso de la data ya es algo inherente a la publicidad digital. Segmentar las campañas recurriendo a ella es una práctica muy valiosa y útil. Cuanto mejor se conozca al usuario, más fácil es captar su atención. Pero en el proceso publicitario, el papel de la data va mucho más allá. Hay que saber conjugar todos los parámetros adecuadamente para alcanzar los objetivos. Y, en este trabajo, la data por afinidad desempeña un papel clave.
Pero, ¿qué es la afinidad cuando se trata de data? Este término hace referencia a la definición de las características generales de un posible comprador, target objetivo o buyer persona. Abarca las características sociodemográficas (género, edad o poder adquisitivo), su estilo de vida o sus intereses.
Trabajar con data por afinidad implica mirar más allá de si el usuario ha declarado en algún momento interés por nuestro producto. O por uno similar de la competencia. Supone también llegar a la audiencia más afín en cualquier momento del funnel y aumentar las posibilidades de conversión.
Beneficios a lo largo del funnel
Aprovechar al máximo la data por afinidad en una campaña también depende de saber aplicarla en función del momento en el que se encuentra el usuario. Si este trabajo se hace bien, se pueden conseguir beneficios como:
- Anticiparse al momento de la comparación en el upper funnel. Si se aplica la data por afinidad en la parte alta del embudo de conversión, se puede impactar antes del momento de comparación. De esta manera se puede despertar interés en base a las ventajas del producto o servicio y generando una influencia positiva en el usuario debido a que se le proporciona información afín a sus gustos.
- Conexión con la decisión. Gracias a la anticipación, se puede ensanchar la parte superior del funnel. Con la data por afinidad se puede entender mejor al usuario e, incluso, descubrir características que en un primer momento se habían pasado por alto. Además, con estos hallazgos se pueden realizar adaptaciones en las creatividades y correcciones en el target para ganar efectividad.
- Estar cerca del usuario cuando llega al lower funnel. En esta parte del proceso de compra, además de explotar la data para hacer retargeting, la data por intencionalidad ofrece información crucial sobre lo cerca que está el usuario de realizar la conversión. Evidentemente, esto también depende de lo complejo que es el customer journey y de cada proceso. Pero trabajar la data por intencionalidad es analizar información como la frecuencia de acceso de un mismo usuario al site, las interacciones reiteradas, el número de páginas vistas o la búsqueda de información. Todos estos datos permitirán desarrollar estrategias de performance más precisas.
¿Cómo se trabaja la data por afinidad?
Anticipación, conexión y cercanía con el usuario son ventajas que hacen más que interesante incluir la data por afinidad en el planteamiento de una campaña publicitaria. Pero, para hacerlo bien, es importante tener en cuenta algunas consideraciones sobre las audiencias en el funnel:
- Es importante que la parte alta del funnel sea lo más ancha posible. Si esto se consigue, habrá más posibilidades de identificar a una mayor audiencia en la parte baja. Y, por tanto, incrementarán las posibilidades de conversión.
- Cuanto más específica sea la audiencia, menos usuarios impactados. Es obvio que al ir definiendo de forma cada vez más restrictiva la audiencia a la que se quiere alcanzar, tendrá cada vez menos integrantes y serán, lógicamente, los que tienen una mayor probabilidad de conversión. Hay que acertar en la elección.
- Evitar las microsegmentaciones en la parte baja del funnel. Si se realizan estas microsegmentaciones en la parte final del funnel, se volverá prácticamente imposible impactar a los usuarios.
En Adevinta somos conscientes del valor que aporta la data por afinidad a una campaña. Gracias a la variedad de nuestros marketplaces como Fotocasa, Milanuncios o Infojobs se obtiene data afín para realizar microsegmentaciones. Y, al mismo tiempo, se alcanza un volumen óptimo de usuarios a los que impactar. Un trabajo que, además, se perfecciona gracias a herramientas como el lookalike, que busca a usuarios similares a los de un segmento concreto.
Y es que encontrar el equilibrio entre volumen de usuarios impactados y máxima afinidad es especialmente importante: si se llega a este punto, se optimizará la campaña y se impactará correctamente.
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