Imagina entrar a una tienda y, en lugar de ser recibido por una multitud de productos genéricos, cada artículo está cuidadosamente seleccionado para satisfacer tus gustos y necesidades específicas. Esta experiencia personalizada es lo que la segmentación de anuncios busca lograr en el mundo digital: una herramienta que ayuda a las empresas a mostrar sus anuncios a las personas adecuadas en internet.

¿Cuál es la ciencia de la segmentación de anuncios? 

La segmentación de anuncios funciona mediante la recopilación y el análisis de una variedad de datos sobre los usuarios de internet.  Estos datos pueden incluir:

• Información demográfica: edad, género y ubicación
• Comportamientos de navegación en línea: sitios web visitados
• Acciones realizadas o intereses expresados: búsquedas en línea y páginas seguidas en redes sociales.

Una vez que se recopilan estos datos, las plataformas publicitarias utilizan algoritmos y tecnologías de aprendizaje automático para clasificar a los usuarios en diferentes grupos o segmentos en función de sus características y comportamientos.  Por ejemplo, pueden crear segmentos de usuarios que han mostrado interés en viajes, moda, deportes, etc.

Después de que las plataformas publicitarias clasifiquen a los usuarios en estos grupos, los anunciantes pueden seleccionar los segmentos de audiencia a los que desean dirigirse con sus anuncios. Esto permite que los anuncios se muestren específicamente a personas que son más propensas a estar interesadas en el producto o servicio anunciado.

El arte de la personalización:

Amazon es conocido por su eficaz segmentación de anuncios y recomendaciones personalizadas. Utilizan algoritmos avanzados que analizan el historial de compras, las búsquedas anteriores y el comportamiento de navegación de los usuarios para ofrecer recomendaciones de productos altamente relevantes.

A nivel técnico, Amazon emplea una combinación de técnicas de segmentación, que incluyen datos demográficos, historial de compras, búsquedas anteriores y comportamientos de navegación en el sitio web. Por ejemplo, algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias, lo que permite a Amazon predecir con precisión los productos que podrían interesar a un usuario específico.

Se estima que el 35% de las ventas de Amazon provienen de recomendaciones personalizadas, lo que demuestra el impacto significativo que tiene la segmentación de anuncios en el rendimiento comercial de la empresa.

Además, los clientes que interactúan con recomendaciones personalizadas tienen un 25% más de probabilidades de realizar una compra en comparación con aquellos que no lo hacen, lo que indica el poder de la segmentación adecuada y las estrategias personalizadas en el proceso de compra.

¿Cuál es la diferencia entre un algoritmo y la segmentación? 

La segmentación de anuncios proporciona la base para la orientación precisa de la audiencia, mientras que los algoritmos optimizan la entrega y el rendimiento de las campañas publicitarias. 

Ambos trabajan juntos para mejorar la efectividad de la publicidad en línea, permitiendo a los anunciantes llegar a las personas adecuadas con el mensaje adecuado en el momento adecuado.

Conexiones personalizadas:

La segmentación de anuncios también puede contribuir a mejorar la experiencia del usuario, tanto para retener a los usuarios por más tiempo en una plataforma como para fomentar su lealtad y ofrecer un valor adicional en el servicio.

Por ejemplo, Spotify utiliza una segmentación precisa para personalizar las listas de reproducción y las recomendaciones de música para cada usuario. Una de sus características más exitosas es «Descubre Semanal», una lista de reproducción personalizada que se actualiza semanalmente con canciones nuevas y recomendaciones basadas en los hábitos de escucha del usuario.

Por otro lado, Netflix, que recomienda contenido a través de algoritmos sofisticados para segmentar a su audiencia y ofrecer recomendaciones personalizadas a cada usuario. Analizan el historial de visualización, las calificaciones y las interacciones del usuario en la plataforma para ofrecer sugerencias de películas y programas de televisión que se adapten a los intereses y preferencias de cada persona.

La segmentación de anuncios es mucho más que simplemente dividir a los usuarios en grupos demográficos, es una poderosa herramienta que permite a las marcas crear experiencias publicitarias personalizadas que resuenan con su audiencia de manera significativa. Al combinar la ciencia de los datos con el arte de la creatividad, las marcas pueden transformar la publicidad digital en una experiencia mágica y memorable para los consumidores.