IMAGE: Samuraitop - 123RFGoogle se ha encontrado con un serio problema en el Reino Unido, cuando de repente, el gobierno y algunos grandes anunciantes hicieron pública su decisión de interrumpir la publicidad institucional en YouTube debido a la aparición de anuncios gubernamentales en páginas de vídeos con contenidos calificables como de incitación al odio, racistas, antisemitas, extremistas o de mal gusto.

El problema, que ha obligado a la compañía a prometer controles más rigurosos en el etiquetado de ese tipo de contenidos, hace evidentes las carencias del esquema publicitario que más crece en la red: la publicidad programática o real-time bidding, en la que cada impacto proviene de un proceso de subasta en tiempo real de la audiencia supuestamente cualificada de una página.

La supuesta idea de hacer llegar el anuncio correcto a la persona adecuada y en el momento perfecto, administrada mediante un sistema que permite al más interesado formular el precio más elevado, choca con muchos problemas en su conversión en realidad. Y uno de ellos es tan claro y evidente como que los contenidos no pueden ser definidos únicamente por las audiencias que congregan, y menos aún si cualificamos a esas audiencias únicamente en función de unas pocas variables sociodemográficas. La realidad, como todos sabemos, es mucho más compleja que unas pocas variables.

En el caso de YouTube, resulta evidente que Google tiene un problema: las cifras que mueve, en torno a trescientas horas de vídeo recibidas y publicadas cada minuto que pasa, hacen imposible una supervisión manual: se calcula que serían necesarias unas cincuenta mil personas viendo vídeo constantemente durante ocho horas al día para poder llevarla a cabo. En su lugar, YouTube emplea un sistema de alertas basadas en herramientas para la comunidad de usuarios: cuando varias personas marcan un vídeo como ofensivo, este pasa a un sistema de supervisión manual que podría llevar a varias medidas, desde su eliminación total de la plataforma a su exclusión del sistema de publicidad, pasando por bloqueos locales, exclusión de determinadas audiencias, u otras posibilidades.

El problema para un gobierno o compañía no termina simplemente diciendo “yo no sabía nada” o “no tengo ni idea de en qué sitios sale mi publicidad”, porque aunque nadie tenga por qué asumir que una publicidad determinada suponga el estar de acuerdo con los contenidos de una página, la cuestión va mucho más allá de un simple problema estético: es que con la impresión publicitaria se está contribuyendo a financiar al creador del contenido. De ahí que la idea de que con dinero público o con los beneficios de una marca se estén aportando recursos a causas como el racismo, la xenofobia, el odio, el terrorismo o el antisemitismo, entre otras, resulte tan preocupante.

Por otro lado, la cualificación de los contenidos está lejos de ser el único problema de la publicidad programática. A medida que crece y se generaliza este mecanismo, se está dando lugar a un ecosistema en el que cunde la sensación de que “todo es mentira“: audiencias generadas a golpe de bots, cantidades crecientes de click fraud, reproducciones de vídeo simuladas o inexistentes, analíticas falseadas… hace algún tiempo, escribía en El Español sobre la necesidad de un reset para la industria de la publicidad en general: en muy poco tiempo, la red ha pasado de representar la promesa de un medio perfecto para alcanzar con nuestros mensajes publicitarios a las personas a las que más les pudiesen interesar, a convertirse en una especie de salón de los espejos en el que se fabrica tráfico, se compra tráfico, se vende tráfico y se simula tráfico. 

Una vez más, se cumple la regla general: una vez creado un ecosistema atractivo y sometido a un fuerte crecimiento, no tardan en aparecer aprovechados dispuestos a enturbiarlo, a timar a incautos y a destrozar su propuesta de valor. Nada nuevo bajo el sol.

 

Small data - Antena 3 NoticiasAntena 3 Noticias me llamó hace algunos días para hablar brevemente acerca de small data, una etiqueta acuñada en algunos libros y artículos para llamar la atención de las compañías sobre la analítica a pequeña escala, sobre los detalles obtenidos de conjuntos pequeños de observaciones, a menudo restringidos a una sola persona, que permiten identificar claves o tendencias interesantes.

La etiqueta se ha convertido en una manera de dar énfasis a la importancia del análisis pormenorizado – generalmente por parte de personas, no de máquinas – de conjuntos de datos relativamente pequeños y considerados interesantes, un cierto “manejo fino” al margen o que trata de complementar las reglas derivadas por los grandes algoritmos de machine learning.

El término tiende, de forma errónea, a contraponerse a big data: en realidad, todos los datos que se utilizan en la analítica a pequeña escala suelen ser reutilizado para el análisis algorítmico de macrotendencias, de manera que las dos disciplinas tienen una relación muy directa y forman parte de un todo continuo. Que en nuestra compañía tengamos una buena disciplina de recogida y analítica de datos y que ello nos permita entrenar adecuadamente a nuestros algoritmos de machine learning no implica que, como directivos, no podamos extraer pequeñas muestras o casuísticas concretas para tratar de analizar tendencias, de entender patrones de uso, etc.

Con el auge de la sensorización y de nuevos entornos como los generados por los wearables o la Internet of Things (IoT), la disponibilidad de datos accesibles pasa a ser mucho más elevada, y está dando mucho más sentido a este tipo de analíticas.

Mi conversación con Antena 3 Noticias trató de dar algunas claves genéricas sobre la importancia de la analítica, aunque mi participación final en la pieza, titulada “El milagro del ‘small data’: análisis de pequeñas cantidades de información que ayuda a grandes empresas” quedó, como suele ocurrir, en una pequeña frase. En cualquier caso, aquí dejo unos cuantos enlaces sobre el término para posibles interesados:

 

Manejar un sitio web institucional debe ir más allá del número total de visitantes cada día, pues las interacciones y respuesta del público debe ser considerada para evaluar los resultados de determinada estrategia. En especial dentro de las compañías business to business, las cuales no se centran en el consumidor final, sino en intermediarios.

Analizar el panorama de una industria, así como su mercado actual es posible a través de una herramienta Analytics. Los beneficios de su uso son amplios, donde el tema que más sobresales es la obtención de información sobre el tráfico a determinado sitio web, información que tiene valor para las compañías, en especial aquellas que se enfocan en intermediarios.

El uso de una herramienta Analytics en compañías B2B a determinar cuáles temas dentro de un sitio web son de interes para el consumidor en el medio, en relación estudios de Regalix señalan cuáles son las herramientas que ofrecen información  acertada a empresas business to business, lo cual determinan con base en 561 profesionales de la mercadotecnia que laboran el sector. Te diremos tres de ellas.

1. Predictive analytics: tiene como objetivo optimizar las campañas de marketing y el comportamiento de la página institucional con el propósito de aumentar la respuesta de los clientes.

2. Web Analytics: con la información que ofrece el software, la marca puede determinar cuáles son las áreas web más populares, con lo cual se pueden establecer tácticas para conseguir tráfico.

3. Social analytics: el comportamiento de las personas en social media es estudiado por herramientas como social analytics, pues permite recabar datos sobre como se interactua con diferentes contenidos.

Fuente: Predictiveanalyticsworld.com, payscale, Marketingcharts.

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Analizar el panorama de una industria, así como su mercado actual es posible a través de una herramienta Analytics. Los beneficios de su uso son variados, sin embargo, el que más sobresales es la obtención de información sobre el tráfico a determinado sitio web, lo cual ayuda a delimitar estrategias de mercadotecnia. Pese a esto, no todas las compañías la utilizan, en especial las pequeñas y medianas empresas (PyMEs).

Según investigaciones realizadas por Zogby Analytics para Xero, al rededor del 48.2 por ciento de los dueños de pequeñas empresas no utilizan una herramienta de este tipo, pese a que otra de sus características es que ofrece diversas estadísticas como el “porcentaje de rebote” que ayuda a identificar fallos en un sitio web.

Asimismo, otros de los beneficios de usarlo es que optimiza el ratio de visitas al conocer cuáles son los principales fallos u obstáculos de un sitio web, revela el 60 por ciento de las compañías encuestadas por EConsultacy y Lynchpin.

Implementar otras herramientas o estrategias que optimicen el sitio es otro de los beneficios señalados por el 58 por ciento. “stakeholder management” recopila el 51 por ciento, esta actividad se basa en ​​crear relaciones positivas con los grupos de interés por medio de la gestión de objetivos.

La calidad de los contenidos y mecanismos es otro de los elementos valuados por Analytics, pues la opción obtiene el 34 por ciento, esto al conocer el tiempo de estancia en cada apartado web.

Vale señalar que además de Google, sino que también Social Analytics figura en la lista al representar una oportunidad para determinar el impacto comercial que tienen sus productos y de esta forma poder hacer mejoras de acuerdo con la información obtenida, revela Builders.

IBM cuenta también con su programa “IBM Analytics” que permite a las compañías interactuar con datos para responder cuestiones complicadas de una empresa, revelar patrones y rastrear ideas a través de posibles huecos.

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