De la mano de la inteligencia artificial, estos nuevos protagonistas crecen en la publicidad digital
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La inversión publicitaria por el retail media en América latina se triplicará entre 2024 y 2028, y pasará de 1.840 millones de dólares a 5.450 millones de dólares, según el reporte Latin America Retail Media Trends 2024 realizado por la empresa de investigación de mercados eMarketer, y llegará a representar el 15.6% del mercado publicitario digital de la región.
Esta tendencia está en auge: durante el año pasado, la inversión en retail media a nivel mundial resultó cercano a los 137 billones de dólares, según el portal de datos de mercado Statista. El retail media tiene un desafío importante: promover una interacción efectiva entre sus anunciantes y los consumidores, los cuáles pueden cambiar de proveedor con un clic.
La empresa Topsort desarrolló una tecnología basada en inteligencia artificial que ofrece una interfaz de programación de aplicaciones (AP, sigla en inglés) con capacidades para crear campañas publicitarias de manera sencilla y sin archivos de seguimiento ("cookies").
Esta innovación busca mejorar las relaciones entre empresas (B2B) y ofrecer una nueva experiencia a aquellas que desean monetizar sus plataformas a través de la publicidad, emulando el éxito de gigantes como Amazon, Google y Mercado Libre.
En sólo tres años desde su lanzamiento, Topsort recaudó 38 millones de dólares en financiación de inversores como Pear Ventures, Quiet Capital, FJ Labs y Upload Ventures. Entre sus clientes se encuentran Cencosud, Unilever, Coca-Cola, L’Oreal, Glovo y Phillips. Francisco Larraín, cofundador y director de tecnología (CTO, sigla en inglés) de Topsort, analiza en la siguiente entrevista de iProfesional la evolución y los desafíos del retail media.
-¿Por qué estamos viendo un crecimiento tan rápido de los negocios de retail media?
-Estamos viendo un crecimiento tan rápido en los negocios de retail media porque estas plataformas ofrecen un retorno de inversión (ROI) significativo para las marcas, permitiendo publicidad muy segmentada y basada en datos de compra reales.
Con el aumento del comercio electrónico, los minoristas tienen acceso a grandes cantidades de datos de consumidores, lo que les permite ofrecer publicidad altamente personalizada. Un factor clave es el uso de datos de primera mano ("first party data"), que son datos recopilados directamente de las interacciones de los consumidores con el minorista.
Estos datos son altamente valiosos porque son precisos y relevantes, permitiendo una segmentación y personalización mucho más efectiva. Además, con la desaparición de las cookies de terceros, las marcas están buscando alternativas efectivas y el retail media se presenta como una solución viable.
-¿Habrá comercios minoristas que se convertirán en empresas de medios y entretenimiento, como Amazon, que tiene una producción audiovisual real?
-Es muy probable. Amazon ya ha demostrado que es posible para los minoristas entrar en el mundo de los medios y el entretenimiento. Otros comercios minoristas también podrían seguir su ejemplo, ya que producir contenido y entretenimiento puede atraer a más consumidores y mantenerlos comprometidos por más tiempo.
Esto no solo aumenta las oportunidades de venta, sino que también crea nuevas fuentes de ingresos a través de la publicidad y las suscripciones. Empresas como Walmart y Mercado Libre ya están explorando estas áreas.
-¿Cómo impactará en el retail media la eliminación progresiva de las cookies de terceros?
-La eliminación de las cookies de terceros representa una gran oportunidad para el desarrollo del retail media. Con esta transición, las empresas están cada vez más enfocadas en desarrollar estrategias que capitalicen sus propios datos de primera mano.
Para los retailers, esto es extremadamente beneficioso, ya que les permite acceder directamente a datos de compra y comportamiento de sus clientes, lo que facilita una segmentación y personalización mucho más efectiva y aumenta el retorno de la inversión publicitaria (ROI).
No obstante, también surgen desafíos. Las empresas tendrán que innovar en nuevas estrategias y tecnologías para la segmentación y el retargeting de audiencias sin las cookies de terceros.
Esto implica invertir en infraestructura tecnológica avanzada y herramientas de análisis de datos que puedan procesar y utilizar estos datos de manera eficiente. Además, los minoristas necesitarán crear experiencias publicitarias relevantes y no intrusivas, utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir el comportamiento del cliente y personalizar las campañas en tiempo real.
En definitiva, la eliminación de las cookies de terceros abre nuevas oportunidades en la medición y atribución de campañas, asegurando que los anunciantes puedan seguir optimizando sus esfuerzos publicitarios sin depender de las cookies de terceros. Esto refuerza la inversión en soluciones de retail media, permitiendo a las marcas y minoristas utilizar sus propios datos para alcanzar a sus audiencias de manera más efectiva.
-¿Cómo se mide con precisión el rendimiento en los retail media a medida que crece su campo de juego?
-Medir el rendimiento en retail media implica utilizar una combinación de métricas tradicionales de publicidad digital y métricas específicas de comercio minorista. Esto incluye el retorno de la inversión publicitaria (ROAS), la atribución de ventas, el incremento de ventas, el costo por adquisición (CPA) y métricas de engagement. Herramientas avanzadas de análisis y atribución, como la atribución multitáctil, son esenciales para obtener una visión precisa del impacto de las campañas de retail media.
-¿Cuáles son algunos de los desafíos que enfrentan los retail media al adoptar el aprendizaje automático y cómo pueden superarlos?
-Los retail media enfrentan varios desafíos al adoptar el machine learning. Uno de los principales es la calidad y seguridad de los datos. Los datos fragmentados y almacenados en diferentes formatos dificultan la integración y el análisis eficiente.
Además, garantizar la privacidad de los datos es crucial para cumplir con regulaciones como el GDPR. Para superar estos desafíos, los minoristas deben implementar políticas de gobernanza de datos, asegurando la correcta recopilación, almacenamiento y uso de los datos, junto con medidas de seguridad como la encriptación y el control de acceso
Otro desafío significativo es la resistencia al cambio dentro de las organizaciones. Muchos minoristas tienen miedo de adoptar nuevas tecnologías debido a la incertidumbre y el potencial desplazamiento de trabajadores.
Para superar esto, es vital una capacitación adecuada y un enfoque gradual en la implementación de tecnologías de machine learning, demostrando su valor a través de proyectos piloto y proporcionando apoyo continuo a los empleados.
-¿Cuáles son sus predicciones para el futuro del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en los retail media?
-El futuro del machine learning y la inteligencia artificial en los retail media se vislumbra muy prometedor. Se espera que estas tecnologías mejoren la personalización de la publicidad, optimizando las campañas en tiempo real y permitiendo una segmentación más precisa de las audiencias.
Por ejemplo, los chatbots y asistentes virtuales seguirán evolucionando para ofrecer soporte instantáneo y personalizado a los clientes, mejorando su experiencia de compra. Además, el machine learning permitirá a los minoristas predecir tendencias de consumo y comportamiento del cliente con mayor precisión, lo que les permitirá ajustar sus estrategias en tiempo real.
La automatización de procesos, como la gestión de inventarios y la detección de fraudes, también será clave para mejorar la eficiencia operativa y reducir costos. En resumen, el machine learning y la inteligencia artificial transformarán la industria de los retail media, ofreciendo herramientas avanzadas para mejorar la personalización, la eficiencia y la toma de decisiones basadas en datos.