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Entrevista a Carlos Molina, CEO de Tidart

Tidart: la agencia data-driven que optimiza la publicidad mediante inteligencia artificial

Hablamos con Carlos Molina, CEO de Tidart, una agencia digital especializada en alcanzar objetivos de respuesta directa utilizando metodología científica en planificación de medios y adquisición de tráfico

tidartLa inteligencia artificial cada vez es más importante en todos los sectores para conseguir resultados. Por ello, poco a poco surgen más empresas que se centran en este tipo de optimización para ofrecer servicios únicos a sus clientes, unos servicios que incluyen tareas como el reconocimiento de voz o la visión artificial.

Se trata de una tecnología que, al contrario de lo que muchos piensan, empodera a las personas y destruirá solo aquellos trabajos que resultan repetitivos, dando lugar a una mayor creatividad. Una de las compañías centradas en este tipo de tecnología es Tidart, una agencia digital especializada en alcanzar objetivos de respuesta directa utilizando metodología científica en planificación de medios y adquisición de tráfico.

Para conocer más sobre la inteligencia artificial y los servicios de esta agencia en MarketingDirecto.com hemos entrevistado a Carlos Molina, CEO de Tidart y Managing Partner del Grupo Kimia.

Primero que nada, ¿qué es Tidart, qué servicios ofrece?

Tidart es una agencia de marketing digital orientada a los resultados, el rendimiento y la rentabilidad de campañas de paid media. Nuestras especialidades son la planificación digital de medios, la estrategia digital y las campañas performance para clientes de todo tipo de verticales: desde la formación a la moda, pasando por el gran consumo o las telecomunicaciones, entre muchos otros.

¿Cuál es el perfil de sus clientes?, ¿cuáles son sus clientes más destacados?

Nuestra cartera de clientes es muy variada. Nuestro expertise es la consecución de resultados, hacer rentable cada céntimo invertido en publicidad. El sector del anunciante no es determinante a la hora de conseguir los objetivos de performance. Optimizamos las campañas nacionales e internacionales de grandes retailers e importantes compañías de transporte, turismo o telecomunicaciones. Algunos de nuestros clientes destacados son O2, Tuenti, Bimba y Lola, El Ganso, Hendricks y ALSA. También gestionamos campañas puntuales para marcas como Repsol, Mutua Madrileña, Santander, Hyundai o Renault.

¿Generalmente, qué resultados ha conseguido Tidart con sus diferentes trabajos realizados?

Hemos generado más de 100,000.000 de euros en ventas para diferentes anunciantes a lo largo de casi 10 años. En todo este tiempo hemos conseguido más de 20,000.000 de conversiones y leads.

Aunque no podemos revelar datos reales sobre el rendimiento de las campañas de nuestros clientes, sí podemos compartir con vosotros que el churn rate de clientes de Tidart es prácticamente 0. La mayoría de nuestros clientes confían en nosotros desde hace muchos años, algunos de ellos desde el principio de nuestros tiempos.

¿Qué diferencia a Tidart de otras agencias de medios y marketing digital?

La tecnología. Sacamos el máximo provecho de los datos y eso, unido a los conocimientos en marketing y negocio de nuestros account managers, marca la diferencia. La clave está en combinar lo mejor de la tecnología con lo mejor de las personas.

Nuestro equipo de matemáticos e ingenieros desarrolla algoritmos personalizados para cada uno de nuestros clientes. Somos una agencia data-driven que optimiza la publicidad online mediante inteligencia artificial.

Un ejemplo de ello es una tecnología propia a la que denominamos i+3D. Se trata de un método de preprocesamiento de imágenes que genera banners dinámicos (imagen y/o vídeo) basados en un diseño totalmente personalizado, al que implementamos información tanto externa como interna. Lo que nos da la posibilidad de generar miles de creatividades ad hoc y en minutos haciendo que la publicidad sea más relevante y eficiente.

¿Qué es la atribución?

Es el conjunto de técnicas que nos permiten cuantificar el crédito que debemos asignar a los diferentes canales de tráfico que contribuyen a una conversión. Existen varios modelos y cada uno lo hace de una manera distinta. Pero, de forma general, los modelos de atribución cuantifican mediante algoritmos la influencia que ha tenido un anuncio en una conversión. La atribución identifica un conjunto de acciones que el usuario lleva a cabo y que contribuyen de alguna manera al resultado buscado. A esas acciones luego se le asignan un valor, de modo que somos capaces de analizar el impacto que tienen nuestros esfuerzos de marketing.

¿Qué es lo que realmente ocurre con la medición entre Google Analytics y Facebook Ads y cómo influye en sus modelos de atribución?

Que no coincide, lo que trae muchos problemas de análisis. Por ejemplo, muchas de las conversiones que vemos en Google Analytics de tráfico directo pueden venir en un alto porcentaje de Facebook.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas del sistema de atribución de cada uno?

El sistema de Google consta de 7 modelos de atribución que se pueden comparar para observar cómo afecta cada uno a la valoración de los diferentes canales de marketing. Facebook, por su lado, lanzó después del verano la versión beta de Facebook Attribution. Esta consta de 7 modelos de atribución y ofrece la posibilidad de "jugar" con diferentes ventanas de conversión igualmente. Pero, para hacer un uso correcto de Facebook Attribution, hay que integrar los diferentes canales de tráfico de forma adecuada.

Además, este dispone de un modelo data-driven para el tráfico de Facebook que se basa en datos obtenidos de los estudios de Conversion Lift de los diferentes verticales durante los últimos años.

Las principales desventajas de Google Analytics, y el muy esperado Google Attribution, son precisamente las expuestas anteriormente, que hace imposible conseguir una medición precisa del tráfico de Facebook.

En el caso este, la principal desventaja está en que Facebook Attribution es todavía un producto muy reciente. Faltan actualizaciones y se echan de menos aspectos como el path de conversión o un modelo data-driven aplicable a todos los canales.

¿Cuál es la razón por la que no coinciden las conversiones en Facebook Ads y Google Analytics?

El problema principal proviene de la dificultad de Google Analytics de medir las conversiones multidispositivo (incluso con la última actualización). Facebook no facilita a Google el «Device ID» en la aplicación, por lo que no se pueden combinar las cookies de los navegadores con los usuarios in-app de Facebook.

Teniendo en cuenta que más del 90 % del tráfico de Facebook es mobile, y que aún un alto porcentaje de las conversiones finales se registran entre varios dispositivos, Google Analytics no es capaz de hacer coincidir las diferentes sesiones de los usuarios. Por tanto, Analytics no contabiliza correctamente las conversiones multidispositivo que genera la red social.

Además, Facebook (siendo una red de display en la que las impresiones de los anuncios podrían tener algún valor) no permite a Google ni a casi ningún proveedor de análisis de datos implementar impression tags, que permitirían medir la atribución de esas impresiones sin clics.

A la pregunta que muchos se hacen: ¿mejorará Google Attribution estas discrepancias entre Facebook y Google? La respuesta es no.

¿Cuáles son las herramientas adecuadas para medir la atribución?

Soluciones hay muchas, pero dependen principalmente de si tu porcentaje de compra de tráfico en Facebook es elevado. En ese caso, tendrás que acudir a soluciones caras y con tiempos de implementación que se alargan varios meses. Estas plataformas son capaces de ofrecer soluciones de medición entre canales de forma precisa, por un partnership específico con Facebook, poniendo a disposición su tecnología de matching de audiencias.

Destacaría las soluciones que ofrecen Visual IQ y MarketShare, a día de hoy las únicas herramientas que permiten medir las conversiones multidispositivo de Facebook, además del propio Google.

¿Cuáles son los retos más destacados a los que se enfrenta la publicidad digital en los próximos años?

El principal desafío para los anunciantes tendrá que ver con cómo hacer una correcta distribución del presupuesto para maximizar los resultados. La guerra abierta entre Facebook, Google y demás canales está desencadenando que ninguno comparta sus datos, provocando grandes discrepancias y pérdida de eficacia en la ejecución de las campañas.

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