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La solución de Ogury ofrece una precisión incomparable en las audiencias

El nuevo algoritmo de Ogury, Lituus, mejora la segmentación de audiencia

El nuevo algoritmo de Ogury, Lituus, mejora la segmentación de audiencia

Ogury, la plataforma de datos móviles que ofrece la visión más completa del comportamiento de los usuarios móviles, anuncia una mejora de sus capacidades de segmentación de audiencia con el lanzamiento de una solución de vanguardia para marcas y profesionales del marketing. Esta nueva solución combina la inteligencia humana y el aprendizaje automático en la planificación e implementación de campañas de publicidad móvil, ofreciendo una precisión incomparable en la segmentación de la audiencia a gran escala.

Funciona en tres pasos interconectados: aprender, optimizar, compartir.

Aprende: comienza aprendiendo criterios al inicio de la campaña de un cliente, por ejemplo con los datos del sitio web de la marca para aprender del tráfico cualificado de los usuarios. El algoritmo de Ogury, llamado Lituus, aprende del tráfico cualificado de los sitios web elegidos identificando tanto los atributos discriminantes como los similares entre los usuarios. Después de estudiar esto, Lituus construye una matriz de segmentación compuesta de cientos de criterios diferentes.

Optimiza durante la campaña: Lituus introduce información y aprende continuamente durante toda la campaña para excluir constantemente los criterios de menor rendimiento y dar mayor peso a las impresiones de los criterios de mayor rendimiento. También toma en cuenta condiciones tales como la hora óptima del día, los soportes, los modelos de dispositivos, la conectividad y la localización. Todo esto se logra utilizando los datos de comportamiento de primer nivel de dispositivo de Ogury, que proporciona información sobre las aplicaciones de los usuarios instaladas, el uso de aplicaciones y la navegación web móvil. Este nivel de información móvil es único en profundidad, actualidad y precisión y no está disponible a través de ninguna otra red o plataforma de datos.

Comparte los resultados con los clientes: al final de la campaña, se incluye una sección con el funcionamiento de la segmentación dentro del informe de la campaña, que ofrece una visión completa de las mejores y peores combinaciones de criterios de segmentación, sitios web visitados, aplicaciones propias y aplicaciones utilizadas por la audiencia de las campañas. Esto proporciona al cliente un conjunto de datos transparentes que se basa en los aprendizajes reales de la campaña, a diferencia del enfoque de recopilación de datos de “caja negra” que actualmente se usa ampliamente en la industria. Estos aprendizajes se pueden aplicar a la próxima campaña y a la planificación estratégica de la audiencia.

Comentando sobre la efectividad de esta nueva solución, Christophe Thibault, Chief Algorithm Officer, Ogury ha señalado:

“La nueva solución de segmentación de Ogury ofrece un mayor rendimiento a mayor escala y con una mayor transparencia. Su proceso altamente automatizado también significa un aporte humano mínimo, que no solo ahorra tiempo durante la fase de configuración de la campaña sino que también permite una mejor segmentación. En las primeras aplicaciones de este nuevo enfoque de aprendizaje automático, hemos observado hasta un 50% de reducción en la tasa de rebote del usuario en campañas de coste por clic (CPC), y hasta un 16% de aumento en las tasas de finalización de video en campañas de coste por visionado (CPV) frente a la segmentación que utiliza sólo componente humano”.

Ford, una de las principales marcas automotrices del mundo y beta tester de la nueva solución de orientación móvil de Ogury, ya ha logrado excelentes resultados para una campaña de prelanzamiento que promociona el nuevo Ford Fiesta en Francia, utilizando la nueva solución basada en aprendizaje automático.

Al comentar sobre el éxito de la campaña de publicidad móvil, Céline Armitage, Directora de Comunicaciones de Ford France, dijo:

“Además de ofrecer excelentes resultados, Ogury nos ha proporcionado una lista de criterios muy útiles que muestran todo aquello que tuvo un mejor comportamiento para una mejor segmentación en el futuro. Ya lo hemos reutilizado para la campaña de lanzamiento principal del Fiesta y nos ha permitido optimizar los resultados desde el principio. En comparación con el porcentaje de rebote en la página de redirección de Fiesta al comienzo de la campaña de relanzamiento, hemos logrado una disminución en la tasa de rebote de 13 puntos”.

Nota de prensa

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