Prepare-se para a segmentação pós-demográfica

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Prepare-se para a segmentação pós-demográfica

Modelos com foco em interesse e contexto individuais têm alcançado níveis extremos de personalização e engajamento

: Novos hábitos de consumo, aceleração digital e proteção de dados exigem novos formatos publicitários



16 de agosto de 2021 - 0h00

O consumidor tem mudado de forma incessante e fluida. Com mais variáveis em jogo, é ainda mais difícil prever seu comportamento com base em dados demográficos. Um estudo da consultoria DoSomething Strategic, realizado em 2018, aponta a relação sensível dos jovens da geração Z com marcas: 76% faziam ou consideravam uma compra para apoiar as causas representadas pela marca, 40% usavam seu poder de consumo para boicotes e cerca de 67% paravam de comprar ou consideravam fazê-lo se não houvesse alinhamento aos seus valores. As mudanças comportamentais somam-se à aceleração digital, impulsionada pela pandemia da Covid-19, que modificou hábitos e aumentou o número de usuários online. As leis de proteção de dados e políticas de privacidade mais restritivas, no desktop e no mobile, também exigem adequações substanciais na publicidade.

Para garantir a boa experiência dos consumidores, as marcas precisam de estratégias dinâmicas e rápidas. “Olhar para o interesse em vez de focar no perfil demográfico de um usuário é a bola da vez. Para monitorar esse aspecto tão flutuante, as marcas agora precisam contar com tecnologias de ponta. O usuário vai sentir a diferença na relevância do conteúdo com o qual será impactado”, afirma André Dylewski, diretor de desenvolvimento de negócios para a América Latina na RTB House.

Redesenho dos modelos de segmentação
Maior mercado de publicidade na América Latina, o Brasil é o terceiro país do mundo que mais cresce nos investimentos em mídia programática, atrás de Índia e Indonésia, segundo relatório do IAB (Interactive Advertising Bureau) e da Accenture do ano passado. Por aqui, a programática representa mais da metade dos pagamentos na publicidade digital.

Diante das transformações, o gigantesco setor está redesenhando sua rota. Além do aumento do uso de segmentações baseadas em contexto e comportamento, a mídia programática tem sido potencializada com o emprego de tecnologias sofisticadas para interpretação dos dados. Algoritmos avançados de inteligência artificial já conseguem identificar mudanças no consumidor, mesmo as mais sutis, com extrema precisão e velocidade, e, assim, determinar e recomendar as melhores abordagens publicitárias para cada usuário.

“A transição para novos modelos passará por um processo de ‘desconstrução’. Teremos campanhas mais assertivas e a eliminação de vieses e estereótipos que a segmentação demográfica traz para o marketing. Algumas premissas a partir da construção de personas podem limitar o real potencial das ações, se pensarmos no amplo espectro de clientes que poderiam dialogar com a marca”, pondera Dylewski. Ele dá o exemplo de uma loja de bolsas que segmenta seus anúncios apenas para o público feminino e, com isso, perde a oportunidade de ser considerada por usuários de outros gêneros que desejariam usá-las ou adquiri-las para presentear alguém.

O consumidor pode se envolver com diferentes assuntos ao longo do dia, mas o maior engajamento ocorre no momento de imersão no tema. “A segmentação demográfica tradicional muitas vezes pode falar do passado do consumidor, enquanto as tecnologias mais modernas, suportadas por inteligência artificial, falam sobre o agora, acompanhando o comportamento e interesses em tempo real. A ultra-personalização contextual traz vantagens de experiência de marca e de efetividade do anúncio, pois se alinha com a expectativa do público no momento da interação”, analisa o diretor.

Deep learning e ultra-personalização
Fundada em 2012, a RTB House está presente em mais de 70 mercados ao redor do mundo, possui mais de 750 especialistas e opera mais de 2 mil campanhas no mobile e no desktop, atendendo grandes agências e anunciantes. Especializada em soluções para todas as etapas do funil de vendas, possui tecnologia proprietária baseada em deep learning, o mais avançado ramo da inteligência artificial, que garante alto nível de relevância e personalização para anúncios online. A ferramenta permite o reconhecimento da etapa em que o usuário está neste funil, entregando anúncios específicos e pertinentes, seja em awareness, consideração ou conversão.

Para atingir essa assertividade, a solução da RTB House leva em conta, além do comportamento, o contexto de navegação do usuário. O conteúdo da página do site é interpretado e os algoritmos decidem sobre onde, quando e como posicionar cada anúncio, para garantir alto nível de engajamento. Busca-se a combinação ideal entre o contexto da página, os objetivos de comunicação da marca e o conteúdo do banner ou vídeo a ser exibido, com base nos pontos de dados disponíveis e suas variáveis.

“Atrelada a técnicas de automação para customização dos banners, a segmentação contextual gera experiências excepcionais, com personalização sem precedentes, seja para campanhas de display ou vídeo. Já é possível ter campanhas de branding com mais de 10 mil variações do mesmo vídeo, elaboradas em tempo real pela inteligência artificial, que mescla produtos e elementos para cada contexto”, explica Dylewski. O alto poder de processamento do deep learning permite atingir, em média, recomendações de produtos 50% mais eficientes do que as soluções baseadas em machine learning, outra tecnologia bastante comum na indústria programática.

A RTB House disponibiliza formatos de anúncios exclusivos e adaptáveis em vídeo, interativos e com display dinâmico ou estático. Há modelos que permitem a interação do usuário, seja por meio de curtidas do produto; assistente virtual para responder dúvidas; ou possibilitando pesquisar produtos dentro do anúncio. Já quanto à reputação das marcas, os algoritmos contam com mecanismos como brand safety, para evitar a exibição de publicidade em contextos impróprios, e brand suitability, para posicionar os anúncios próximos a temas alinhados aos valores da marca.

Caso de sucesso no Brasil

A RTB House já havia se consolidado como provedora de retargeting de uma marca brasileira de moda, conduzindo campanhas de performance com foco em vendas para a empresa desde 2017. Mas, no ano de 2020, a martech teve como desafio levar o mesmo nível de resultados às campanhas e criar uma experiência extraordinária para o usuário, do awareness à conversão.

A solução da RTB House, baseada em deep learning, gerou resultados expressivos em todas as etapas do funil, superando as metas estabelecidas e engajando os usuários com a marca e as novas coleções. A estratégia de anúncios em vídeo foi a que mais se destacou, com quase todos os indicadores de awareness ultrapassando a expectativa inicial: atingiu-se o triplo da meta de alcance, 175% da meta de taxa de cliques e aproximadamente 70% de viewability, com 59% de economia sobre o custo por visita no website.

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