Personalizar la publicidad es muy importante, pero crear anuncios que capten la atención de distintas audiencias puede suponer todo un reto para los profesionales del marketing. Esta dificultad puede ser aún mayor si el producto en cuestión tiene que ver con algo de lo que a la gente no le gusta hablar: el herpes labial.
La publicidad del medicamento para el herpes labial Abreva solía dirigirse a una audiencia de personas mayores de 35 años en medios como la televisión, hasta que en la empresa descubrieron que, en la mayoría de los casos, las calenturas aparecen por primera vez en la adolescencia. Este descubrimiento hizo que el equipo de publicidad cambiara su estrategia de marketing para atraer a una audiencia a la que no había prestado atención.
Según Rishi Mulgund, director de marca de GSK Consumer Healthcare: "el herpes labial es un tema incómodo para los jóvenes. Se trata de su primera experiencia con las calenturas y no es algo de lo que les guste hablar. Obviamente, no es fácil destacar la importancia del herpes labial y promocionar su tratamiento con Abreva entre una audiencia que no quiere ni oír hablar del tema".
El equipo de marketing de Abreva sabía que la generación Z y los millenials ven la televisión menos que las generaciones anteriores y decidió anunciar el producto en YouTube. Utilizó la información obtenida mediante el machine learning para identificar a sus audiencias objetivo y dirigirse a ellas. Después, integró su mensaje en la experiencia de visualización mediante anuncios pre-roll de seis segundos.
A partir de cuatro vídeos iniciales, se crearon 119 anuncios de Abreva distintos con Director Mix para adaptar el texto a diversos intereses. De esta forma, se presentaban a los usuarios anuncios asociados con lo que estuvieran viendo en ese momento. Si un usuario estaba viendo una crónica del corazón, se le mostraba un anuncio como este:
Por otra parte, si alguien iba a ver un tutorial sobre belleza, se le mostraba este otro anuncio:
Este enfoque personalizado consiguió un importante aumento de la notoriedad y la consideración. La marca Abreva experimentó un aumento del 41 % en el recuerdo del anuncio global y del 342 % en el interés mostrado por su audiencia objetivo mediante las búsquedas en Google y YouTube.
Tres sugerencias que puedes aplicar a tus campañas publicitarias personalizadas
Adaptar tu mensaje a la audiencia es importante, pero debes hacerlo de forma eficiente y a la escala deseada. A continuación, presentamos tres sugerencias derivadas del ejemplo de Abreva que pueden ayudarte.
1. Ve más allá de los datos demográficos
En el caso de Abreva, nunca se había tratado de llegar a los consumidores jóvenes y hubiese sido muy fácil caer en la tentación de publicar una campaña genérica basada en los estereotipos asociados a la generación Z y a los millenials. Según Rishi Mulgund: "lo habitual era utilizar un único vídeo para dirigirse a un grupo demográfico completo".
Esta campaña demostró que las herramientas de audiencias se pueden usar para transmitir los mensajes de forma mucho más eficiente.
El equipo de Abreva no se quedó en los datos demográficos sino que fue más allá y analizó en profundidad los intereses y las necesidades diferentes de su audiencia. Por ejemplo, determinó qué interesaba a sus clientes potenciales (belleza, fitness, redes sociales, etc.) y personalizó las creatividades en función de estos temas. El equipo usó el informe sobre audiencias para saber qué habían buscado previamente en Google los usuarios a los que quería llegar y asegurarse de que les ofrecía anuncios de su interés. "Esta campaña nos hizo ver que podemos usar las herramientas de audiencias para transmitir los mensajes de forma mucho más eficiente", indicó Mulgund.
2. Intégrate, no interrumpas
Como profesionales del marketing, nuestro objetivo es conseguir que los consumidores conozcan y compren nuestros productos o servicios. Si lo único que hacemos es hablar de nosotros mismos, corremos el riesgo de ahuyentar a los clientes potenciales en lugar de atraerlos. Gracias a herramientas nuevas como Director Mix, es mucho más fácil crear campañas personalizadas a gran escala que mejoren la experiencia de visualización y no la interrumpan.
Esto es muy positivo; los estudios indican que los anuncios más adecuados son los que captan más la atención. "Este es el futuro de la publicidad: proporcionar a los usuarios la experiencia que están buscando", comentó Rishi Mulgund.
3. Haz pruebas en el mercado
El equipo de marketing de Abreva usó el machine learning no solo para determinar su audiencia y orientar sus creatividades, sino también para mejorar su enfoque en tiempo real.
Según Mulgund: "creamos más de 100 anuncios distintos y no sabíamos cuáles funcionarían mejor, ni en qué momento o con qué contenido lo harían". Sin embargo, a medida que aumenta el número de usuarios que ven un anuncio, el machine learning determina qué recursos de las creatividades captan más interés y en qué circunstancias. Después, las estrategias de puja de Smart Bidding sirven para que la creatividad que obtiene los mejores resultados se muestre en el sitio adecuado y en el momento oportuno. "El machine learningnos permitió optimizar y contextualizar nuestro mensaje y, por lo tanto, conectar mejor con los consumidores".
