Analizamos 75.000 campañas de YouTube y esto es lo que aprendimos sobre el uso de los datos demográficos

Hannah Diddams, Taylor Behmke / Noviembre de 2019

A los profesionales del marketing nos han dicho desde hace tiempo que si nos centramos únicamente en los datos demográficos, tan solo observamos a nuestra audiencia desde una perspectiva. Sin embargo, muy a menudo seguimos usando aspectos como la edad o el sexo para fundamentar las decisiones de campaña. ¿Esto en qué se traduce? Pues corremos el riesgo de crear y mostrar anuncios que los usuarios consideren irrelevantes, y de que se nos escapen clientes potenciales.

Obviamente, esto es algo que ya se puede intuir. Cuanto mejor se conoce a los usuarios de nuestra audiencia objetivo, más fácil es saber si podrían interesarles nuestros productos. Por ejemplo, podemos aprovechar lo que sabemos de ellos, como si están planeando unas vacaciones en familia, si tienen intención de comprar un teléfono móvil, si se están empezando a aficionar a los deportes de riesgo o si están tratando de comer más verdura. Si nos dirigimos a los clientes adecuados, es de esperar que nuestro marketing resulte más efectivo.

Sin embargo, en Google, la intuición no es una razón suficiente para llevar un proyecto a cabo. Por eso, hicimos una prueba para demostrar que había llegado el momento de que los profesionales del marketing ampliaran sus horizontes más allá de los datos demográficos.

Análisis de datos de marketing de campañas recogidos durante dos años

Para averiguar si nuestros instintos se equivocaban, evaluamos los datos de rendimiento de 75.000 campañas de YouTube globales recogidos de forma agregada y anónima. Para ello, usamos Brand Lift de Google, que mide el efecto que han tenido los anuncios de vídeo en métricas como la notoriedad de marca, el recuerdo del anuncio o la consideración. Al hacer el análisis, tuvimos en cuenta campañas de 10 verticales diferentes, como la automoción, el comercio o los viajes.1

Algunas de dichas campañas de YouTube solo usaban datos demográficos básicos para llegar a clientes potenciales; por ejemplo, estaban dirigidas a mujeres de entre 25 y 34 años. Otras usaban una función disponible en YouTube: las audiencias avanzadas.

Las audiencias avanzadas permiten a los profesionales del marketing llegar a los usuarios en función de sus intereses. Por ejemplo, los vídeos que un usuario ve en YouTube pueden sugerir que es un loco de la gastronomía, que le encanta viajar o que es un experto en belleza. Llamamos a estos grupos prediseñados audiencias afines. Los profesionales del marketing también pueden crear grupos de audiencias propios en función de intereses concretos personalizados para sus marcas. En lugar de dirigirse a todos los usuarios a los que les encanta la cocina, una marca de leche vegetal puede optar por orientar sus anuncios solo a los veganos. Llamamos a este tipo de audiencias audiencias afines personalizadas. Mediante las audiencias avanzadas, las marcas también pueden llegar a los usuarios que estén buscando activamente productos o servicios determinados, lo que llamamos audiencias con intención de compra.

Primero, calculamos cuál era el lift de referencia de cada métrica en cada uno de los verticales. Por ejemplo, evaluamos el incremento medio en la consideración de marca que se consiguió mediante las campañas de tecnología incluidas en la muestra.

A continuación, para averiguar la efectividad de usar información más específica a la hora de llegar a los usuarios en lugar de recurrir a los datos demográficos básicos, identificamos aquellas campañas en las que se usaron audiencias avanzadas para saber cuál era el incremento en las métricas de marketing en comparación con la media del resto del sector.

Lecciones basadas en 75.000 campañas de YouTube

¿Qué fue lo que averiguamos? Pues que los datos de marketing fundamentaban nuestra hipótesis. Conocer mejor a la audiencia a la que se trata de llegar permite crear campañas de marketing mucho más efectivas.

En todos los verticales, las campañas en las que se usaban audiencias avanzadas consiguieron incrementar las métricas relativas a varios objetivos de marketing. En las campañas del sector de las finanzas en las que se usaban audiencias con intención de compra, la consideración se multiplicó por 1,5. En las campañas del sector minorista, la intención de compra se multiplicó por 1,4. En las campañas del sector de las telecomunicaciones en las que se usaban audiencias afines, se consiguió aumentar el recuerdo del anuncio en 1,3. A su vez, en las campañas del sector de alimentos y bebidas en las que se utilizaron audiencias afines personalizadas, se alcanzó el doble de notoriedad.

Analizamos 75.000 campañas de YouTube y esto es lo que aprendimos sobre el uso de los datos demográficos

Algunas de las audiencias con las que se consiguieron los mayores incrementos respecto a los objetivos de marketing del sector eran casos bastantes obvios. Por ejemplo, en las campañas de tecnología, se detectó un gran lift en la intención de compra entre los usuarios que ya tenían pensado comprarse un ordenador, por lo que este hecho no sorprendió a nadie.

En otros casos, los resultados fueron más inesperados. En las campañas del sector de las telecomunicaciones, los aficionados a las actividades al aire libre y los amantes de la moda fueron las audiencias afines entre las que se observó el mayor incremento del recuerdo del anuncio. Puede que los profesionales del marketing de ese sector que quieran aumentar la notoriedad de un plan de telefonía móvil nuevo no hubieran pensado que este tipo de usuarios podría estar especialmente interesado en su oferta y habrían perdido una oportunidad clave de comunicarse con clientes potenciales.

Más allá de los datos demográficos de marketing

Aunque es importante tener en cuenta que estos hallazgos no son causales y que tampoco garantizan que una campaña futura vaya a tener un buen rendimiento, siguen aportando información interesantes a partir de la cual los profesionales del marketing pueden aplicar medidas inmediatamente.

La primera lección es obvia: se debe dejar de tener en cuenta únicamente datos demográficos de marketing. Con las tecnologías y herramientas de las que disponemos hoy en día, es posible ir mucho más allá para conocer a los clientes y usar datos para llegar a los usuarios adecuados. Si vas a lanzar una campaña de YouTube para promocionar una nueva línea de moda, en lugar de intentar adivinar quién podría estar interesado en función de categorías tan amplias como la edad o el sexo, puedes usar una audiencia afín, como los aficionados a la moda.

Probablemente, tu base de usuarios es mucho más polifacética de lo que esperas.

La segunda lección es que debes tener en cuenta que, probablemente, tu base de usuarios es mucho más polifacética de lo que esperas. ¿Hubieras imaginado que un aficionado de las actividades al aire libre sería especialmente receptivo a un anuncio de telecomunicaciones? Por oportunidades como esta, antes de lanzar una campaña debes hacer pruebas previas en tus creatividades con grupos de audiencias que no hubieras considerado en otras circunstancias.

Finalmente, una vez que hayas dominado las dos primeras lecciones, puedes seguir personalizando las audiencias. Por ejemplo, si vas a lanzar en YouTube una gama nueva de aperitivos bajos en sal, crea una audiencia afín personalizada que sea aún más específica que las prediseñadas y personaliza la creatividad de vídeo para orientarla a dichos usuarios.

A raíz del análisis de campañas, ha quedado patente que los usuarios son más caleidoscópicos de lo que los profesionales del marketing siempre hemos creído y ha llegado el momento de que nuestras campañas reflejen lo que hemos aprendido.

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