Medialyzer transforma los anuncios de televisión y los convierte en elementos medibles, optimizables y gestionables, igual que la publicidad digital. Así, los anunciantes tienen ahora la posibilidad de aumentar el retorno de sus inversiones en TV mediante decisiones basadas en datos.
Uno de nuestros clientes, Avansas, utiliza la solución de TV Attribution de Medialyzer para realizar una planificación de medios eficiente, alcanzando a un público objetivo muy específico que necesita productos de oficina en un medio tan amplio como la televisión, con su campaña de TV de abril de 2021.
No es posible medir manualmente los retornos online de un gran número de spots de TV planificados en un canal offline. Sin embargo, TV Attribution, utilizando machine learning, presenta estos datos en un panel para los responsables de toma de decisiones, permitiendo planificar estratégicamente el siguiente movimiento en función de datos económicos alternativos, gracias a un algoritmo de inteligencia artificial que informa sobre los efectos online de cada spot, como las visitas al sitio web y las ventas.
En el primer periodo de la campaña de TV, Avansas pudo observar claramente, a través del panel, los efectos de variables como el canal de TV, el programa, el día de la semana, la hora del día y la franja horaria (prime time/off prime time) sobre el retorno de la inversión.
Durante la campaña, se realizaron cambios en la selección de canales. El presupuesto se trasladó de programas de alto coste en canales medidos hacia programas que captaban mejor a la audiencia objetivo en canales temáticos.
Se observó que canales de nicho como DMAX, NTV y Habertürk eran más eficientes para Avansas que los canales medidos. El presupuesto asignado a estos canales se incrementó y, en la segunda fase, se añadieron canales como 360 TV, Ülke TV y Beyaz TV al plan de medios. Los resultados obtenidos en los canales recién añadidos también fueron bastante satisfactorios.
Asimismo, se presentó a los directivos qué programas eran más eficientes dentro de esta selección de canales. Al trasladar el presupuesto hacia los programas de noticias del mediodía, economía, política y clima en estos canales, se consiguió un aumento significativo de la eficiencia.
Como resultado del análisis, se vio que la franja off prime time era más eficiente que la franja prime time para Avansas. Aunque solo el 4,82% del presupuesto total se asignó al periodo diurno comprendido entre las 09:00 y las 16:00, el 11,86% de los resultados procedieron de este intervalo. Por otro lado, el horario nocturno parecía relativamente improductivo. En este sentido, se logró un aumento de productividad al trasladar el presupuesto del horario nocturno al horario diurno. Al analizarlo como PT–OPT, el presupuesto de OPT se incrementó hasta el 30% del presupuesto total y se obtuvo el 57,37% de los resultados de esta franja.
Otra acción tomada a partir de los datos proporcionados por el algoritmo estuvo relacionada con la posición del anuncio. En términos de posición, los spots situados en medio del bloque publicitario resultaron menos eficientes que los spots en primera y última posición. Por ello, se incrementó el presupuesto destinado a las primeras y últimas posiciones, aumentando así la eficiencia.
Resultado
Se realizaron análisis de rentabilidad de muchos de los spots emitidos mediante un algoritmo de inteligencia artificial y se presentaron insights accionables a los responsables de toma de decisiones a través de una interfaz fácil de usar, con gráficos y tablas sencillos.
Como resultado de estos cambios realizados en el plan de medios, se logró un incremento de productividad de 2,07 veces, con un presupuesto de TV un 8% menor y un 91% más de resultados.
