Sonata segmenta y alcanza a aquellas audiencias para las cuales resulte más útil y relevante el mensaje, aportando valor al mercado publicitario. Sonata ha sido la plataforma publicitaria elegida por el anunciante, líder en el sector deportivo a nivel internacional, para establecer e implementar su estrategia de ‘data-driven mobile’ con motivo del lanzamiento al mercado de su nuevo modelo de zapatillas deportivas.
Centrada en el territorio español, la estrategia de ‘branding mobile’ tiene como objetivo posicionar a la marca y su nuevo producto en el ‘top-of-mind’ del usuario móvil mediante un enfoque `mobile-centric´ que sitúa al usuario y su interacción con el medio mobile en el centro de la acción publicitaria.
El desarrollo de la estrategia publicitaria ha destacado por la geoperfilación avanzada de usuarios móviles interesados en el ocio urbano desarrollándose en 3 pasos:
1. Perfilación
Nuestra estrategia de segmentación se inicia con el reconocimiento de `target´ del anunciante. Para ello, Sonata analiza las características demográficas, el comportamiento físico y digital, y los intereses del usuario, así como la afi nidad de este con el anunciante, para fi nalmente establecer un `cluster´ afín al anunciante. Este segmento está formado por usuarios urbanitas de entre 14 y 30 años en España, preocupados por su imagen y las nuevas tendencias en moda y estilo de vida. Además, este usuario muestra interés por disfrutar del ocio nocturno de la ciudad y centra su navegación digital en webs de compras, moda y estilo de vida.
En base a este segmento, Sonata construye cuatro geoperfiles teniendo en cuenta la localización del usuario:
2. Activación
Los 4 `clusters´ geoperfilados de audiencias son activados siguiendo dos estrategias digitales:
3.- Atribución
Enriquecer el perfil físico con un perfil digital bien identificado proporciona un plus de efectividad a la hora de perseguir los KPIs propuestos en la campaña. Por ello, la monitorización continua de los resultados de campaña, junto con la optimización mediante estrategias de ‘machine learning’ permitió al anunciante medir el volumen de usuarios móviles impactados por la campaña y su `engagement´ con las piezas creativas. Estableciendo a su vez la atribución digital de usuarios que, impactados por la pieza, visitaron la web del anunciante.
Tras el análisis de los datos alcanzados por la campaña, pudimos determinar que los resultados de `engagement´ fueron tres veces superiores a los resultados de `engagement´ medios. El `cluster´ que más interactuó con las piezas, superando en un 250% el `engagement´ medio, fue el “Cluster Universitarios”, seguido por el “Cluster Institutos” con un `engagement´ superior al 150%. En general, todos los `clusters´ superaron el `engagement´ medio de campañas similares.
