Los medios pagados ante el futuro de la automatización

Cualquiera que trabaje a nivel de medios (principalmente desde el lado de agencia/consultora) ha vivido el proceso de inclusión de más y más número de automatizaciones  en las plataformas para gestión de los medios, valga como ejemplo las optimizaciones de pujas automáticas (o «bidding strategies») tanto en Google Ads como en Google Search 360 han introducido, los Dynamic Search Ads (tanto en Facebook como en Google, si bien de funcionamiento diferente), por no hablar de productos 100% automatizados como las Universal APP Campaigns de Google donde la automatización en la gestión de campañas es total.

La pregunta que surge al ver estos es avances es ¿la automatización vía inteligencia artificial va a reemplazar muestro trabajo en las compañías dedicadas a los medios digitales? Pregunta que se están haciendo otros muchos sectores pero que se hace más relevante y urgente en el sector de los medios digitales. Para poder responder a esta pregunta, lo primero que debemos hacer es entender cómo generan ingresos las agencias de medios digitales y cómo les puede afectar este cambio tecnológico.

Vía de ingreso de una agencia de medios tradicional.

Cobrar por los perfiles asignados.

El modelo clásico, las horas de los equipos se cobran a un coste del que se saca un margen. Ahora bien ¿si ahora cada vez las máquinas hacen más cosas? Lo lógico es pensar que cada vez serán menos necesarios perfiles que gestionan las herramientas o el tiempo que pasan en la optimización será mucho menor (y por tanto se venderán menos horas). Vamos que aquí radica el tema clave, tenemos que estar pensando que perfiles necesitan los anunciantes y sobre todo que valor añaden a dichos anunciantes por encima de la optimización que cada vez parece las máquinas harán mejor.

Generar diferencias a través de volumen de compra con soportes.

No es ningún secreto que las agencias de medios y los soportes tienen acuerdos por volumen, es decir, donde los medios a partir de ciertos volúmenes, «devuelven» dinero a las agencias. Bien este modelo en principio no se ve afectado directamente por la automatización, si bien es un modelo amenazado por otro tipo de evolución más relacionada con la evolución de los anunciantes, más maduros y más conscientes y que por buscan mayor transparencia. Además en este nuevo entorno algunos de los nuevos principales soportes como Google o Facebook no «devuelven» dinero (o muy poco).

Revender tecnología (propia o de terceros).

De la misma manera que con los soportes, al contratar tecnología a gran escala, el precio es más competitivo y por tanto se puede revender generando una diferencia. Este modelo al igual que el anterior no está afectado por la automatización y está evolucionando hacia la mayor transparencia del sector, pero si es cierto que ayuda a vender nuevos perfiles claves para el proceso de automatización, de lo que hablaremos más adelante.

Así pues, el futuro pasa por seguir cobrando por perfiles, pero estos perfiles deben evolucionar, su vocación y conocimiento debe ser diferente, deben ser cada vez más estratégicos, más relacionados con otras áreas que aporten valor (especialmente en la parte de data & analytics) y con conocimientos que van más allá de las propias plataformas, pasando a entender como se pueden relacionar los datos en un ecosistema conectado para generar mejores audiencias.

Pasos a seguir por una agencia de medios en un futuro automatizado.

Ampliar la gama de servicios (y por tanto de los perfiles vendidos).

Ya hemos ido hablando de esto, vender otros perfiles como los derivados por la implantación de nuevas tecnologías, por vender perfiles más creativos o perfiles que aporten más valor (como científicos de datos), algunos de estos cambios ya los estamos viendo, cada vez vemos más agencias de medios integradas con creatividad, con mayor conocimiento técnico y tecnológico e incorporando nuevos perfiles como científicos de datos y expertos en audiencias.

Más datos para mejorar la eficacia y la eficiencia.

La automatización no funciona sola, necesita gasolina y cuanta más gasolina mejor funciona y esa gasolina a día de hoy, no son más que datos, el nivel de relevancia de una campaña automatizada a día de hoy es directamente proporcional al número de fuentes de datos que seamos capaces de integrar con los algoritmos: datos de analítica web, de nuestra APP, de nuestras campañas de Search, de nuestras campañas de Facebook, de nuestros datos de display/programática, de nuestro CRM, de nuestra base de datos de clientes, de nuestro programa de fidelización, de visitas a tienda física. A mayor número de fuentes, mayor probabilidad de acierto.

Este es el motivo por el que las agencias de medios son unas de las grandes precursoras de tecnologías como DMPs ó servicios de Cloud como Google Cloud (con Big Query para almecenar y su Machine Learning Engine para procesar) y la creación de departamentos y áreas de datos, encargados de que el dato esté «limpio»y poder explotarlo.

Más inteligencia de análisis.

Una vez que esta compleja arquitectura tecnológica que permite integrar y procesar esa ingente cantidad de datos se va implantando, es necesario saber que hacer con dichos datos y sobre todo como «accionarlos» para la mejora de nuestras campañas y es esta parte final que marcará la  diferencia, si no somos capaces de mostrar los beneficios de una tecnología tan cara y compleja como los DMPs y la arquitectura relacionada con el «big data», el futuro no tendrá sentido y si tendrán sentido los clientes descontentos ante un aumento de sus costes pero no de sus resultados. De ahí que los «científicos de datos» se han convertido en parte clave de las nuevas agencias de medios.

Creatividad.

Las máquinas pueden hacer muchas cosas mejor que nosotros, pero la creatividad es algo en lo que todavía les llevamos una gran ventaja. Entendiendo la creatividad en un sentido amplio, no solo la importancia de una buena idea creativa y piezas atractivas y que sobresalgan en esta economía de la atención. También será necesario creatividad sobre que nuevas fuentes de datos nos serán de utilidad para entender comportamientos clave de nuestros clientes para nuestros negocios o creatividad para encontrar nuevas soluciones y conseguir de llegar de diferente manera.