Recopilación de artículos destacados de DBi publicados durante 2018

El 2018 ya tiene los días contados, en una semana y media estaremos comiendo las tradicionales uvas para despedirnos de un año que ha dado mucho de sí, sobre todo, con la entrada en vigor del GDPR, las novedades en el mercado de las MarTech, los problemas causados por el fraude publicitario… Y ahora, con el 2019 a la vuelta de la esquina, es el momento perfecto para repasar algunos de los artículos más interesantes de nuestro blog. ¿Qué titulares han marcado 2018?

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1. #AdFraud: La batalla de los marketers contra el fraude

Las marcas y agencias han perdido más de 6 billones de dólares a causa del ad fraud durante 2017, una cifra que seguramente se incrementó este año con el auge de la publicidad programática que automatiza todo el proceso de compra y venta de espacios online con la aplicación de algoritmos. Este fraude, que puede generarse a través de distintas técnicas, supone un gran desafío para el sector.

A día de hoy, el mercado ofrece distintas soluciones para combatirlo que funcionan a través de métricas de Verificación y Viewability, así como con mecanismos de Brand Safety y Ad Blocking. ¿No conoces estos términos? Aquí te los explicamos. Debes tener en cuenta que cada herramienta puede ofrecer distintos informes y, en consecuencia, es complejo escoger la opción que mejor se adapta a tus necesidades. No te pierdas este benchmark de los principales productos.

2. El impacto del Cloud Computing en el mundo de los negocios

El número de organizaciones que deciden apostar por el cloud aumenta año tras año y, entre los motivos más habituales, están la flexibilidad, la escalabilidad, la simplificación de la gestión y la posibilidad de reducir costes. Según un informe de Harvard Business Review, el 56% de las empresas utilizan 2 o 3 plataformas de desarrollo de aplicaciones en la nube.

Y te estarás preguntando, ¿cómo puede aplicarse en marketing? Más allá de la infraestructura, el cloud ofrece ventajas en el gobierno del data permitiendo la centralización y el procesamiento de grandes volúmenes de información. Así es posible lanzar análisis avanzados en cuestión de segundos, por ejemplo, para desbloquear insights ocultos. Esto quedó muy claro en el Summit de Google cuando los responsables de Cloud y de Marketing Platform compartieron mesa para escenificar este posicionamiento. Accede al post sobre el impacto del cloud.

3. Mejoras en las soluciones de marketing de Google y Adobe

Adobe ha dado un paso más este año en atribución con el lanzamiento de un nuevo módulo, Attribution IQ, que aumenta el número de modelos disponibles en Adobe Analytics. ¿Por qué? Para conseguir comprender el comportamiento del cliente eliminando la antigua dependencia en los modelos first y last touch. La compañía también ha invertido este 2018 en la mejora de Sensei, la capa de inteligencia artificial que potencia de distintas formas sus soluciones.

Con relación a Google, uno de los anuncios más sorprendentes fue el rebranding que implicó la desaparición de DoubleClick y la integración de las soluciones de data y publicidad en una sola suite, Google Marketing Platform (GMP). Todas las herramientas han ido incluyendo novedades pero el mayor número de updates se aúnan en Display & Video 360, un producto end-to-end para gestionar campañas.

Durante los próximos meses iremos viendo cómo se elimina el reporting para apps de Google Analytics en las cuentas gratuitas, tal como se anunció hace unas semanas. Y es que estamos seguros que tanto la compañía de Mountain View como Adobe darán mucho de qué hablar este 2019.

4. Conectado Google Analytics 360 y BigQuery

¿Trabajas con BigQuery? Este servicio, que se incluye dentro de Google Cloud Platform (GCP), es un almacén de datos en la nube que te permite acceder a potentes funcionalidades a través de lenguaje SQL. ¿Y por qué te interesa? Si eres cliente de Google Analytics 360, podrás importar de forma automática tus registros, a nivel de hit, a un proyecto BigQuery para conseguir lanzar análisis ad hoc avanzados con mayor granularidad (no sería posible desde la interfaz de GA).

BigQuery también te aportará más flexibilidad en la combinación de fuentes de datos, así como te proporcionará acceso a otras soluciones del entorno cloud de Google. ¿Te interesa conocer más ventajas? ¿Aún no sabes cómo puede impulsar tu proyecto? Profundizamos en esta integración GA360 + BigQuery.

5. ¿Qué es el Machine Learning? ¿Cómo se aplica en Marketing?

El Machine Learning es una disciplina que combina ciencia, estadística y codificación computacional para identificar tendencias y patrones en grandes volúmenes de data. Estas técnicas se basan en algoritmos que son capaces de resolver problemas y, con la nueva información generada, mejorar sus resultados de forma autónoma.

Probablemente, en los últimos meses, habrás oído este término en incontables ocasiones pero… ¿sabes cómo se diferencia de la Inteligencia Artificial? ¿O cómo puede ayudarte a desarrollar con éxito iniciativas de marketing? Compartimos algunos ejemplos prácticos de aplicaciones del Machine Learning en los negocios.

Si te interesa esta temática, te proponemos echarle un vistazo a este artículo sobre cómo predecir la conversión social generada alrededor de un tema. Se trata de una crónica con learnings del premio conseguido en el Data Science Hackathon de I-COM 2018.

¿Y tú? ¿Cuál crees que son nuestros artículos más interesantes de 2018?