Por Sebastián Jaramillo, VP of Product de FLUVIP
Mediante el caso de éxito de UNIVISION, mostramos en Norteamérica el valor agregado que ofrece la plataforma de FLUVIP. Estamos listos para entrar en un mercado nuevo, identificar a los mejores creadores de contenido y hacer una eficiente conexión con las marcas, gracias a nuestra innovadora tecnología. Ya sean objetivos comerciales de awareness o de engagement, estamos preparados para identificar a los mejores canales y a los influencers adecuados para cumplir con esas metas de la marca.
Aunque existen otras empresas de tecnología, la experiencia de FLUVIP en el mercado latinoamericano le ha permitido entender muy bien las necesidades del cliente y mostrar diferenciales de calidad.
La campaña de Navidad que realizamos para UNIVISION es para una tienda de e-commerce. Querían llegar a mujeres de entre 35 y 54 años que hablaran sobre moda, estilo de vida y belleza, y que su audiencia fuera, en su mayoría, estadounidense. Buscamos influencers, entonces, que se adecuaran a esas características. Participaron celebrities como Bonnie Rodríguez, profesionales como Melanie Pires y Daily Baez, y ciudadanas como, por ejemplo, Carla Gutiérrez.
A nivel métricas, no solo cumplimos con las expectativas del cliente, sino que las superamos. Además, conseguimos un Costo por Engagement mucho más económico que el que hubieran obtenido con Paid Media. Logramos un excelente feedback por nuestra correcta identificación de influencers, la generación de reportes y la ejecución integral de la propuesta.
La idea es convertirnos en Media and Tech Partner de UNIVISION el año que viene, seguir lanzando campañas con ellos durante todo el 2018: empezamos con el pie derecho.
Algunos de nuestros pilares
Cuando recibimos el brief, empezamos a construir una propuesta donde, a través de inteligencia predictiva, podemos hacer estimaciones del alcance y del impacto que va a tener la campaña. Gracias a esto, el cliente se siente muy confiado respecto de lo que va a suceder.
Otro de nuestros diferenciales es que usamos Machine Learning: estudiamos sistemáticamente los comportamientos y las publicaciones de los influencers. Analizamos sus publicaciones e identificamos sus temáticas, que correlacionamos con sus respectivos niveles de interacción, vemos en qué temas tienen más llegada. Esto nos permite ser muy eficientes, y también identificar los costos de cada influencer para que la inversión sea provechosa.
Hoy en día, FLUVIP está construyendo un modelo de Big Data: analizamos y almacenamos grandes volúmenes de información sobre cada uno de los perfiles, y obtenemos muchísima información valiosa para una toma de decisiones estratégica no solo antes, sino durante la campaña. Contamos con estadísticas y métricas sobre las campañas en tiempo real: esto nos brinda la posibilidad de reaccionar durante la ejecución de la campaña, nos ayuda a tomar decisiones a nivel de contenido y de los influencers que están participando.
Actualmente, en la empresa estamos empezando a desarrollar nuevas tecnologías para el análisis de data. Ya logramos unos niveles de medición muy certeros respecto de las temáticas, el alcance, etc., y estamos empezando a hacer diferentes tipos de análisis mucho más profundos: análisis cognitivo.
Podemos realizar un análisis de la personalidad y de los valores de los influencers, entender el tipo de persona que son. Los clientes, de esta manera, pueden identificar a influencers que se alineen con su marca, y así encontrar a embajadores o voceros de marca apropiados. Ya lo estamos haciendo con los perfiles que identificamos para cada una de las marcas, pero lo vamos a aplicar a gran escala para reconocer, también, los perfiles de las audiencias. Este proceso ha tomado 5 años de recolección de data.
Nuestras campañas, además, viven en el tiempo y logran generar un mayor retorno de inversión, ya que siguen generando interacciones hasta 3 meses luego de terminadas. Esto es muy diferente de lo que pasa con Paid Media, donde las campañas se finalizan una vez que hayan consumido el total del presupuesto asignado.
