CSA lanza una nueva suite de servicios basados en Google Meridian. Esta novedad consolida el liderazgo de CSA en la medición de impacto publicitario y la optimización de inversión en medios.
Con la evolución del ecosistema digital y la creciente restricción en el acceso a datos de usuario, la industria enfrenta un cambio estructural en la forma de medir el impacto de las inversiones publicitarias.
En este contexto, los modelos de Marketing Mix Modeling (MMM) cobran un rol clave al permitir analizar el impacto de cada canal de inversión en los resultados de negocio sin depender de cookies o identificadores individuales.
“En CSA entendemos que la verdadera innovación no es solo adoptar nuevas tecnologías, sino también encontrar formas nuevas y creativas de utilizar la información para hacer que nuestros clientes sean más competitivos”, aseguró Juan Damia, CEO de CSA Latam.
“Bajo el liderazgo de Juan Gaillardou y el equipo de Science, estamos listos para acompañar a nuestros clientes en la implementación de estas nuevas metodologías, asegurando que puedan adaptar sus estrategias y optimizar sus inversiones con la mejor combinación de modelado econométrico, inteligencia artificial y experiencia en medios”, continuó Damia.
Por su parte, Juan Gaillardou, director Regional de Science & Media Labs de CSA Latam, aseguró: “para Havas Group, este lanzamiento refuerza nuestro liderazgo en el desarrollo de soluciones de medición avanzadas, permitiendo a nuestros clientes potenciar su rendimiento en un ecosistema publicitario en constante evolución. Con esta nueva suite de servicios, seguimos impulsando la transformación de la industria, combinando ciencia de datos, expertise en medios y pensamiento estratégico para construir el futuro de la medición en marketing”.
Nuevos servicios impulsados por Meridian
CSA ha diseñado una serie de soluciones basadas en MMM que permitirán a sus clientes tomar decisiones estratégicas más informadas, optimizando la inversión de manera precisa y confiable:
Marketing Mix Modeling (MMM) para optimización de inversión
- Modelos econométricos adaptados a cada industria para determinar la contribución real de cada canal a las ventas y conversiones.
- Análisis de diminishing returns para identificar el punto óptimo de inversión en cada medio y evitar saturación.
- Uso de modelos bayesianos y machine learning para mejorar la precisión y estabilidad de las mediciones.
Scenario planning y simulación de presupuesto
- Simulación de escenarios para predecir el impacto de ajustes en la inversión publicitaria y definir la asignación óptima de presupuesto.
- Modelos que integran variables de mercado, competencia y factores externos, permitiendo recomendaciones basadas en múltiples dimensiones.
Medición de impacto incremental con experimentación avanzada
- Implementación de modelos de GeoLift y Synthetic Control, permitiendo medir el impacto de campañas sin necesidad de test A/B a gran escala.
- Evaluación de campañas en mercados segmentados para identificar diferencias en el rendimiento y oportunidades de mejora.
Estrategias de medición en un entorno cookieless
- Construcción de modelos de atribución basados en MMM, eliminando la dependencia de datos individuales y asegurando una medición robusta a largo plazo.
- Integración de datos de fuentes first-party para mejorar la calidad del análisis sin comprometer privacidad ni cumplimiento regulatorio.
