Big Data Analytics para publishers: o caminho para novas receitas

Entre todas as indústrias que buscam casos positivos de aproveitamento da tecnologia, a dos publishers ainda segue abaixo do radar.

O senso comum é de uma das indústrias que mais sofrem com as novas tecnologias, que os volumes de circulação estão em declínio junto com as receitas de publicidade, que ninguém jamais pagará por conteúdo, que os millennials estão mais interessados ​​em postar fotos de gatos no Facebook do que se informar com jornalismo de qualidade.

A realidade é que os editores, aos poucos, estão alcançando e até superando outros setores em sua aplicação tecnológica para gerar receita e sustentar o modelo de negócios editorial.

Já faz um bom tempo que os publishers tradicionais evoluíram com novas maneiras de envolver seu público e suas comunidades locais além de simplesmente entregar um jornal a uma porta de entrada. Aplicativos móveis, mídias sociais, publicidade digital,  paywalls inteligentes, usar dados informativos e comunicando-se com os clientes a uma base de 1:1 são apenas algumas das maneiras pelas quais as empresas de mídia estão adotando e aplicando novas tecnologias.

Receitas Data-Driven
Como manter receitas publicitárias de conteúdo digital e adquirir novas assinaturas digitais com paywalls?

Alguém poderia pensar que há apenas uma escolha entre os dois, mas na verdade, aproveitando uma ferramenta de coleta de dados robusta e granular como a Tail, um editor pode entender exatamente onde estão suas posições de publicidade mais valiosas e quais os perfis de usuários que estão mais propensos a converter assinaturas.

Usando uma ferramenta de Big Data Analytics como a Tail, um editor agora pode saber que 20% do seu público engajado se encaixa em um perfil semelhante.  Os dados coletados podem aumentar o rendimento de cada impressão de anúncio e otimizar a receita geral por meio de paywalls. E aí é que a Tail ajuda e muito os publishers da sua rede. 

Por nossa metodologia única e exclusiva, ajudamos o publisher a rastrear seus usuários on-line para determinar seus perfis comportamentais. Por outro lado, essa metodologia fornece uma camada de inteligência importantíssima para conectar anunciantes a seus potenciais clientes.

Por exemplo: uma marca automotiva pode querer garantir que sua publicidade on-line atinja um segmento de mercado específico, uma camada da população de alta renda que está pesquisando sobre carros novos em uma determinada área metropolitana.

Quando os resultados se comprovam eficazes, muitos anunciantes se dispõem a pagar mais pela impressão qualificada, porque o ROI esperado de uma campanha com segmentações eficientes é muito maior que o de uma campanha de marketing em massa.

O resultado é que o produtor de conteúdo obtém um rendimento muito maior de seu público-alvo, o anunciante alcança um segmento-chave de mercado e o usuário é impactado por um anúncio relevante que aumenta sua taxa de engajamento.

Além disso, os editores podem criar segmentos personalizados usando seus dados proprietários, o que na Tail chamamos de Audiências Customizadas: público-alvo enriquecidos com atributos específicos (interesses, hábitos de consumo, perfil demográfico e geo-localização) muito valiosos para anunciantes.

Por fim, o conteúdo em si pode ser impulsionado de forma a atingir o nível mais alto de engajamento (que, por sua vez, impulsiona o público, a publicidade, as assinaturas e a retenção) dos leitores digitais. As ferramentas em tempo real para recomendar artigos a leitores on-line ajudam a manter um usuário no site, continuando, assim, a gerar receita publicitária ou, talvez, engajando o usuário para que se converta em assinante.

Você editor ou publisher que quer saber um pouco mais sobre esse processo, entre em contato um dos nossos consultores de negócios!

Guilherme Maciel