Este documento habla sobre el uso de datos masivos (big data) en campañas publicitarias. Explica conceptos clave como las 3V de big data (volumen, velocidad y variedad) y cómo diferentes empresas han utilizado datos para resolver problemas comunes en marketing y ventas mediante el análisis de grandes cantidades y variedades de datos en tiempo real. El documento concluye invitando a compartir opiniones e ideas sobre pensamiento orientado a datos.

1. Data Thinking, MADTECH.
[Wed Mar 21 11:00:00] bigdata.katedranet.com:~$ BIENVENIDOS
Andrés de la O. @aojsamurai

2. DATA THINKING
A.K.A.
BIG DATA
EN CAMPAÑAS PUBLICITARIAS
Data Thinking, MADTECH.Andrés de la O. @aojsamurai
MADTECH

3. TECH INNOVATION. | IT & DIGITAL ENTHUSIASTIC …
Andrés de la O
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
•ENTREPRENEUR. FUNDADOR HOTSTREET | MX & UK
•1º PLACE - GOOGLE DEVELOPER GROUP | SF
•1º PLACE - TWITTER ADS LATAM PARTNER | UK
•DROGA5 | UK
•TECH INNOVATION | FCB MÉXICO

4. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
01. CONTENT
02. VRÚJULA
03. RETO
04. CASOS
CHECKPOINTS

5. ¿TECH INNOVATION? ¿MADTECH?
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
Technology (Marketing + Advertising ) = M AD Tech
TECNOLOGÍA ACTUAL | NUEVA TECNOLOGÍA | IMPLEMENTACIÓN

6. LABORATORIO
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
¿CÓMO?
¿DÓNDE?
¿PORQUÉ?
¿PARA QUÉ?
¿CUÁNTO?

7. DISTINTAS MARCAS,
NECESIDADES Y PROBLEMAS
APRENDIZAJE
DESCUBRIMIENTO

8. EL CONTENIDO ES EL REY
CONTENIDO
01

9. DESCUBRIR CÓMO HACER MATCH
HABÍA UNA
VEZ

10. CONOCIDO COMO:
@Tom__Hardy_

11. ¡ALTA TASA DE REBOTE!
MÉTRICAS
BUENA CONVERSACIÓN ≠ CLICK
INTERESES DEPENDEN DEL MOOD

12. CONOCERNOS EN EL MOMENTO
INDICADO
SOLUCIÓN
“FIND A PLACE WITH
PEOPLE SIMILAR TO YOU”.

13. CONTENIDO ES EL REY
SI EL

14. EL CONTEXTO ES DIOS
CONTENIDO ES EL REY

15. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
CONTENIDO TIMING LUGAR
CONTEXTO

16. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
•CONOCIMIENTO
•CAPACIDAD DE ACCIÓN
•AGILIDAD
NECESITAMOS
HERRAMIENTAS:

17. VRÚJULA
02

18. RETAIL
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
ECOMMERCE
FINANZAS
MEDICINA
TRANSPORTE GOBIERNO
EDUCACIÓN SOCIAL
CIENCIA
DATA

19. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
•ABUNDANCIA DE SENSORES, TRACKING, LISTENING
•REDUCCIÓN DE COSTO DE CÓMPUTO
•PROMESA DE “MODELOS PREDICTIVOS”
•EL RESULTADO ES NUMÉRICAMENTE TANGIBLE
¿POR QUÉ SE VUELVE IMPORTANTE?

20. SUENA BONITO, PERO NO SIGNIFICA
“MUCHOS DATOS”
ES UN CONCEPTO PARA ENCONTRAR
PICOS Y ANOMALÍAS
DATA-DRIVEN. DATA ORIENTED.
BIG DATA.
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.

21. ES COMO VER DE CERCA
UN CUADRO DE MONET,
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.

22. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
PERO PARA APRECIAR LA
TOTALIDAD DEL CUADRO
DEBES ALEJARTE

23. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
¿POR DÓNDE EMPEZAR?

24. LAS 3 V
EL MODELO DE

25. MUCHOS BYTES
BIG VOLUME
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
RAPIDEZ DE TRANSFERENCIA DE DATOS
BIG VELOCITY
MUCHAS FUENTES DE DATOS
BIG VARIETY

26. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
DATA
VARIETY
DATA
VELOCITY
DATA
VOLUME
REAL
TIME
INTERVAL
SPARSE BATCH
TEXT
CSV
PHOTOS
RDBMS
UNSTRUCTURED
MB
KB
SMS
XML
VIDEO
GB
TB
EB
PBZB
YB
VRÚJULA DE LAS 3 V

27. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
DATA
VARIETY
DATA
VELOCITY
DATA
VOLUME
REAL
TIME
TEXT
CSV
PHOTOS
ZB
YB

28. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
EJEMPLO:
PRONOSTICAR EL RETRASO DE UN VUELO

29. ¿QUÉ NECESITAMOS?
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HISTORIA DE VUELOS
DATOS METEOROLÓGICOS
HORARIOS DE DESPEGUE
VUELOS CONCURRENTES
UBICACIÓN, DISTANCIA Y VELOCIDAD

30. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
FlightView FlightAware
Orbitz
6:15 PM
6:15 PM
6:22 PM
9:40 PM
8:33 PM
9:54 PM
TRES BASES DE DATOS DISTINTAS, NINGUNA COINCIDE

31. RETO
03

32. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
VARIEDAD
¿EN DÓNDE ESTÁ EL MAYOR RETO DE LA PUBLICIDAD?

33. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
HOY, LAS MARCAS ESTÁN EMPEZANDO A
CONSOLIDAR SUS DATOS…

34. PERO…
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
SE DIVIDEN EN UNIDADES DE NEGOCIO
QUE SON…
MÁS ÁGILES ✓
PERO
GENERAN SILOS SEPARADOS X

35. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
MARCA MEDIOS AGENCIA TERCEROS
EL CONSUMIDOR Y LAS MIGAJAS DE PAN

36. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
MARCA MEDIOS AGENCIA TERCEROS
EL CONSUMIDOR Y LAS MIGAJAS DE PAN
DATOS PERSONALES
TICKET DE COMPRA
COOKIE
PERFORMANCE
EMAIL
PERSONALIDAD
UBICACIÓN
INTERESES

37. Andrés de la O. @aojsamurai
DATOS FRAGMENTADOS…
SIN INTEGRAR SÓLO SON MIGAJAS DE PAN

38. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
HAN PASADO MÁS DE 10 AÑOS…
SIGUEN USANDO
LAS MISMAS HERRAMIENTAS
2006 2018

39. PLATAFORMAS CAMBIAN
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
HERRAMIENTAS EVOLUCIONAN
USUARIO MÁS CONECTADO

40. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
NUESTRA TAREA ES CONECTAR EN EL MOMENTO ADECUADO

41. INTEGRACIÓN
DE LOS DATOS
IS A VERY BIG DEAL
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.

42. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
LOW-HANGING FRUIT
ESTADÍSTICA Y MACHINE LEARNING

43. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
BIG DISRUPTION
RESOLVER LA FUENTE DE DATOS Y ORGANIZACIÓN INTERNA

44. Andrés de la O. @aojsamurai
DATA SERVICES LAYER
MARKETING
MASTER
DATA
STORE
THIRD
PARTY
DMP DMP
MARKETING
SOLUTION
EL 5%
BIG PICTURE
Data Thinking, MADTECH.

45. ENCONTRAR LA
OPORTUNIDAD
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
NO UN PAIN PILL
ES UN PAIN KILLER

46. ¿CÓMO LO HAN
RESUELTO OTROS? 03

47. VO
LUMEN

48. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
•STARTUP FUNDADA EN UK ( 2012 )
•DELIVERY DE COMIDA
•UBEREATS ( 2014 )
DELIVEROO

49. PAIN
¿CÓMO CUMPLO LA DEMANDA CON
SUFICIENTES REPARTIDORES SIN TENER
EL EFECTO UBER?

50. ASSETS
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
•UBICACIÓN
•REPARTIDORES
•DISTANCIA DEL PUNTO A-B
•CLIMA
•ACCIDENTES
•TERRENO

51. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
¿EN DÓNDE Y CUÁNDO TENGO MI DEMANDA?
OLD STREET

52. DISTRIBUCIÓN
•ALTA SATISFACCIÓN CON LA
DEMANDA
•OPTIMIZACIÓN COSTO/
RESULTADO
•TENER EL NÚMERO JUSTO DE
REPARTIDORES

53. VA
RIEDAD

54. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
NARELLAN POOLS

55. PAIN
VENTAS EN PICADA
HIPOTECAS MÁS CARAS
MENOR PODER DE ADQUISICIÓN
CRECIMIENTO DE COMPRA DE
DEPARTAMENTOS

56. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
NÚMERO DE CASAS POR CADA COMPLEJO DE DEPARTAMENTOS

57. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
SITUACIÓN ECONÓMICA
PRECIO VS INGRESOS
HIPOTECA

58. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
•VENTAS HISTÓRICAS ( PICADA )
•LEADS
•PUNTOS DE VENTA
•ESTACIONALIDAD
•TRÁFICO
•BÚSQUEDAS E INTERESES
MAXIMIZAR LA CONVERSIÓN
ASSETS

59. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
LEAD VS CONVERSIONES
ANOMALÍA
5 AÑOS
RASTREO

60. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
¡EUREKA!
TEMPERATURA A.K.A. LA CALOR

61. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
DRIVER QUE DISPARA LA CONVERSIÓN
ENTENDER
LA ANOMALÍA

62. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
DATA DICTA LA PAUTA

63. 800%
Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
MÁS DE CONVERSIÓN

64. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
RESULTADOS

65. VELO
CIDAD

66. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
LIVERPOOL FOOTBALL CLUB

67. PAIN
¿CÓMO CONECTAR CON MIS FANS SIN
COMPETIR CON EL PRESUPUESTO DE LOS
GRANDES MEDIOS?

68. ¿CÓMO RECONOCER A MIS
VERDADEROS FANS?
¿CÓMO CONECTO CON ELLOS?
AUDIENCIAS

72. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
GEO-TAILORED AUDIENCES
DATA SERVICES LAYER
RECOLECTAR
Y PROCESAR
CONECTAR

73. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
MÁS DE ENGAGEMENT
3X

74. EL PUNT ES

75. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
CONTENIDO TIMING LUGAR
CONTEXTO

76. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
CONSUMIDOR
TECNOLOGÍA
CONSUMER LOYALTY
CANAL
PRODUCTO
WEB
METRICAS
VENTAS
MARKETING
CONSUMER BEHAVIOURS
CONSUMER STRATEGIES
DATA OF ME

77. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
VRÚJULA DE LAS 3 V
DATA
VARIETY
DATA
VELOCITY
DATA
VOLUME
REAL
TIME
INTERVAL
SPARSE BATCH
TEXT
CSV
PHOTOS
RDBMS
UNSTRUCTURED
MB
KB
SMS
XML
VIDEO
GB
TB
EB
PBZB
YB

78. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
•DEFINIR EL PAIN A SOLUCIONAR, ¿QUÉ QUIERO HACER CON LA DATA DISPONIBLE?
•VOLUMEN = CONOCIMIENTO Y PREDICCIÓN
•VARIEDAD = PINTURA COMPLETA
•VELOCIDAD = TIMING PARA CONECTAR
TAKE AWAY

79. Andrés de la O. @aojsamurai Data Thinking, MADTECH.
ES COMO VER DE CERCA UN CUADRO DE
MONET, PARA APRECIAR LA TOTALIDAD
DEL CUADRO DEBES ALEJARTE
MONET

80. DATA THINKING
ESCRÍBEME PARA CONOCER TU
OPINIÓN, PROYECTOS E IDEAS.
GRACIAS.
Data Thinking, MADTECH.Andrés de la O. @aojsamurai
MADTECH
ANDRÉS DE LA O | @aojsamurai
FCB MÉXICO