La principal fortaleza del Retail Media es su capacidad para impactar al shopper en el momento de la decisión de compra. Esta proximidad no solo incrementa la eficacia de las campañas, sino que también permite capturar datos clave sobre audiencias, exposición, comportamiento y ventas. Gracias a este acceso a la data, las marcas pueden segmentar con mayor precisión, medir el rendimiento de cada activación y optimizar sus estrategias de forma continua.
Tres fuentes de datos para medir y optimizar una campaña de Retail Media
La integración de distintas fuentes de datos permite construir un dato unificado, limpio y fiable, ofreciendo una visión más completa del shopper y facilitando una mejor toma de decisiones.
- La data del retailer: permite trabajar con información propia transaccional: patrones de compra, comportamiento por categorías, tickets, recurrencia o audiencias vinculadas a programas de fidelización.
- La data capturada en tienda: mediante tecnologías como Computar Vision, aporta información del entorno físico como: tráfico, presencia, exposición y datos del comportamiento del shopper durante todo su recorrido.
- La data de fuentes externas: fuentes de información externas que complementan el análisis con datos de terceros que ayudan a enriquecer la lectura del shopper.
Estas fuentes maximizan el conocimiento del contexto de compra y permiten el diseño de campañas de Retail Media más ajustadas al punto de venta: dónde activar, qué soporte utilizar, qué audiencia priorizar o cómo analizar después el resultado.
¿Y por qué debemos priorizar la data? De la segmentación a la medición: descubre todo su potencial
La data en Retail Media impulsa campañas más inteligentes y eficaces, aportando valor en todas sus fases: planificación, activación, optimización y medición.
- Antes de la activación, permite conocer mejor al shopper, identificar las audiencias con mayor potencial y diseñar estrategias segmentadas.
- Durante la campaña, ofrece una visión en tiempo real de su evolución, facilitando la optimización de la activación para maximizar su rendimiento.
- Una vez finalizada, la data permite medir resultados, analizar el comportamiento del shopper, evaluar la evolución de las ventas y convertir esa información en insights accionables para impulsar decisiones a futuro inteligentes.
En in-Store Media, transformamos los datos en conocimiento para ayudar a retailers y marcas a entender mejor a sus shoppers, optimizar sus estrategias y generar un mayor valor para el mercado.
Data 2.0: hacia una medición más continua, granular y accionable
La data en Retail Media está evolucionando hacia modelos de medición más inteligentes, continuos y accionables. El objetivo ya no es solo analizar el rendimiento de una campaña, sino generar un flujo constante de información que permita optimizar la toma de decisiones en todo el ciclo de activación.
La “Data 2.0” se basa en un flujo continuo de información (always-on measurement) que conecta todas las fases de la campaña. En lugar de trabajar con análisis puntuales, los datos se actualizan de forma constante para ofrecer una visión integral del rendimiento y facilitar una optimización continua. Este enfoque permite construir un modelo de medición de circuito cerrado (closed-loop measurement), donde cada insight alimenta las siguientes decisiones y mejora el rendimiento de futuras activaciones.
El futuro del Retail Media pasa por convertir los datos en conocimiento accionable. Una medición más conectada, contextual y omnicanal que ayude a retailers y marcas a comprender mejor a sus shoppers y a tomar decisiones basadas en datos.
Del clic al carrito físico: adaptar la lógica digital al entorno in-store
El Retail Media ha incorporado muchas capacidades del entorno digital, pero la tienda física tiene sus propias señales. Por eso, no se trata de trasladar las métricas digitales tal cual, sino de adaptarlas al contexto del punto de venta.
Mientras que en digital predominan métricas como impresiones, clics o engagement, en el entorno in-store cobran relevancia indicadores propios del punto de venta, como el tráfico, la oportunidad de ver (OTS), el tiempo de permanencia, el impacto en ventas, entre muchas otras.
La frecuencia también se lee de otra forma. En digital suele gestionarse por usuario o dispositivo. En el entorno in-store, puede analizarse a partir de la presión por circuito, las visitas recurrentes o el comportamiento de shoppers anonimizados.
Lo mismo ocurre con la atribución. En digital, la relación entre exposición y conversión puede apoyarse en tags o IDs. En tienda física, la lectura puede construirse a partir de ticket, loyalty, uplift y metodologías de test/control.
En in-Store Media, esta adaptación forma parte de la forma de medir las campañas en el punto de venta: trabajar con señales propias del entorno físico para entender mejor la exposición, la respuesta del shopper y la evolución de la venta. El objetivo no es replicar el media digital en la tienda física, sino medir el in-store con señales propias del entorno retail.
Esta adaptación permite que la medición sea más coherente con el lugar donde se toma la decisión de compra. Porque el punto de venta físico tiene una lógica propia: el shopper se mueve, compara, se detiene, descubre productos y decide en un entorno lleno de estímulos.
