Medios · Entretenimiento · Publicidad
Las audiencias de medios, entretenimiento y publicidad se mueven rápido. Los datos que las siguen deberían moverse más rápido.
Unificamos los datos de audiencia, contenido y campañas en una única fuente gobernada para que los equipos de medios, entretenimiento y publicidad midan el desempeño, atribuyan la inversión y actúen sobre la participación casi en tiempo real.
El proyecto
Un socio que entiende Medios, entretenimiento y publicidad.
Nadie dedica el primer mes a explicarnos medios, entretenimiento y publicidad. El equipo llega conociendo los sistemas, las regulaciones y los ritmos de reporte del sector, y luego construye los modelos de datos, el gobierno y los dashboards junto con los equipos internos, frente a las métricas de las que ya rinden cuentas.
- Datos de visualización, suscripción y participación unificados en una sola fuente
- Atribución de campañas y anuncios casi en tiempo real en todos los canales
- Analítica de desempeño de contenido que guía qué producir
- Señales de audiencia sobre las que los equipos actúan, no la intuición
Lo que ponemos en marcha
La base para Medios, entretenimiento y publicidad
Las capacidades que implementamos, y con qué rapidez alcanzan el primer valor.
Retos que resolvemos
A qué se enfrentan los equipos de Medios, entretenimiento y publicidad
Los problemas recurrentes que escuchamos, y cómo los resolvemos.
Datos de audiencia dispersos entre plataformas
Unificamos los datos de consumo, suscripción y participación en una sola fuente.
Atribución de campañas que llega demasiado tarde
Entregamos atribución casi en tiempo real por canal e inversión.
Decisiones de contenido tomadas por intuición
Exponemos analítica de desempeño de contenido que guía qué contenido producir.
Lo que se entrega
Entregables
Resultados tangibles diseñados para mover las métricas que importan.
Analítica de audiencia y participación
Una vista unificada de quién ve, lee y se suscribe.
Atribución de campañas y anuncios
Atribución multicanal que conecta la inversión con los resultados.
Analítica de desempeño de contenido
Qué resuena, por título, formato y plataforma.
Cimiento de datos de medios unificado
Una base gobernada que abarca los sistemas de anuncios, suscripción y contenido.
Stack
Herramientas y tecnologías
El stack Snowflake-first al que recurrimos en este sector.
Medios · Entretenimiento · Publicidad
Diseñado para Medios, entretenimiento y publicidad, en Snowflake.
Diseñado para los reguladores
Preguntas
Preguntas frecuentes del sector
¿Cómo se unifican los datos de audiencia dispersos entre plataformas?
Los datos de consumo, suscripción y participación se unifican en una única fuente gobernada en Snowflake, y eso es lo que convierte los datos de audiencia dispersos entre plataformas en una vista única de quién ve, lee y se suscribe. Viewnear construye esa base gobernada sobre los sistemas de anuncios, suscripción y contenido. Los datos de audiencia se manejan con gestión de consentimiento y se gobiernan para privacidad en cada canal.
¿Snowflake sirve para la atribución de campañas y anuncios multicanal?
La atribución multicanal corre en Snowflake cuando los datos de campaña, audiencia e inversión comparten una sola fuente gobernada, y se entrega casi en tiempo real, no cuando ya es demasiado tarde para actuar. Viewnear unifica los datos de audiencia, contenido y campañas para que los equipos de medios, entretenimiento y publicidad midan el desempeño, atribuyan la inversión y actúen sobre la participación casi en tiempo real, con una atribución que conecta la inversión con los resultados por canal.
¿Qué datos necesita un equipo de contenido para decidir qué producir?
La analítica de desempeño de contenido muestra qué resuena por título, formato y plataforma, y eso es lo que reemplaza la intuición en las decisiones de qué producir. Viewnear entrega esa analítica en Snowflake a partir de los datos unificados de audiencia, contenido y campañas, de modo que se puede actuar sobre la participación casi en tiempo real.
Pongamos en marcha una práctica de datos e IA duradera.
Con el punto de partida claro (migrando, escalando o llevando IA a producción), trazamos la vía más rápida hacia casos de uso en producción, operados por equipos internos.