Optimización de la inversión en publicidad

El proyecto de Datos y Análisis

 Con el desafío de alcanzar al público objetivo de Ambev, nuestro equipo de Datos desarrolló un proyecto de Compromiso con los Clientes.

Para comenzar con el proyecto propuesto por Ambev, el primer paso fue mapear los principales problemas y acciones anteriores realizadas por la marca. Después del mapeo, desarrollamos un Data Lake con todos los datos recopilados de las redes sociales, IBOPE, IBGE, sitios web de competidores y registros de ventas.

Con el análisis de datos, pudimos visualizar las acciones que tuvieron resultados positivos y negativos, entender el comportamiento del consumidor en cada una de las redes y crear una solución más precisa para la marca.

Utilizamos tecnologías como Hadoop, Map Reduce, Spark y Qlik para entregar el proyecto que permitió la previsión de inversiones en publicidad de forma dirigida y precisa, de acuerdo con el público y el medio de comunicación.

Resultados 

Con la entrega del proyecto y el uso del Data Lake, el resultado impactó positivamente en tres pilares principales: precisión de las comunicaciones, optimización de la inversión y previsión de acciones publicitarias. 

• Ganancias con una dirección más precisa para cada perfil. 
• Previsión de acciones publicitarias basadas en el público.

El proyecto de Datos y Análisis

 Con el desafío de alcanzar al público objetivo de Ambev, nuestro equipo de Datos desarrolló un proyecto de Compromiso con los Clientes.

Para comenzar con el proyecto propuesto por Ambev, el primer paso fue mapear los principales problemas y acciones anteriores realizadas por la marca. Después del mapeo, desarrollamos un Data Lake con todos los datos recopilados de las redes sociales, IBOPE, IBGE, sitios web de competidores y registros de ventas.

Con el análisis de datos, pudimos visualizar las acciones que tuvieron resultados positivos y negativos, entender el comportamiento del consumidor en cada una de las redes y crear una solución más precisa para la marca.

Utilizamos tecnologías como Hadoop, Map Reduce, Spark y Qlik para entregar el proyecto que permitió la previsión de inversiones en publicidad de forma dirigida y precisa, de acuerdo con el público y el medio de comunicación.

Resultados 

Con la entrega del proyecto y el uso del Data Lake, el resultado impactó positivamente en tres pilares principales: precisión de las comunicaciones, optimización de la inversión y previsión de acciones publicitarias. 

• Ganancias con una dirección más precisa para cada perfil. 
• Previsión de acciones publicitarias basadas en el público.