El documento analiza el uso de Facebook Ads en marketing digital, destacando casos de éxito y estrategias de segmentación y objetivos publicitarios. Se menciona el papel del big data en la personalización de anuncios y la generación de contenido, con ejemplos de Netflix y Target que ilustran su efectividad. También se ofrecen recomendaciones para optimizar campañas, como el uso de anuncios visuales y el análisis continuo de datos.

1. Marketing Digital
Facebook Ads
Licenciatura en Marketing Clase 08

2. o Publicidad en Facebook:
o Caso Face ADS
o Objetivos
o Segmentación
o Conjunto de Anuncios
o Tipo de Anuncios
o Métricas
o Recomendaciones
o Big Data.
o Caso de Big Data :House of Cards
Agenda
Clase 07

3. Caso- Facebook Ads
Una experiencia de navegación fluida
Las personas que toquen el anuncio podrán explorar más artículos u
obtener información adicional sobre las características de un producto
específico mediante una experiencia de carga rápida.
COLLECTIONS ADS

4. Caso- Facebook Ads
Cuenta una historia y muestra
productos y características
relevantes en un único anuncio de
Facebook
https://web.facebook.com/business/success/fravega-success
Cuando alguien hace clic en un
anuncio de colección, se lo lleva a
una pantalla completa que promueve
la interacción y fomenta el interés y
la intención de compra.

5. Caso- Facebook Ads
Doble objetivo
Frávega tenía como
objetivo dar a conocer las
nuevas ofertas de precio
en sus productos, en una
campaña que pudiese
generar reconocimiento
sobre la marca y al
mismo tiempo, lograr
conversiones.

6. Caso- Facebook Ads
Con el fin de alcanzar sus
objetivos de branding,
aprovecharon una campaña de
Leads que ya habían
desarrollado bajo el lema
“#RompePrecios”, y utilizaron
para el anuncio un video que
contenía un llamativo mensaje
“Rompe Precios ¡Hasta 50%
off!” donde se promocionaban
los días de descuento que
ofrecía la cadena.

7. Caso- Facebook Ads
Frávega aprovechó las ventajas de Collection para combinar en un mismo
anuncio sus objetivos de branding y ventas, consiguiendo así reducir
costos y aumentar el retorno de la inversión en comparación a otras
campañas realizadas:

9. Facebook Ads
Con el administrador de anuncios podrás analizar
rápidamente los resultados de tus campañas y realizar
cambios fundamentados en tus anuncios.

10. Publicidad en Facebook
Objetivos
Conjunto
De Anuncios
Anuncios Métricas

11. ¿Hacia dónde vamos?
¿Cómo queremos llegar?
¿Qué resultados esperamos?
OBJETIVOS

13. Likes Interacción Eventos
Tráfico Videos Goals

14. CONJUNTO DE
ANUNCIOS
Presupuesto Segmentación Duración
Idioma Ubicación Tipo de oferta
CP_?

15. SEGMENTACIÒN
Características Socio-Demográficas
Localización Sexo Edad Estado Civil Educación Idiomas
1
Intereses, Gustos &
Comportamientos
2
Conexiones con las
páginas, apps o eventos
3

16. Públicos
Los públicos similares se
basan en un sofisticado
modelado e identifican a
personas que comparten
gustos, intereses o
características parecidos a
los de tu público actual.
En ocasiones, el público
más valioso es aquel con el
que ya tienes alguna
conexión. En los públicos
personalizados podemos
llegar a las personas en
todos los dispositivos en
función de tus propios
datos.
Los públicos Principales
son para una estrategia de
segmentación que se centre
en el alcance y la precisión,
y elimines lo NO relevante.

17. ANUNCIOS

18. ANUNCIOS

19. ANUNCIOS
1.Información social
2.Nombre del negocio
3.Texto
4.Imágenes y videos
5.Llamada a la acción

20. LIMITA REACH !!!

21. Importante Medir!!!
Resultados del
público
Optimiza el modo en el
que te conectas con tu
público midiendo el
alcance, la frecuencia,
la segmentación y el
rendimiento de
diferentes plataformas.
Resultados de la
marca
Mide el
reconocimiento y el
recuerdo de los
anuncios, el
reconocimiento de
marca y su
percepción.
Resultados de
ventas
Relaciona los datos
relativos a los clientes
potenciales, las
instalaciones, las
compras, las
conversiones y el ROI

22. Importante Medir!!!
• Los Datos Más
Importantes:
Entrega
• Resultados
• Alcance
• Costo
• Importe gastado
• Finalización

23. Estructura de Campaña

24. RECOMENDACIONES

25. • Tener anuncios muy visuales y rotarlos .
•Segmentar el público y los intereses acordes al target.
• Utilizar call to action
•Medir y analizar continuamente los datos de las campañas.
•Generar sentimiento positivo (interactuar con el usuario)
Recomendaciones

26. Nos vemos en
15´

27. Big Data

28. Big Data
“…gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que
no pueden ser tratados de manera convencional, ya que
superan los límites y capacidades de las herramientas de
software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y
procesamiento de datos”
El objetivo de Big Data es agregar valor para una
mejor toma de decisiones.

29. En 2012 Target le envió a una
adolescente de 15 años cupones para
pañales y cunas.
Su padre arremetió contra el
supermercado argumentando que
estaban incitando a que la menor se
embarace.
El padre no sabía que su hija ya lo
estaba, pero Target sí!
Big Data

31. Caso de Big Data :House of Cards
Fue en el año 2009 cuando esta compañía tomó una decisión que le
permitió dar un paso adelante en el mercado, al comenzar a usar
un algoritmo para predecir los gustos de sus suscriptores.

32. Caso de Big Data :House of Cards
Usando estos datos, los desarrolladores de Netflix construyen modelos que
ayudan a predecir la “situación perfecta” en la que los usuarios reciben
aquellos programas que disfrutan continuamente. Otro método de analítica
de datos es el etiquetado de las películas..
Los datos que recoge Netflix sobre los
hábitos de los usuarios no sólo le ha
servido para personalizar las
recomendaciones, sino también como
base de modelos predictivos para una de
sus jugadas más importantes:
la generación de contenido. Es así
como la producción estrella de la
compañía, House of Cards, no es
producto del azar o de buenas
intenciones

33. MBA
Universidad Torcuato Di Tella
Marketing - Administración
Universidad CAECE
GRACIAS
Profesor:
Federico Tozzi
/fedetozzi