En las publicaciones anteriores vimos cómo se construye, se gobierna y se monetiza un activo de datos. Hoy toca abrir la caja y mirar por dentro uno de los casos de uso que viven sobre ARIADNE: Esferion. Y conviene empezar por la idea que lo justifica. La compra directa de datos entre dos empresas tiene su valor, pero el salto de verdad llega cuando una aplicación agrega la información anonimizada de muchas empresas y la convierte en un servicio del que todas se benefician. Eso es la inteligencia colaborativa, y es la materia prima de Esferion.
De mis datos a los datos de todos
Con nuestro histórico podemos ver qué campañas nos han funcionado y cuáles no. El problema es que solo nos vemos a nosotros mismos. Esferion, un motor de simulación de la inversión publicitaria, complementa ese histórico con el de muchas empresas parecidas a la nuestra. Así aparecen dos cosas que en solitario no se ven: las ineficiencias de nuestra estrategia de performance y patrones de campaña que no tenemos activos, pero que están funcionando bien en negocios similares.
El foco está en las plataformas de inversión publicitaria. De salida son tres: Google Ads, Meta Ads y LinkedIn Ads. No es una elección caprichosa. Para el tipo de empresa que participa en ARIADNE, sobre todo servicios y consultoría, esas tres concentran la mayor parte de la inversión digital. TikTok Ads está en el roadmap para sumarse más adelante.
El lenguaje común: tipo de campaña y funnel
Para comparar entre empresas hace falta hablar el mismo idioma. Cada plataforma organiza su información a su manera, así que Esferion la ordena bajo un Smart Data Model y, sobre todo, clasifica cada campaña por tipo. En Meta, por ejemplo, toda campaña cae en una de seis etiquetas: leads, ventas, engagement, tráfico, branding o app. Lo mismo ocurre con Google Ads y LinkedIn, hasta formar una matriz de plataformas y tipos de campaña.
Encima de eso se cruza el embudo de venta. Una campaña de la fase alta (TOFU) busca notoriedad y tráfico, y se mide por CPM o alcance, no por ROAS. Una de la fase baja (BOFU) va a la conversión directa, y ahí el ROAS sí manda. Qué métrica importa depende de dónde estés en el funnel, y ese es el criterio con el que Esferion lee los datos.
Simular antes de invertir
Con todo consolidado, entran los modelos. Una capa predice impresiones, conversiones e ingresos a partir de nuestros datos y los del mercado. La otra optimiza: el usuario indica el presupuesto del próximo mes y cómo quiere repartirlo en el funnel (equilibrado, agresivo en ventas o volcado en branding), y Esferion simula la distribución de ese presupuesto entre plataformas y tipos de campaña.
Todo esto se ve en un dashboard con tres bloques. El primero es el rendimiento histórico propio, que es solo tuyo. El segundo lo sitúa frente al mercado en cada fase del funnel mediante comparativas anónimas: ves tu posición dentro de un rango de percentiles, sin que se revele la identidad de nadie. Y el tercero es la recomendación, presentada como una simulación de inversión óptima: el presupuesto desglosado por tipo de campaña y plataforma, con los KPIs estimados, comentarios que explican cada asignación y unos umbrales de control para vigilar las campañas desde la primera semana.
Conviene subrayar un matiz que la propia herramienta deja claro: es una simulación, no una instrucción. Las cifras proyectadas se apoyan en la atribución que reportan las plataformas, que tiende a inflar conversiones e ingresos, así que sirven para orientar la decisión, no para sustituirla. Cuánto invertir y dónde sigue estando en manos de la empresa.
Con los datos reales y comparables de las empresas adheridas a ARIADNE alimentando el modelo, esa recomendación deja de ser un ejercicio teórico y pasa a ser una lectura fiel de lo que está funcionando en el mercado.
“Es una simulación, no una instrucción.”