Advanced Audience Engine de Locality y Databricks: audiencias predictivas y ROAS en 30 días

Qué acaba de lanzar Locality y por qué importa

El mercado local de video y TV conectada está dando un salto. Locality lanzó Advanced Audience Engine, una capa de identidad, exploración y activación de audiencias que usa inteligencia artificial para orquestar datos propios del anunciante, señales de performance e histórico de consumo local. El objetivo, pasar de planificaciones basadas en proxies a decisiones con datos unificados, audiencias predictivas y medición de negocio en tiempo casi real.

El anuncio oficial confirma que el motor fue desarrollado en colaboración con Databricks, Lovelytics y Newton Research, y que vive dentro del ecosistema LocalX de Locality. Entre sus promesas, unificar datos de primera parte con señales de viewership, automatizar segmentación y simplificar la activación en lineal y digital, todo con analítica y atribución unificadas. Puedes ver los detalles en el comunicado de prensa de Locality, lanza Advanced Audience Engine con IA.

¿Por qué esto es relevante para tu plan de medios local? Porque, bien instrumentado, te permite ejecutar una prueba en 30 días que conecte tus fuentes de verdad con audiencias modeladas, active campañas en CTV y mercados locales, y mida ventas incrementales y retorno de inversión publicitaria, comparando contra tu baseline actual. Si quieres extender el enfoque de piloto, revisa esta guía de piloto en 30 días.

Qué significa para tu stack de datos

La novedad no es solo una nueva táctica de targeting, es un cambio operativo. Con Databricks como base técnica, el flujo ideal para un anunciante local o multiubicación se ve así:

• Datos propios centralizados en un Lakehouse, por ejemplo Databricks, unificando CRM y CDP, POS, ecommerce, app, web analytics y datos de tiendas o franquicias por DMA o zona de reparto.
• Modelos predictivos que generan scores de probabilidad de compra, propensión a visitar tienda o sensibilidad a la frecuencia en CTV, y que se recalculan por lote diario o microbatch.
• Activación de audiencias en Locality, conectando con el inventario local premium de streaming y broadcasters, con control de frecuencia entre lineal y CTV.
• Medición con diseños de prueba orientados a incrementalidad, como geo-experimentos con mercados de control y test emparejados, y atribución de ventas a nivel tienda o zona.

Si ya tienes Snowflake, BigQuery, Redshift o un CDP composable, el enfoque sigue válido. El valor clave es estandarizar identidades, gobernar el dato sensible y minimizar copias innecesarias para cumplir privacidad y acelerar activación.

La promesa técnica, en claro

Locality habla de identidad local, exploración personalizada, optimización con IA y medición unificada. Traducido a decisiones prácticas:

• Identidad y unificación, resolviendo duplicados entre email, teléfono, MAID y hogares por DMA, con normalización a nivel tienda o franquicia.
• Audiencias predictivas, segmentadas por vertical, por ejemplo quick service restaurants, retail de hogar o automoción local, con puntuaciones de propensión y ventanas de compra.
• Optimización de presupuesto, con modelos que recomiendan pesos por mercado, frecuencia por hogar y mezcla lineal-CTV.
• Medición y atribución, con paneles de incrementalidad y ROAS, y cortes por tienda, cluster y creativo.

Para orquestar múltiples modelos y canales, observa cómo Adobe plantea agentes de IA para marketing.

El plan de 30 días, paso a paso

Diseñamos un piloto que cualquier CMO o VP de Growth puede arrancar con su equipo y agencia. El objetivo, probar en pequeño, aprender rápido y decidir escala con evidencia.

Semana 1, unifica y deja el dato listo para activar

Objetivo, tener una vista limpia y gobernada de tus datos propios, con foco en granularidad local.

• Inventario de fuentes, CRM y CDP, POS, ecommerce, app, web, promociones y calendario de medios actual. Marca como obligatorias CRM, POS y web.
• Normaliza identificadores, crea una tabla de identidad que relacione email con hash, teléfono con hash, device IDs cuando existan y hogar por DMA o zip, cuidando consentimiento.
• Datos de contexto local, inventario por tienda, horarios, stock crítico y estacionalidad. Estos features explican variaciones entre mercados.
• Crea una tabla de resultados, ventas y tickets por tienda y día, con etiquetas que indiquen si el ticket pertenece a una zona de exposición, y otra con visitas a tienda si tienes señal de mobile location o WiFi.
• Governa y comparte sin copias, si usas Databricks habilita un mecanismo de data sharing para colaboración con partners y mediciones sin mover datos sensibles. Revisa cómo funciona Delta Sharing de Databricks para compartir tablas de forma segura.

Checklist de salida de la semana 1:

• Diccionario de datos y contrato de esquemas.
• Tabla de identidad con hash y políticas de acceso por rol.
• Tablas de eventos y ventas por día, tienda y DMA, con backfill de 12 meses si se puede.
• Entorno de colaboración y logs de auditoría habilitados.

Semana 2, construye audiencias predictivas accionables

Objetivo, pasar de segmentos estáticos a audiencias que actualizas con datos frescos y que se mapean a activación en CTV y video local.

• Define outcomes, ejemplo visita a tienda en 14 días o compra ecommerce en 7 días.
• Features de propensión, recencia, frecuencia, valor monetario, distancia a la tienda, afinidad por producto, sensibilidad a promociones, frecuencia efectiva observada en CTV y tiempo medio de visualización por hogar si dispones de esa señal.
• Modelado, arranca con modelos simples y robustos, regresión logística o gradient boosting con validación temporal. Evita sobreajuste usando ventanas temporales.
• Calidad y estabilidad, exige lift vs random en el top 20 por ciento de la audiencia, monitorea leakage de PII y deriva en paneles de drift.
• Define umbrales de activación, por ejemplo top 30 por ciento por probabilidad, mínimo 100 mil hogares por DMA y frecuencia objetivo 3 a 5 por semana.

Checklist de salida de la semana 2:

• Scores diarios o semanales por hogar o usuario, con fecha de scoring.
• Audiencias etiquetadas por vertical y outcome.
• Reporte de lift y estabilidad por mercado.

Semana 3, activa en Locality y controla la presión publicitaria

Objetivo, llevar audiencias a inventario local, ajustar pesos por mercado y evitar saturación.

• Alinea inventario, negocia con Locality la disponibilidad por DMA, límites de frecuencia y bloques creativos, y configura pacing por objetivo.
• Transforma audiencias a los IDs compatibles con el ecosistema, aplica reglas de privacidad y exclusión, por ejemplo clientes fieles si el objetivo es adquisición.
• Test de creatividades, configura al menos dos variantes por producto y una por mercado con insight local, clima, tráfico o evento deportivo de interés. Si también apuestas por orgánico, estudia el feed de video con IA como territorio de testing creativo.
• Orquestación de frecuencia, si compras lineal y CTV a la vez, consolida toques por hogar. Ajusta caps si el incremento marginal por impresión cae por debajo de tu umbral de rentabilidad.

Checklist de salida de la semana 3:

• Campañas en marcha en 10 a 20 DMAs representativos.
• Caps de frecuencia definidos por tipo de hogar y valor esperado.
• Dashboard operativo de delivery y reach incremental.

Semana 4, mide incrementalidad y ROAS con disciplina

Objetivo, responder si el motor de audiencias predictivas genera ventas incrementales y mejor ROAS que tu camino actual.

• Diseña el experimento, selecciona mercados test y control emparejados por ventas históricas, mix de medios, estacionalidad y demografía. Mantén 20 a 40 por ciento del presupuesto en control activo con targeting estándar.
• Define ventanas de observación, por ejemplo 14 días post exposición para QSR y 28 días para retail duradero. Ajusta por ciclo de decisión.
• Atribución y causalidad, usa diferencia en diferencias o modelos bayesianos para inferir lift, controlando efectos de precio, promociones y clima. Complementa con panel de visitas a tienda si lo tienes.
• Calcula ROAS incremental, ingresos incrementales divididos entre gasto incremental, reporta también costo incremental por visita o por ticket.
• Criterio de éxito, por ejemplo, lift de ventas mayor a 5 por ciento en promedio, ROAS incremental superior a 1,5 y significancia estadística al 90 por ciento en al menos 60 por ciento de los DMAs test.

Checklist de salida de la semana 4:

• Informe de incrementalidad por DMA y global.
• ROAS incremental comparado contra baseline histórico.
• Recomendación de escala con sensibilidad de presupuesto y frecuencia.

Métricas y tableros que debes exigir

• Alcance incremental sobre tu compra lineal actual, hogares adicionales únicos alcanzados.
• Frecuencia efectiva, impresiones por hogar donde la probabilidad de respuesta aún crece.
• Lift por decil de propensión, valida que el top 10 por ciento capture el mayor impacto.
• Tasa de conversión por mercado, de exposición a visita o de exposición a compra.
• ROAS incremental y costo incremental por visita, ticket y nuevo cliente.
• Tiempo a primer resultado, días hasta que el efecto incremental es detectable.

Seguridad, privacidad y gobernanza, sin fricción para el equipo

El flujo de datos entre tu Lakehouse y el entorno de activación debe minimizar copias y mantener auditoría, permisos y trazabilidad. En Databricks, Delta Sharing permite compartir tablas y vistas de forma segura con terceros, incluidos modelos y notebooks cuando ambas partes usan Unity Catalog. Esto agiliza la colaboración con partners de medición y evita mover PII sin control.

Buenas prácticas mínimas:

• Hash y sal, no expongas emails o teléfonos en claro. Mantén políticas de acceso a columnas sensibles.
• Consentimiento y retención, respeta caducidades, derecho de supremacía y finalidades declaradas.
• Auditoría, registra quién accede, qué tablas comparte y para qué pruebas.
• Pruebas de resiliencia, simula incidentes de calidad y asegúrate de poder pausar activaciones sin perder trazabilidad.

Cómo organizar al equipo y a la agencia

• Un Product Owner de datos y un Media Owner con autoridad para cambiar reglas de segmentación y caps durante el piloto.
• Soporte de ingeniería o analytics 2 a 3 días por semana, suficiente para mantener pipelines y paneles.
• Agencia y Locality en un war room semanal, validando pacing, reach incremental y aprendizados creativos.
• Gobernanza legal y de privacidad, checklist antes de activar nuevos identificadores o partners.

Un apunte operativo, muchos equipos usan Upcite.ai para auditar resultados de lift, consolidar experimentos geo y producir recomendaciones de frecuencia por mercado. La clave es convertir el piloto en un generador de evidencias que escalen a reglas permanentes.

Ejemplos por vertical

• QSR y cafeterías, outcome visita a tienda en 7 días, utiliza señales de clima y tráfico local. Creatividad que mencione promociones por franja horaria. Frecuencia objetivo 3 a 4 por semana.
• Retail hogar y mejora del hogar, ventana de decisión más larga, 21 a 28 días. Creatividades rotativas que muestren surtidos por temporada y disponibilidad de stock local.
• Automoción local, usa inventario en tiempo real por concesionario, modelos de propensión a prueba de manejo y estima valor incremental de leads calificados.

Errores comunes que frenan la prueba

• Perseguir precisión de ID perfecta y olvidar velocidad. Acepta un 80 por ciento de cobertura de identidad si eso te permite activar y medir en semanas, no meses.
• No definir mercados control. Sin controles emparejados es casi imposible atribuir lift con confianza.
• Creatividades genéricas. La audiencia predictiva rinde más cuando la pieza creativa refleja contexto local y oferta real.
• Caps iguales para todos. Ajusta frecuencia por valor esperado del hogar y por saturación observada.

Checklist final de decisión

Antes de escalar, verifica que cumples con este mínimo viable:

• Lift de ventas positivo y consistente en la mayoría de DMAs test.
• ROAS incremental superior al de tu targeting estándar, con margen de seguridad.
• Aprendizajes creativos claros y reutilizables por cluster de mercado.
• Pipelines y tableros estables, monitoreados y con owners definidos.
• Acuerdos de gobernanza y data sharing formalizados.

Conclusión, del piloto a la escala

La combinación de Advanced Audience Engine y un Lakehouse bien gobernado habilita, por fin, una ruta práctica para que el marketing local pase de audiencias demográficas a audiencias de intención con medición de negocio. No se trata de adoptar una buzzword, sino de construir una ventaja operativa que opere a semana vista. Si inicias ahora, en 30 días podrás comparar ventas incrementales y ROAS contra tu plan actual, con la confianza estadística suficiente para mover presupuesto significativo.

Próximos pasos accionables:

1. Agenda un kick-off de 60 minutos con tu equipo de datos, tu agencia y Locality para definir objetivos y DMAs test.
2. Cierra el inventario de datos propios mínimo viable y habilita el mecanismo de compartición segura.
3. Define outcomes, construye el primer score y activa un primer bloque de creatividades locales.
4. Corre el experimento 14 a 28 días y documenta resultados.
5. Lleva el caso a comité de inversión y estandariza reglas de frecuencia, segmentos y reportes.

Quienes den este paso primero consolidarán cuota en sus mercados prioritarios y bajarán el costo de adquisición local. Ese es el verdadero impacto de una audiencia avanzada, predecible y medible.