QuantPlus proporciona información creativa basada en datos analizando y descomponiendo las creatividades publicitarias de las principales plataformas en elementos individuales de texto e imagen. Este análisis ayuda a los anunciantes a tomar decisiones de diseño fundamentadas, optimizando el rendimiento de los anuncios en distintos sectores y países.
Características
- Análisis exhaustivo de creatividades publicitarias de plataformas como Facebook, Google Display, Instagram y Twitter
- Descomposición de los anuncios en elementos individuales de texto e imagen para obtener información detallada.
- Identificación de los elementos creativos de mayor rendimiento en diferentes sectores y regiones.
- Optimización previa al lanzamiento para reducir las conjeturas creativas y mejorar la eficacia de los anuncios
- Análisis de la competencia para fundamentar las estrategias de diseño
- Información específica del sector adaptada a las distintas necesidades publicitarias
- Interfaz intuitiva para facilitar la navegación y el uso de las funciones
- Compatibilidad con varios idiomas para atender a un público internacional
Casos prácticos
- Optimización de campañas publicitarias digitales mediante la identificación de elementos creativos de alto rendimiento
- Mejorar el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) mediante decisiones de diseño basadas en datos
- Desarrollo creativo basado en el análisis de la competencia
- Reducir el tiempo y los recursos dedicados a la optimización posterior al lanzamiento mediante la aplicación de estrategias previas al lanzamiento.
- Adaptación de las creatividades publicitarias a sectores específicos y preferencias regionales para lograr una mayor participación.
Resumen
QuantPlus destaca por ofrecer inteligencia creativa basada en IA que transforma los datos de rendimiento en información práctica, lo que permite a los anunciantes tomar decisiones de diseño informadas y aumentar el ROI de la campaña. Su capacidad para analizar y descomponer las creatividades publicitarias en elementos individuales y clasificarlos en función de su rendimiento lo diferencia de los métodos de optimización tradicionales. :contentReference[oaicite:1]{index=1}