Acabo de leer un artículo de Joshua Koran, VP de targeting y optimización en ValueClick en Imedia Connection sobre el Behavioral Targeting (BT) que define de manera muy clara las formas de BT más habituales que tenemos en el mercado. Me ha parecido muy interesante asi que voy a hacer un pequeño resumen de cada una de ellas:

• Retargeting: es la manera más sencilla de BT, se trata de segmentar a los usuarios a partir de una actividad que han realizado previamente en nuestro site, por ejemplo haber visitado una determinada página o haber comprado un determinado producto. Esta actividad quedará registrada en la cookie del usuario y de esta manera podremos identificarle allá donde se encuentre y lanzarle una creatividad determinada cuando le identifique la red.  El gran problema es que el retargeting requiere de una red con suficiente inventario como para poder conseguir masa crítica suficiente que nos permita encontrar suficientes usuarios cualificados previamente por haber realizado dicha actividad.
• Cluster: Se trata del método que utilizan empresas como Experian o Tacoda. Se basa en que un individuo pertenece a un segmento y sólo a uno, no es posible que este en dos clusters al mismo tiempo. Los clusters que crean estas compañías suelen tener nombres curiosos, por decirlo de alguna forma  (active gamers, music enthusiasts, news followers…). Los clusters se definen por intereses comunes.
• Segmentación por variables personalizadas: Es la más flexible de las opciones aunque la más compleja. Permite al anunciante definir cuales son las variables que permiten cualificar a un usuario (por ejemplo un usuario tiene que haber hecho X en un periodo Y) e identificarle como miembro de un determinado cluster. El gran problema está en la posibilidad de una mala definición de las variables que definen un segmento de valor y su sostenibilidad en el tiempo.
• Segmentación por variables predicitvas: según Koran, este planteamiento permite automatizar las reglas que identifican el recencia y frecuencia ideales de las actividades que mejor correlacionan con la marca y los objetivos fijados. El sistema aprende continuamente y se adapta a los cambios de comportamiento para identificar múltiples variable en cada individuo. La principal diferencia con los anteriores es que las agrupaciones de usuarios en un segmento no se basa en las actividades que han realizado anteriormente sino en predecir la probabilidad de un determinada actividad en el futuro.