Convertir el ecosistema de Google en una Plataforma de Clientes Data sin cocinas (CDP)
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A medida que la demanda de privacidad de los clientes data sigue aumentando, también lo hace el creciente deseo de contenidos personalizados. Ahora, las empresas deben buscar la manera de construir una estrategia first-party data que a la vez produzca privacidad y ofrezca contenidos únicos a los clientes.
Avanzar hacia un ecosistema de marketing sin cookies significa que las empresas están viendo las Plataformas de Clientes Data, o CDP, como la mejor solución.
La carrera por una mayor privacidad y una mayor personalización
La dicotomía entre la creciente concienciación y preocupación por la privacidad de los clientes data y la creciente necesidad de contenidos y anuncios personalizados está obligando a las empresas a replantearse sus estrategias de personalización y segmentación.
Las investigaciones proporcionan argumentos de peso a favor de la personalización (por ejemplo, según Instapage, el 74% de los clientes se sienten frustrados cuando el contenido de un sitio web no está personalizado). Esto se refleja en los comentarios que recibimos de los clientes:
La propiedad de data se está convirtiendo en una fuente cada vez más importante de ventaja competitiva
Esta situación pone bajo presión a las empresas, que no tienen más remedio que enriquecer sus activos data y centrarse en construir una estrategia first-party y una base de clientes data sólidas.
Nuestro data demuestra que los actores mundiales se han dado cuenta de ello:
Las empresas deben dotarse de herramientas dedicadas a la recopilación y el tratamiento de datos first-party data de conformidad con la normativa GDPR, así como reforzar sus capacidades de segmentación audience. Pero, ¿cómo afectará la inminente retirada del cookies de terceros a la identificación de los usuarios?
Los CDP están floreciendo como soluciones listas para usar que permiten a las empresas elevar y cambiar rápidamente su madurez first-party data
El avance hacia un mundo sin cocinas debe verse como una oportunidad para que surjan nuevas tecnologías. Para consolidar y gestionar adecuadamente ese data, así como para impulsar perspectivas holísticas y hacerlas procesables en todos los canales de marketing, las Plataformas de Clientes Data (CDP) se consideran la solución más atractiva. Mediante el uso de esta tecnología data-driven, los profesionales del marketing pueden aprovechar first-party data para extraer perspectivas que les ayuden a ofrecer una personalización uno a uno y enriquecer así la experiencia del cliente.
Limitaciones de basarse únicamente en identificaciones, ya sean cookies, correos electrónicos, IP u otras formas de identificación personal
Los CDP se han utilizado tradicionalmente para consolidar el data de los clientes mediante una combinación de ID, pero los ID suelen presentar dificultades:
Una nueva y creciente oportunidad para que las marcas aprovechen first-party data sin utilizar nombres y cookies
Sin las herramientas adecuadas para traducir first-party data en medios de comunicación y estrategias de marketing, los PDC pueden ser demasiado como un lienzo en blanco. De hecho, adoptar un enfoque de CPD es sólo una pieza del rompecabezas.
Las estrategias first-party data actuales se centran en la recopilación y el alcance de las identificaciones, pero a menudo fracasan a la hora de crear perspectivas y aprendizajes a partir de la información recopilada. El objetivo debería ser ir más allá de las identificaciones y sustituir más data por más inteligencia. Al hacerlo, la data aprovechada es mucho más amplia y rica que las identificaciones, pero puede dar lugar al mismo alcance y calidad de audience si se utiliza correctamente.
Google ha estado promoviendo esta visión durante los últimos años, a medida que se aleja de la data de terceros basada en cookies y de la targeting basada en el comportamiento hacia la capacidad de trabajar con agregados emergentes; las propuestas iniciales se basaban en su Aprendizaje Federado de Cohortes (FLoC), que fue sustituido a principios de 2022 por Topics, una nueva propuesta de targeting basada en los intereses.¿Qué significa esto para las marcas?
Un enfoque sin cookiel y sin PII ofrece a los grandes anunciantes una nueva mina de oro, proporcionando altos niveles de rendimiento con un mayor alcance
El despliegue de la targeting sin cocción en varios de nuestros clientes está demostrando que puede ser tan eficaz como la targeting con identificación, si no más. Con suficiente data, que se obtiene de una combinación de fuentes que incluyen segmentos de mercado y de afinidad, palabras clave, patrones de comportamiento en línea, localización y consumo reports, podemos crear segmentos audience con la personalización equivalente que satisfagan las necesidades empresariales específicas de los clientes. Este tipo de targeting proporciona un alcance efectivo, ofreciendo una personalización precisa y personalizada a mayor escala.
La ciencia Data es sólo una parte de la estrategia data: las empresas deben pasar de las reglas data-driven al aprendizaje automático impulsado por el negocio
La personalización es mucho más que tener el nombre y el correo electrónico de un cliente; lo que la organización entiende sobre ellos también es clave. En lugar de centrarse simplemente en la data identificable, es esencial utilizar el aprendizaje automático para añadir una visión más precisa a la data recopilada. Los CDP y soluciones como el Motor de audiencia mejoran la recopilación e interpretación de la data, y están mostrando cómo el paso de la data a la inteligencia puede ayudar a que las estrategias de personalización y privacidad de las empresas alcancen todo su potencial.
