Autor

Angelo Cappa

Consultor sénior de Data análisis

ARTEFACT

Autor

Karst Pullens

Consultor sénior de Data análisis

ARTEFACT

En los inicios de la analítica digital, el concepto de privacidad se ignoraba en gran medida. Sin embargo, hoy en día la privacidad ha cobrado una importancia cada vez mayor, y con razón: la mayoría de los consumidores ya no quieren que se rastreen todos sus movimientos (digitales) sin su consentimiento. Aunque esto complica nuestro trabajo como profesionales del marketing y data , es positivo que estemos avanzando hacia un panorama que respete la privacidad del usuario final.

Con la entrada en vigor de la nueva normativa, las empresas deben ser transparentes en cuanto a qué data , por qué los recopilan y cómo los utilizan. Además, los usuarios deben poder rechazar estas condiciones con la misma facilidad con la que las aceptan. En consecuencia, los profesionales del marketing se enfrentan a una reducción significativa dedata first-party data se ha obtenido consentimiento con los quedata trabajar.

Creemos que el futuro AI utilizar cantidades mínimas dedata first-party , obtenidos con consentimiento,data modelar resultados mediante AI . Esto implica utilizar algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos capaces de extraer información útil a partir de data reducidos.

He aquí algunos ejemplos concretos:

  • Predicción de la pérdida de clientes: mediante el uso de diversos data , como data de compras de los clientes, su interacción con el sitio web y las interacciones con el servicio de atención al cliente, AI pueden predecir qué clientes tienen más probabilidades de darse de baja. Las empresas pueden utilizar esta información para dirigirles campañas de fidelización con el fin de, con suerte, retenerlos como clientes.

  • Identificación de segmentos de clientes: para ayudar a las empresas a orientar sus iniciativas de marketing y ventas de forma más eficaz, AI pueden identificar segmentos de clientes basándose en sus datos demográficos, intereses y comportamiento. Esto se puede llevar a cabo utilizando diversos data , como data de compras de los clientes, su interacción con el sitio web y su actividad en las redes sociales.

  • Personalización de las recomendaciones de productos: AI pueden utilizarse para personalizar las recomendaciones de productos para cada cliente. Esto puede ayudar a las empresas a aumentar las ventas y mejorar la satisfacción del cliente. Para ello, se pueden utilizar diversos data , como data historial de compras del cliente, su interacción con el sitio web y las reseñas de los productos.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo se pueden utilizar AI la modelización para sacar partido adata first-party mínimos para los que se ha obtenido consentimiento, sin dejar de proteger la privacidad de los usuarios, con el fin de obtener información valiosa. Para obtener más información sobre la privacidad y data , lee este artículo. 

Sin embargo, es importante recordar que estas herramientas son tan buenas como los data se han entrenado. Si quieres utilizar AI la modelización de forma responsable y ética, debes empezar por generar confianza entre tus clientes y recopilar data manera transparente y ética. A continuación te ofrecemos algunos consejos que debes tener en cuenta:

  • Centrarse en establecer relaciones duraderas con los clientes, basadas en la confianza y el respeto. Esto implica ser transparentes sobre cómo data recopilan, utilizan y protegen sus data . También significa dar a los clientes el control sobre sus data sobre cómo se utilizan.

  • Utiliza data forma responsable y ética: esto beneficia tanto a tu empresa como a tus clientes. Esto implica utilizar data mejorar la experiencia del cliente y resolver problemas del mundo real. También implica ser consciente de los posibles efectos negativos que pueden tener data y el uso data .

  • Sé transparente en cuanto a las prácticas data y uso data : una vez más, sé transparente sobre qué data , por qué los recopilas y cómo los utilizas. Esto implica comunicar esta información a los clientes de forma clara y concisa.

  • Utilice data anonimizados y agregados data posible: esto ayudará a proteger la privacidad de los usuarios individuales.

  • Utilice data : para todos data confidenciales, como data personales data data financieros. Esto ayudará a proteger data el acceso no autorizado.

  • Aplicar medidas data : para proteger los data recopila frente a filtraciones y robos. Esto incluye el uso de contraseñas seguras, cortafuegos y sistemas de detección de intrusiones.

Acepta el futuro volviendo a lo básico

data digitales siempre data sido imperfectos, y siempre lo serán. ¡Pero no pasa nada! Simplemente significa que, si no hemos encontrado una forma de resolver un problema concreto de manera eficaz, siempre podemos volver a empezar. Lo importante es cambiar nuestra mentalidad y adoptar un nuevo enfoque de la analítica digital: uno que respete más la privacidad de los usuarios, se centre más en resolver problemas del mundo real y sea más consciente de las consecuencias no deseadas de nuestras acciones.

En lugar de intentar encontrar nuevos trucos, lagunas legales y herramientas para recopilar data de los clientes, volvamos a lo básico. Acepta que no puedes conocer hasta el más mínimo detalle sobre tus clientes. Aprende a utilizar lo que sí sabes y optimízalo con el poder de AI el modelado. Pero hazlo solo si los beneficios van más allá de ti y Compañia tu Compañia. Además, sé consciente de las consecuencias no deseadas de tus acciones. Si utilizas data resolver un problema, ten en cuenta el posible impacto negativo en otras áreas.

Algunas de las muchas formas en que Artefact ayudarte

Para nosotros, data con las personas. Y eso nunca cambiará. Si necesitas un poco (o mucha) ayuda para orientarte en esta nueva era del marketing digital y/o la analítica digital, no dudes en ponerte en contacto con nosotros. Estamos aquí para ayudarte a alcanzar el éxito. Nuestra forma de trabajar incluye:

  • Desarrollar una data que se ajuste a tus objetivos empresariales;

  • Implementar procesos data y gestión data ;

  • Utilizar AI la modelización para extraer información útil de data;

  • Creación y mantenimiento data e reports;

  • Formar y apoyar a tu equipo.