Autor

Angelo Cappa

Consultor sénior de Data & Analytics

ARTEFACT BENELUX

Autor

Karst Pullens

Consultor sénior de Data & Analytics

ARTEFACT BENELUX

En los inicios de la analítica digital, el concepto de privacidad se ignoraba en gran medida. Pero hoy en día, la privacidad es cada vez más importante, y con razón: la mayoría de los consumidores ya no quieren que se rastreen todos sus movimientos (digitales) sin su consentimiento. Aunque nos complica la vida a los profesionales del marketing y a los analistas de data , es positivo que avancemos hacia un entorno que respete la privacidad del usuario final.

Con la entrada en vigor de la nueva normativa, las empresas deben ser transparentes sobre los data que recopilan, por qué los recopilan y cómo los utilizan. Además, los usuarios deben poder rechazar estas condiciones con la misma facilidad con que las aceptan. Como resultado, los profesionales del marketing se enfrentan a una disminución significativa de losdata first-party consentidos con los que trabajar.

Creemos que el futuro está en utilizar cantidades mínimas dedata consentidos y de first-party para modelar resultados con AI . Esto significa utilizar algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos que puedan generar información a partir de pequeños conjuntos de data .

He aquí algunos ejemplos concretos:

  • Predicción de la pérdida de clientes: utilizando una serie de puntos de data , como el historial de compras del cliente, la participación en el sitio web y las interacciones con el servicio de atención al cliente, los modelos de AI pueden predecir qué clientes tienen más probabilidades de perder su cartera. Las empresas pueden utilizar esta información para dirigirles campañas de fidelización y, con un poco de suerte, retenerlos como clientes.

  • Identificación de segmentos de clientes: para ayudar a las empresas a orientar sus esfuerzos de marketing y ventas de forma más eficaz, los modelos de AI pueden identificar segmentos de clientes en función de sus características demográficas, intereses y comportamiento. Para ello, se pueden utilizar varios puntos de data , como el historial de compras de los clientes, su participación en el sitio web y su actividad en las redes sociales.

  • Personalización de las recomendaciones de productos: los modelos 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 puntos de data , como el historial de compras de los clientes, su participación en el sitio web y las reseñas de los productos.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo AI y la modelización pueden utilizarse para aprovechardata first-party consentidos mínimos, al tiempo que se protege la privacidad del usuario para obtener información valiosa. Para obtener más información sobre la privacidad y la recopilación de data , lea este artículo.

Sin embargo, es importante recordar que estas herramientas sólo son tan buenas como el data en el que se entrenan. Si quiere utilizar AI y el modelado de forma responsable y ética, tiene que empezar por generar confianza con sus clientes y recopilar data de forma transparente y ética. He aquí algunos consejos a tener en cuenta:

  • Centrarse en establecer relaciones a largo plazo con los clientes: basadas en la confianza y el respeto. Esto significa ser transparentes sobre cómo se recopila, utiliza y protege su data . También significa dar a los clientes el control de su data y de cómo se utiliza.

  • Utilice data de forma responsable y ética: que beneficie tanto a su empresa como a sus clientes. Esto significa utilizar data para mejorar la experiencia del cliente y resolver problemas del mundo real. También significa ser consciente de los posibles efectos negativos de la recogida y el uso de data .

  • Sea transparente sobre las prácticas de recopilación y uso de data : De nuevo, sea transparente sobre qué data recopila, por qué lo hace y cómo lo utiliza. Esto significa revelar esta información a los clientes de forma clara y concisa.

  • Utilice data de forma anónima y agregada siempre que sea posible: Esto ayudará a proteger la privacidad de los usuarios individuales.

  • Utilice el cifrado data : para todos los datos sensibles data, como los personales data y los financieros data. Esto ayudará a proteger data de accesos no autorizados.

  • Implemente medidas de seguridad en data : para proteger el data que recopila de infracciones y robos. Esto incluye el uso de contraseñas seguras, cortafuegos y sistemas de detección de intrusos.

Abrazar el futuro volviendo a lo básico

Digital data siempre ha sido imperfecta, y siempre lo será. Pero no pasa nada. Simplemente significa que si no hemos encontrado la manera de resolver un problema concreto de forma eficaz, siempre podemos volver a empezar. Lo importante es cambiar de mentalidad y adoptar un nuevo enfoque de la analítica digital: más respetuoso con la privacidad del usuario, más centrado en resolver problemas del mundo real y más consciente de las consecuencias imprevistas de nuestras acciones.

En lugar de intentar encontrar nuevos trucos, lagunas y herramientas para recopilar datos de los clientes data, volvamos a lo básico. Acepte que no puede conocer todos los detalles de sus clientes. Aprenda a utilizar lo que sabe y optimícelo con el poder de AI y la modelización. Pero hágalo sólo si los beneficios van más allá de usted y su Compañia. Además, ten en cuenta las consecuencias imprevistas de tus acciones. Si utilizas data para resolver un problema, ten en cuenta el posible impacto negativo en otras áreas.

Algunas de las muchas maneras en que Artefact puede ayudar

Para nosotros, data gira en torno a las personas. Y eso nunca cambiará. Si necesitas un poco (o mucho) de ayuda para navegar por esta nueva era del marketing digital y/o la analítica digital, no dudes en ponerte en contacto con nosotros. Estamos aquí para ayudarle a tener éxito. Nuestra forma de trabajar incluye:

  • Desarrollar una estrategia de data que se ajuste a sus objetivos empresariales;

  • Implantar procesos de recogida y gestión de data ;

  • Utilización de AI y la modelización para generar ideas a partir de data;

  • Creación y mantenimiento de cuadros de mando data y reports;

  • Formación y apoyo a su equipo.