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Amit Erande

Socio, Data Estrategia, Estrategia de Consumo y Gobernanza en Artefact EE.UU.

Esta es la primera parte de una serie de dos partes sobre cómo aprovechar eficazmente el first-party data en el marketing. En esta parte, aclaramos definiciones, proporcionamos contexto sobre estrategias de marketing históricas y explicamos por qué el movimiento first-party está cobrando impulso.

El mundo del marketing actual está experimentando un cambio transformador... La era de gastar millones en una campaña publicitaria ciega y masiva y esperar alguna conversión, de hecho alguna, se ha acabado. Los profesionales del marketing confiaban antes en la omnipresente cookie para rastrear y personalizar los anuncios para los consumidores, pero también está previsto que ese mecanismo se desmantele a finales de 2024. En el mundo en continua evolución del marketing, el data se ha convertido en el alma de las estrategias y campañas eficaces. Con el auge de las plataformas digitales y la creciente complejidad del comportamiento de los consumidores, las marcas se enfrentan a una decisión crítica: ¿deben continuar con el gasto masivo en campañas ciegas en la parte superior del embudo o cambiar su enfoque para aprovechar first-party data? Profundizando en ejemplos del mundo real y en las perspectivas de la industria, exploraremos las razones por las que las marcas deberían adoptar este cambio de paradigma y aprovechar el poder del first-party data.

Empecemos por definir los diferentes términos de la industria en torno al data: first-party, segunda parte y tercera parte data.

  • Primera parte data incluye cualquier data que posea una marca, procedente de cualquier canal que la propia marca haya recogido. Sistemas CRM, programas de fidelización, navegación por páginas web, respuestas a sus anuncios: todas ellas son fuentes de first-party data. La data de origen es la base de la relación directa de una marca con sus clientes.

  • Segunda parte data es cualquier data que la marca no posea pero a la que pueda tener acceso a través de relaciones directas con socios, como una empresa CPG que trabaje con un minorista para comprender los patrones de compra de sus productos.

  • Terceros data se refiere a la información recopilada y agregada por entidades distintas de la marca a partir de diversas fuentes. Puede incluir información demográfica, comportamiento de navegación, historial de compras, actividad en las redes sociales y mucho más. Por ejemplo, Experian es un destacado intermediario de data que proporciona data demográfica, data conductual y otras perspectivas.

No, en serio, ¿qué está pasando con el data de terceros?

La confianza de las marcas en terceros data para el marketing ha sido objeto de un escrutinio cada vez mayor debido a la evolución de las normativas sobre privacidad y a la preocupación por la precisión y la fiabilidad. El data de terceros procede de una gran variedad de proveedores, y su calidad y frescura pueden variar significativamente.. Una información inexacta o anticuada puede conducir a esfuerzos targeting equivocados y a campañas de marketing ineficaces. El endurecimiento de las normativas mundiales sobre privacidad también está haciendo que las marcas se replanteen su uso de data de terceros. Medidas como el Reglamento General de Protección de Data (GDPR) en Europa y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) han impuesto requisitos estrictos sobre la recopilación, el uso y el intercambio de data de los consumidores. Además, el creciente coste de acceder a data de terceros de alta calidad se ha convertido en un factor disuasorio para muchas empresas. A medida que crece la demanda de comercialización de data-driven, el coste de adquirir data fiables de proveedores acreditados ha aumentado sustancialmente.

En consonancia con las expectativas de privacidad de los usuarios, el uso de cookies de terceros también se ha enfrentado a restricciones cada vez mayores tanto en los sistemas operativos (SO) actuales como en los navegadores, y se esperan más cambios en el futuro:

  • Apple ha tomado medidas importantes para limitar el uso de cookies de terceros en sus dispositivos iOS. En iOS 14 y versiones posteriores, Apple introdujo el marco App Tracking Transparency (ATT), que obliga a las apps a obtener consentimiento explícito del usuario antes de rastrear sus actividades a través de aplicaciones y sitios web.

  • Firefox ha sido proactivo a la hora de limitar el cookies de terceros. A partir de Firefox 69, el navegador introdujo la Protección de rastreo mejorada, que bloquea por defecto la cookies de terceros.

  • Google, el desarrollador de Chrome, también ha anunciado cambios significativos en su enfoque de las cookies de terceros. Para finales de 2024, Chrome planea eliminar por completo los cookies de terceros y sustituirlos por alternativas centradas en la privacidad, como su Iniciativa Privacy Sandbox.

El auge -y ascenso- del first-party data

Estos retos han conducido a un cambio de paradigma hacia el first-party data, que ofrece numerosas ventajas, como una mayor data precisión, un mejor cumplimiento de la privacidad y mejores targeting capacidades. Al recopilar y aprovechar data directamente de sus propios clientes, las marcas pueden fomentar relaciones más significativas y fiables, al tiempo que obtienen información más profunda sobre el comportamiento y las preferencias de los consumidores.

Las principales ventajas de first-party data residen en el conocimiento más profundo que proporciona sobre los clientes. Al recopilar data directamente de sus propias interacciones con los clientes, las marcas acceden a información rica y fiable sobre el comportamiento, las preferencias y los patrones de compra de los consumidores. Esto permite a los profesionales del marketing crear perfiles de clientes más precisos y desarrollar estrategias de marketing muy específicas basadas en información en tiempo real.

  • El data de primera parte abre vías para la personalización y el targeting. Con un sólido conjunto de data, las marcas pueden ofrecer experiencias a medida a clientes individuales, garantizar que el mensaje correcto llegue a la persona adecuada en el momento adecuado. Se ha demostrado que las campañas de marketing personalizadas impulsan un mayor compromiso, tasas de conversión y fidelidad de los clientes, ya que resuenan más eficazmente con las necesidades e intereses específicos de los clientes.

  • El data permite a las marcas mejorar la experiencia general del cliente. Al analizar el data de los clientes, las marcas pueden identificar los puntos débiles, anticiparse a las necesidades y ofrecer comunicaciones, ofertas y recomendaciones relevantes y oportunas. Este enfoque personalizado mejora la satisfacción del cliente, refuerza la fidelidad a la marca y fomenta las relaciones a largo plazo con los clientes.

  • El data propio también proporciona a las marcas una ventaja competitiva. Al aprovechar su propio data patentado, las marcas pueden diferenciarse de sus competidores y crear propuestas de valor únicas. Esta ventaja data-driven permite a las marcas perfeccionar sus productos, optimizar las campañas de marketing y tomar decisiones empresariales más informadas.

Ejemplos reales de la potencia de first-party data

Un ejemplo convincente es Netflix, el popular servicio de streaming. Netflix utiliza su vasto repositorio de first-party data para alimentar su motor de recomendación de contenidos. Mediante el análisis de los patrones de visionado, las valoraciones y las interacciones de los usuarios, Netflix ofrece sugerencias de contenidos personalizadas y relevantes a sus abonados. Este enfoque personalizado mejora la satisfacción del usuario, aumenta el compromiso e impulsa las tasas de retención, contribuyendo al notable éxito de Netflix en la industria del streaming.

Del mismo modo, Spotify, la famosa plataforma de música en streaming, aprovecha first-party data para elaborar recomendaciones musicales individualizadas. Mediante el seguimiento de los hábitos de escucha, las preferencias de los usuarios y la creación de listas de reproducción, Spotify crea listas de reproducción y sugerencias musicales a medida. que hacen que la plataforma sea muy atractiva y adictiva. Este enfoque personalizado contribuye a una mayor satisfacción de los usuarios, un uso más prolongado y menores tasas de abandono.

Starbucks, la cadena mundial de cafeterías, aprovecha first-party data a través de su aplicación móvil y su programa de fidelización. Al recopilar data sobre las preferencias de los clientes, su historial de compras y su ubicación, Starbucks ofrece recompensas, ofertas y promociones personalizadas. a sus clientes. Esta táctica no sólo fomenta la fidelidad de los clientes, sino que también permite a Starbucks optimizar sus estrategias de marketing y adaptar su oferta de productos en función de los conocimientos de los consumidores.

Estos ejemplos del mundo real demuestran el inmenso potencial del first-party data para transformar las iniciativas de marketing e impulsar el éxito empresarial. Al aprovechar su propio first-party data, las marcas pueden ofrecer experiencias altamente personalizadas, fidelizar a sus clientes y obtener una ventaja competitiva. El éxito de estas marcas subraya el valor del first-party data y sirve de inspiración para que otras empresas den prioridad a sus propios activos data e inviertan en estrategias que maximicen el potencial del first-party data.

En la segunda parte de nuestra serie, examinaremos más detenidamente las estrategias para aprovechar eficazmente el first-party data, tanto en la parte superior del embudo como a lo largo del recorrido del cliente.

Si desea ponerse en contacto con el autor, puede hacerlo en Amit.erande@artefact.com