'Una década, cuatro revoluciones en Data', por Daniel Heer, Fundador de Zeotap

Los datos y la identidad han estado en la mente durante más de una década en el ecosistema de marketing. Al observar su desarrollo, uno puede estructurarlo en cuatro evoluciones principales.

Datos contextuales

Volvamos a 2005: es el día de Año Nuevo y te fijas como propósito de año nuevo ponerte en forma, por lo que visitas algunos sitios web donde compras ropa deportiva, y los días posteriores recibes una avalancha de anuncios de ropa cada vez que navegas por internet... Bienvenido a la orientación contextual: los anuncios se basaban en el consumo de contenido y en el rastreo de palabras clave, dejando mucho espacio para clasificaciones erróneas basadas en intereses obsoletos.

Datos de terceros o Third-Party Data

Todavía en la década de 2000, mientras Gursky capturaba el consumismo y Hirst se estaba haciendo un nombre, Lou Montulli estaba creando su propia obra de arte: las infames Cookies (y no las deliciosas cookies que comes). Esta ingeniosa línea de código que rastrea y almacena el consumo de contenido web ganó popularidad y demostró que estaba aquí para quedarse (al menos hasta 2022). Aunque la premisa de las cookies era no rastrear información de identificación personal (PII), ya causó controversias de privacidad. En cualquier caso, los publishers y las marcas colocaron cookies de origen (First-Party Data) en sus sitios web o permitieron que otros hicieran eso con cookies de terceros. Con esto, los proveedores de datos de terceros, el combustible de cohete para la adopción programática, impulsaron un aumento meteórico en el gasto publicitario global. Según Statista, los ingresos por publicidad online en EEUU crecieron de 6 mil millones en 2002 a 26 mil millones de dólares en 2010 y 100 mil millones en 2018.

Como consecuencia, surgió una nueva tecnología: la plataforma de gestión de datos (DMP). Los DMP permiten a los anunciantes programáticos utilizar datos de terceros para una mejor orientación, análisis, modelado similar, gestión de campañas uno a uno y orientación basada en cookies.

Aunque suficientes, los proveedores de datos de terceros y los DMP se basaban históricamente en pequeños conjuntos de datos que expandían con modelos de black-box para lograr escala. Con el tiempo, las marcas perdieron confianza lentamente, ya que la calidad a menudo se sacrificaba por la escala.

Datos Propios o First-Party Data

Fuera lo viejo y lo nuevo: los datos propios se han convertido en el nuevo petróleo. Por lo general, suele ser la identidad de un usuario, como un nombre o correo electrónico, junto con otros rasgos declarados como la edad y comportamientos como el historial de navegación o los patrones de compra.

Las marcas que habían perdido la fe en los datos de terceros de bajo grado entendieron la importancia de las estrategias de marketing basadas en identidades online consolidadas hechas a partir de datos de terceros. Para hacer esto, ya habían invertido en tecnologías como los CRM’s y expandieron su arsenal con plataformas de datos de clientes (CDP).

Los CRM’s permiten a las marcas gestionar las interacciones con los clientes, desde los hilos de correo electrónico hasta el almacenamiento de datos cruciales de PII de primera parte. Actúan como un cuaderno único para cada cliente, guiando los esfuerzos de divulgación. Si bien los CRM’s permiten que las marcas impulsen las ventas y fortalezcan las relaciones con los clientes, carecen de la profundidad de datos necesaria para desarrollar la comprensión de los clientes que van más allá de los puntos de contacto de un cliente en un sitio web y los detalles de contacto enviados a través de un formulario. Desafortunadamente, se necesita más para lograr el máximo impacto de marketing a través de experiencias de clientes resonantes y personalizadas.

Los CDP’s permiten a los especialistas en marketing lograr esta profundidad de datos deseada al consolidar todos los puntos de datos de origen en tres capas clave. En el nivel de datos, un CDP elimina los silos y unifica los datos para formar vistas de clientes de 360 ​​grados. En el nivel de toma de decisiones, la segmentación inteligente y los flujos de usuarios automatizados ponen la personalización en el corazón del CDP. Por último, en el nivel de entrega, los CDP’s permiten a los especialistas en marketing desplegar campañas en tiempo real en distintos canales.

Sin embargo, los datos de origen, el combustible tanto para los CRM’s como para los CDP’s, tienen sus propias limitaciones. En primer lugar, solo revelan algunos datos sobre un individuo y, en segundo lugar, lo más probable es que no rastreen todas las interacciones con los clientes, dejándolo con datos incompletos. Por último, su base de clientes representa solo una fracción de la población, lo que hace imposible saber cómo interactúan los clientes con otras marcas. En resumen, los datos propios de una marca no son suficientes para crear una vista completa del cliente.

Finalmente, si bien los CDP’s y DMP’s son efectivos para consolidar los datos de origen, carecen de otras capacidades muy necesarias para el marketing de próxima generación, como la incorporación de datos a través de la resolución de identidad (la capacidad de vincular identificadores tradicionales y digitales) o análisis predictivo, entre otros.

Datos inteligentes de cliente o Intelligent Customer Data

Las plataformas de inteligencia del cliente (CIP), creadas en 2019, presentan una forma novedosa de combinar datos de terceros y datos propios de una gran cantidad de fuentes, lo que permite a las empresas finalmente lograr la comprensión del cliente de próxima generación impulsada por la inteligencia de datos.

Los CIP combinan las capacidades funcionales de DMP y CDP y pueden funcionar junto con muchas pilas tecnológicas preexistentes. Los CIP permiten a las marcas resolver identidades online dispersas y confiar en análisis predictivos. A través de métodos de segmentación más sofisticados, como los algoritmos dirigidos por machine learning, los profesionales del marketing que utilizan CIP sabrán qué tipo de acción realizar en función de la propensión de la acción futura de un cliente.

Aunque prometedores, los CIP son una nueva rama de la tecnología de marketing y deben evaluarse cuidadosamente. Las pilas tecnológicas existentes y nuevas deben ser modulares e interoperables con el ecosistema, y ​​los presupuestos deben gastarse cuidadosamente (ahora más que nunca). Sin mencionar que solo hay unos pocos proveedores de CIP, lo que lo convierte en un juego de "talla única" en este momento. Las empresas que buscan adoptar una solución de este tipo deben examinar cuidadosamente sus necesidades internas, y las ofertas de proveedores potenciales, antes de comprometerse.

Si los CIP son la próxima gran novedad, entonces digamos que es de nuevo el día de Año Nuevo, y este año también te estás poniendo en forma. Está navegando buscando entrenamientos online y te aparece un anuncio de un gimnasio que te ofrece un descuento de 12 meses si tu banco es el Banco X, que da la casualidad que es tú banco... Tu banco podría ser una de las pocas marcas pioneras en el marketing de próxima generación, y ha calculado que tu propensión a abandonar el ejercicio es alta, pero tu tasa de rotación es baja gracias a la personalización. Un marketing tan sofisticado triunfa suponiendo que un novato en fitness está ansioso por comprar pantalones caros de yoga o que otro correo electrónico lo mantendrá leal.

Ciertamente, ha sido un viaje para los aficionados a los datos más pacientes durante la última década, y aún así, la capacidad de humanizar nuestras interacciones online y dar cuenta de cada dólar de marketing gastado es fundamental.

Artículo original publicado en Forbes