¿Qué son los datos propios?

Los datos propios se refieren a la información que una empresa recopila directamente de sus propios clientes o visitantes del sitio web. Esto puede incluir datos como nombres, direcciones de correo electrónico, números de teléfono, historial de compras, comportamiento en el sitio web y otras interacciones con la empresa.

Los datos propios se consideran valiosos porque suelen ser los más precisos y relevantes para los objetivos comerciales de la empresa. Las empresas pueden obtener información sobre las preferencias, los comportamientos y los intereses de sus clientes mediante la recopilación y el análisis de estos datos. Esta información se puede usar para personalizar campañas de marketing, mejorar las experiencias de los clientes y, en última instancia, impulsar el crecimiento del negocio. En este artículo, hablaremos sobre cómo los datos propios pueden convertirse en una gran herramienta para los especialistas en marketing.

Source: Twilio. (June 16, 2022). Reasons why brands used exclusively first-party data to personalize customer experiences worldwide as of May 2022 [Graph]. In Statista.

1. Diferentes tipos de datos

1. Datos propios

Los datos de primera mano se refieren a los datos del cliente que una empresa recopila y posee a través de su propio software y sistemas. Estos datos incluyen interacciones digitales, historial de compras, comportamiento y preferencias.

Por ejemplo, una empresa podría analizar el comportamiento web o de aplicaciones móviles de un cliente, las interacciones en la tienda o en el centro de llamadas, el historial de compras y el estado de lealtad para crear un anuncio u oferta altamente dirigido que atienda específicamente a ese cliente.

2. Datos de terceros

Los datos de segunda parte son datos de primera parte obtenidos de un socio de confianza. Este tipo de datos puede ayudar a una empresa a lograr una escala mayor que el uso exclusivo de sus propios datos. A diferencia de los datos de terceros, que generalmente están disponibles para que cualquier persona los compre, los datos de terceros no se venden abiertamente y, por lo tanto, pueden proporcionar un mayor valor.

Por ejemplo, una empresa que venda colchonetas para yoga podría asociarse con una tienda de alimentos naturales para obtener datos sobre los clientes interesados ​​en el bienestar y la vida saludable. Esto podría permitir que la tienda de colchonetas de yoga ofrezca recomendaciones de productos específicos y marketing a los clientes que probablemente estén interesados ​​en sus productos.

3. Datos de terceros

Los datos de terceros son datos que se recopilan de fuentes externas en lugar de directamente de los clientes de una empresa, a diferencia de los datos de origen. Este tipo de datos a menudo se recopila de varias fuentes en Internet y, posteriormente, se compila, segmenta y vende a las empresas para que los utilicen en sus propios esfuerzos publicitarios.

Una agencia de bienes raíces compra una lista de personas que recientemente buscaron casas en línea en un área en particular. La agencia puede usar estos datos para crear campañas publicitarias dirigidas, llegando a estos clientes potenciales y ofreciéndoles servicios y listados relevantes.

3. ¿Por qué los datos de origen son más poderosos?

Los datos de origen a menudo se consideran mejores que los datos de terceros por varias razones.

Las empresas o marcas recopilan datos propios directamente de los clientes que han interactuado con sus activos. Esto significa que es más preciso y relevante para las necesidades específicas de la empresa. Este tipo de datos puede capturar la relación de un cliente con una marca y no solo depender de los parecidos. Por el contrario, las empresas o marcas a menudo recopilan datos de terceros de varias fuentes en la web. Por supuesto, esto significa que puede ser menos específico y menos relevante para las necesidades específicas de una empresa. Aparte de esto, los datos también pueden estar fechados y no ser tan recientes o frescos, lo que hace que la información sea menos precisa.

En segundo lugar, los datos propios también son más valiosos porque son exclusivos de su negocio y los competidores no pueden replicarlos ni adquirirlos fácilmente. Esto lo convierte en un activo estratégico que puede ayudar a diferenciar su marca. Más importante aún, esto puede ser una ventaja competitiva en el mercado. Aparte de esto, también puede personalizar los datos que se recopilarán para satisfacer las necesidades específicas de su negocio. Por ejemplo, ¿necesita más información que el posible interés en un producto específico? También puede realizar un seguimiento de cuánto tiempo se ha quedado un cliente en un solo producto.

Source: Twilio. (July 15, 2022). Share of brands that used exclusively first-party data to personalize customer experiences worldwide in 2021 and 2022 [Graph]. In Statista.

“Los datos de origen también son más valiosos porque son exclusivos de su negocio y los competidores no pueden replicarlos ni adquirirlos fácilmente”.

Por último, los datos de origen suelen ser más rentables, ya que son propiedad de la empresa y no es necesario comprarlos a un proveedor externo. Por el contrario, los datos de terceros pueden ser costosos de adquirir. Debido a esto, es posible que los datos de terceros no proporcionen un buen retorno de la inversión. La adquisición de datos de terceros puede parecer una solución rápida para llenar los vacíos en sus propios datos. Sin embargo, puede ser costoso y es posible que no proporcione el mismo nivel de precisión y relevancia. Confiar demasiado en los datos de terceros también puede generar la pérdida de oportunidades para interactuar con sus propios clientes y construir relaciones más profundas con ellos.

4. Fuentes de primeros datos

Los datos propios provienen directamente de las interacciones de una marca con sus clientes. Se recopila a través de varios puntos de contacto que los consumidores utilizan para interactuar con la marca. Estos puntos de contacto pueden estar tanto en línea como fuera de línea. Para aprovechar al máximo los beneficios, es crucial adquirir los datos apropiados de fuentes adecuadas. Los datos propios pueden provenir de varias fuentes. A continuación se muestran las ubicaciones probables donde puede obtenerlo:

1. Sitio web:

Un sitio web puede ser una rica fuente de datos propios para las empresas. Las empresas pueden obtener información sobre qué contenido y productos son más populares, qué páginas se visitan más y cuánto tiempo pasan los visitantes en cada página mediante el seguimiento del comportamiento del usuario en su sitio web. Estos datos pueden ayudar a las empresas a optimizar el diseño de su sitio web, mejorar la experiencia del usuario y adaptar sus estrategias de marketing para adaptarse mejor a los intereses de su audiencia.

2. Aplicación móvil:

Las aplicaciones móviles pueden proporcionar una gran cantidad de datos sobre el comportamiento, las preferencias y la demografía de un usuario. Por ejemplo, las empresas pueden recopilar datos sobre la frecuencia con la que los usuarios abren la aplicación, las funciones que usan, los productos que ven y las acciones que realizan, como agregar artículos a un carrito o completar una compra. Esta información puede ayudar a las empresas a comprender los intereses de sus usuarios y adaptar sus mensajes de marketing y ofertas de productos en consecuencia.

3. Correo electrónico:

Las campañas de marketing por correo electrónico pueden proporcionar información sobre qué mensajes se abren, en qué enlaces se hace clic y qué productos o servicios son de interés para el cliente. Esta información se puede utilizar para adaptar futuros mensajes y ofertas a las preferencias del cliente. Como resultado, la probabilidad de participación y conversión puede aumentar.

4. Punto de venta:

Un sistema POS es donde se lleva a cabo una transacción. Captura información como qué productos se compraron, la fecha y hora de la compra y el monto total pagado. Estos datos pueden proporcionar información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. Los datos se pueden utilizar para personalizar campañas de marketing y promociones.

5. Centros de llamadas:

Cuando los clientes llaman a una empresa, proporcionan una gran cantidad de información sobre sus necesidades, preferencias y comportamientos. Los agentes del centro de llamadas pueden capturar esta información y utilizarla para crear un perfil de cliente más completo.

Source: MarketingCharts. (October 4, 2021). Leading ways to grow or enhance first-party data among advertisers in the United States as of September 2021 [Graph]. In Statista.

5. Ejemplos de datos propios y casos de uso: coincidencia de clientes de Google

Interactuar directamente con sus clientes proporciona información valiosa sobre sus preferencias y necesidades. Estos datos propios, exclusivos de su negocio y obtenidos directamente de sus clientes, son muy valiosos. Customer Match de Google es una herramienta de publicidad que aprovecha estos datos para ayudarlo a optimizar sus esfuerzos de marketing. Al cargar sus datos de clientes propios en Google y compararlos con los datos de usuario de Google de una manera segura para la privacidad, puede usar la segmentación por lista de clientes para profundizar las relaciones existentes con los clientes o crear otras nuevas en las propiedades de Google.

Los candidatos ideales para Customer Match son las empresas que tienen múltiples puntos de contacto con los clientes a lo largo de sus recorridos de clientes. Estas empresas pueden utilizar la segmentación por lista de clientes para enviar mensajes personalizados a los clientes que regresan e interactuar con nuevos segmentos de audiencia en función de estos clientes de gran valor. Esto permite a las empresas optimizar sus estrategias de marketing y mejorar sus relaciones con los clientes, aprovechando al máximo sus datos de primera mano.

Para ilustrar el proceso de uso de la segmentación por lista de clientes, consideremos un ejemplo en el que desea anunciar un nuevo programa de fidelización a sus clientes existentes mediante Google Marketing Platform. Hay varios pasos importantes a seguir, y el siguiente diagrama proporciona una representación visual de cómo crear y activar esta audiencia al combinar los datos de sus clientes con los datos de usuario de Google.

Source: Google. (n.d.). Activate First-Party Data Using Customer Match.

1. Prepare la lista de datos del cliente siguiendo las pautas de formato.

2. Haga un hash de los datos del cliente antes de cargarlos, o Google puede hacerlo por usted si los carga sin hash.

3. Google compara los datos de los clientes con sus datos de usuario.

4. Después de la coincidencia, Google elimina los datos del cliente.

5. Después de crear el segmento de segmentación por lista de clientes, utilícelo para la orientación de la campaña.

6. Utilice listas de clientes coincidentes y el aprendizaje automático de Google para encontrar audiencias similares.

6. Activación de datos propios y la coincidencia de clientes de Google

Puede utilizar listas de audiencia de segmentación por lista de clientes en varias etapas del recorrido del cliente para optimizar su estrategia publicitaria. Por ejemplo, utiliza la segmentación por lista de clientes para volver a interactuar con su audiencia o excluir a los clientes que no interactúan activamente con su marca. Sin embargo, es importante evitar limitar el impacto potencial de su audiencia utilizando únicamente sus listas para la supresión o la orientación negativa. Este enfoque pasa por alto el valor de los datos que posee y le impide nutrir a sus clientes existentes.

Considere el siguiente enfoque de orientación basado en el embudo para maximizar completamente el valor de sus datos propios a lo largo de todo el embudo de ventas.

Source: Source: Google. (n.d.). Activate First-Party Data Using Customer Match.

Crear conciencia

Realice un informe de análisis del perfil de la audiencia para obtener una comprensión más profunda de su base de clientes actual. Utilice estos conocimientos para implementar estrategias de segmentación de audiencias específicas que pueden ayudarlo a alcanzar e involucrar de manera efectiva a su público objetivo deseado.

La etapa de conocimiento se enfoca en el alcance total para su audiencia. Estos clientes potenciales que pueden estar interesados ​​en comprar su producto en el futuro, pero que actualmente no tienen una intención de compra inmediata. Las 2 principales estrategias de orientación al crear conciencia con la coincidencia de clientes son encontrar audiencias similares y excluir audiencias similares. Primero, puede usar sus audiencias para encontrar audiencias similares. Alternativamente, puede excluir a sus audiencias para evitar la sobreexposición, los mensajes mixtos y el presupuesto de medios desperdiciado.

Consideración de influencia

Aproveche sus listas de segmentación por lista de clientes para dirigirse a audiencias similares, que son grupos de usuarios que comparten características similares con sus clientes existentes. Amplíe su alcance al incluir audiencias similares en sus esfuerzos de orientación en YouTube, Búsqueda, Display y Gmail.

Durante la etapa de consideración, la atención se centra en las audiencias que han demostrado intereses específicos en su producto o servicio.

Aproveche los datos propios para obtener información sobre los comportamientos de los consumidores que han expresado interés o están considerando una compra. Al combinar estos datos con las potentes capacidades de aprendizaje automático de Google, puede identificar y dirigirse a los usuarios que tienen más probabilidades de estar interesados ​​en su producto o servicio en el momento adecuado. Esto le permite presentar su oferta a clientes potenciales en el momento óptimo en su proceso de toma de decisiones, maximizando sus posibilidades de convertir su interés en una compra.

Acción de conducción

Utilice las listas de segmentación por lista de clientes para dirigirse a los consumidores que han mostrado interés en productos específicos o han participado en acciones que indican interés en el producto. Esto le permite personalizar sus mensajes y campañas para llegar a aquellos que han demostrado una mayor probabilidad de estar interesados ​​en sus productos o servicios.

Dirija sus esfuerzos hacia audiencias cualificadas que hayan expresado interés, como consumidores que se han inscrito en una prueba gratuita o que han añadido artículos a su carrito de compras en línea.

Utilice sus listas de segmentación por lista de clientes para interactuar con estas audiencias mediante la entrega de mensajes personalizados que los animen a realizar una compra. Al adaptar su mensaje a sus intereses específicos, puede nutrir efectivamente su intención y aumentar la probabilidad de convertirlos en clientes de pago.

Impulsar la lealtad

Aproveche las listas de Customer Match para dirigirse a sus clientes actuales, creando listas separadas para sus clientes más comprometidos. Utilice técnicas de modelado para identificar clientes de alto valor o en riesgo de abandono. Esto le permite segmentar su audiencia y entregar mensajes o campañas personalizados para interactuar de manera efectiva con su base de clientes existente y optimizar sus esfuerzos de marketing.

La etapa de lealtad del viaje del cliente implica nutrir a los clientes existentes que realizan compras repetidas o expresan interés en otros productos o servicios ofrecidos por su empresa.

Aproveche la segmentación por lista de clientes para combinar datos de varias fuentes, como su aplicación, sitio web y canales fuera de línea, para crear una audiencia de alto valor. Diríjase a esta audiencia con mensajes personalizados o contenido personalizado cuando visite su aplicación o sitio web, mejorando su compromiso y lealtad.

Además, también puede utilizar la segmentación por lista de clientes para acercarse a los clientes inactivos o utilizar técnicas de modelado para identificar a los clientes que corren el riesgo de abandonar. Al adaptar su mensaje para fomentar la reintegración, puede retener de manera efectiva a estos valiosos clientes y fortalecer su lealtad a su marca.

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