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Mes: enero 2023

Presupuesto en medios desfalleciendo: ¿cómo adaptar su estrategia de datos?

Desde el verano de 2022 y al menos durante el primer semestre de 2023, los presupuestos de los medios de comunicación, incluidos los digitales, son como la economía: sombríos. ¿Cómo podemos seguir trabajando con datos en este contexto? ¿En qué pilares debemos apoyarnos para obtener todo el valor de las interacciones con el público? He aquí un resumen.

Una marea baja que tarda en subir. Este es el panorama que se desprende de las previsiones de evolución del mercado de la publicidad digital. Sí, lo digital está en mejor forma que el mercado publicitario en general, pero el reflujo está ahí. En Francia, los actores (editores, trading desks) consultados por JDNet a finales de 2022 confirman una caída de la publicidad programática desde el verano de 2022 y prevén un primer semestre de 2023 apagado.

En todo el mundo, las estimaciones de crecimiento de la publicidad se han revisado a la baja: GroupM prevé un aumento del 5,3% de la inversión publicitaria mundial en 2023 (la estimación era del 6,4% seis meses antes). Si echamos un vistazo al mercado estadounidense, y más concretamente al gasto publicitario en redes sociales, también allí sopla un viento frío sobre las previsiones. En el caso de Insider Intelligence, casi 10.000 millones de dólares desaparecieron entre las estimaciones de diciembre de 2022 y las publicadas en marzo de 2022. A medida que avanza el análisis, va surgiendo un consenso: la ralentización debería continuar durante el primer semestre de 2023. Por lo menos.

 

La compra de medios digitales, en baja forma

 

Esta pequeña forma de inversión en medios digitales tiene su explicación. En un contexto mundial muy incierto, las marcas anticipan una caída del consumo y modulan sus inversiones en consecuencia. » Y cuando hay que recortar, la compra de medios digitales se desactiva/reactiva fácilmente, a diferencia de las inversiones en contenidos o SEO. Allí, el recorte de presupuestos puede dar lugar a retrocesos «, afirma el responsable de estrategia digital de una gran empresa industrial. En este contexto, con menos inversión en medios de comunicación, ¿cómo seguir acumulando datos?

 

Centrarse en las palancas orgánicas

 

Como era de esperar, los esfuerzos se centran en las palancas orgánicas, tanto para la adquisición como para la retención. En cuanto a la adquisición, los que ya han creado un «ingreso SEO» (es decir, un trabajo SEO que garantiza un tráfico regular) se asegurarán al menos de mantenerlo, e incluso de desarrollarlo apoyándose en la producción de contenidos. Este tráfico es especialmente interesante si está generado por contenidos que cubren los diferentes tipos de intenciones de búsqueda (informativa, de navegación, comercial, transaccional). Las visitas generadas por este medio representan, por tanto, un tráfico cualificado sobre el que se puede trabajar, al menos en parte, gracias a la gestión del consentimiento.

 

Otro canal que es objeto de toda la atención en estos tiempos de escasez de medios es el emailing. En todas sus formas: desde el «correo frío de adquisición» hasta el boletín periódico que pretende mantener una relación duradera con una audiencia. Estos correos electrónicos son herramientas preciosas para recopilar datos: más allá de las clásicas tasas de clics y de apertura, otros indicadores como el nivel de fidelidad y el tipo de contenido consumido le permiten afinar el conocimiento de su audiencia para activarla mejor más adelante.

 

Más que nunca, piense en omnicanal

 

Aprovechar al máximo el tráfico obtenido a través de este tipo de palancas significa optimizar los playbooks (tácticas). Para desarrollar la consideración y la conversión, estas secuencias de automatización suelen combinar correos electrónicos. Pero, a las marcas les interesa pensar en ellas a escala omnicanal. Por ejemplo, activarlos a partir de una acción en la tienda (compra, entrega de una tarjeta de fidelidad) o desarrollarlos integrando en el escenario una interacción con el centro de llamadas (para asesorar y confirmar un interés).

 

Cualesquiera que sean las palancas orgánicas utilizadas, todas tienen algo en común: a diferencia de la compra de medios, aquí no se trata de «presionar en exceso a una audiencia», sino de dirigirse a ella con mensajes adecuados, a un ritmo medido y cumpliendo todos los requisitos. Un delicado equilibrio que, para mantenerse, requiere el apoyo de 3 pilares:

 

Pilar nº 1: Gestión del consentimiento

 

La CMP (Consent Management Platform), que se ha convertido en un elemento esencial en el portafolio tecnológico, debe ayudar a identificar la fórmula que garantice una tasa de consentimiento coherente con las referencias de su sector de actividad. Una fórmula que hay que «ABprobar» variando los elementos de diseño, pero también el lenguaje utilizado, que debe ser un feliz compromiso entre el tono de la marca, la pedagogía y los imperativos legales.

 

Pilar nº 2: Resolver identidades

 

Igualmente importante es la capacidad de conciliar las interacciones en torno a un identificador único para cada usuario. Sin esta resolución de la identidad, será difícil evitar solicitar demasiado a las audiencias y, más aún, enviarles contenidos adaptados a sus expectativas. Si los requisitos técnicos previos, en particular en los correos electrónicos (lea nuestro libro blanco sobre este tema «un mundo sin cookies») son necesarios, también es importante pensar en campañas para multiplicar las oportunidades de asociar correos electrónicos y cookies.

 

Pilar nº 3: Segmentación de la audiencia

 

Por último, para aprovechar plenamente las palancas orgánicas y los datos de primera mano, la capacidad de segmentar audiencias es la clave de una activación eficaz. El objetivo es captar el máximo número de señales para crear segmentos de diversa complejidad que proporcionen mensajes personalizados. Y, una vez más, captando señales de todos los horizontes y a gran escala, para dar a los equipos algo que enriquezca las dimensiones de estos segmentos.

 

Con estos tres pilares, los equipos encargados de la captación y la retención podrán mejorar el conocimiento de los clientes. Así como, ganar precisión en la asignación de los presupuestos de medios para los que, mecánicamente, las marcas pueden esperar un mayor rendimiento.

CRM vs CDP

¿Cuáles son las diferencias entre un CDP y un CRM?

Una Plataforma de Datos de Clientes (CDP, por sus siglas en inglés) y un Sistema de Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM, por sus siglas en inglés) son herramientas utilizadas por las empresas para gestionar los datos de los clientes y mejorar las relaciones con ellos. Aunque tienen algunas similitudes, tienen propósitos y funcionalidades diferentes. A continuación se presentan las diferencias entre una CDP y un CRM: 

Alcance de los datos y enfoque: 

  • CDP: Una CDP está diseñada para recopilar, unificar y organizar los datos de los clientes de múltiples fuentes, como datos de transacciones, comportamiento en línea, interacciones de marketing, entre otros. Su enfoque principal es crear un perfil unificado del cliente o una «fuente única de verdad» que combine datos de diferentes puntos de contacto. 
  • CRM: Un CRM se centra en la gestión de las interacciones y relaciones con los clientes. Almacena principalmente datos relacionados con las interacciones con los clientes, como información de contacto, actividades de ventas, tickets de soporte al cliente e historial de comunicaciones. Los sistemas de CRM a menudo incluyen funciones para la gestión del ciclo de ventas, seguimiento de leads y servicio al cliente. 

Integración y unificación de datos: 

  • CDP: Las CDP están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes y unificarlos en un perfil único del cliente centralizado. Utilizan técnicas de integración de datos para recopilar y sincronizar datos de diferentes sistemas, como plataformas de comercio electrónico, herramientas de marketing por correo electrónico, plataformas de redes sociales, entre otros. Las CDP crean una visión integral del cliente en múltiples canales. 
  • CRM: Los sistemas de CRM se centran principalmente en capturar y gestionar datos relacionados con las interacciones con los clientes dentro de la organización. Si bien pueden integrarse con otros sistemas, su objetivo principal no es unificar los datos de diferentes fuentes, sino proporcionar un repositorio centralizado para la información relacionada con los clientes generada dentro de la organización misma. 

Casos de uso y funcionalidades: 

  • CDP: Las CDP son especialmente adecuadas para crear una visión holística del cliente combinando datos de diferentes puntos de contacto. Permiten a las empresas analizar el comportamiento de los clientes, personalizar las campañas de marketing, segmentar a los clientes según atributos específicos y ofrecer experiencias coherentes en diferentes canales. Las CDP a menudo ofrecen funciones de análisis de clientes, segmentación de audiencias y activación de datos para fines de marketing. 
  • CRM: Los sistemas de CRM se centran principalmente en la gestión de relaciones e interacciones con los clientes. Proporcionan herramientas para que los equipos de ventas realicen el seguimiento de los leads, gestionen las oportunidades y supervisen el ciclo de ventas. Los sistemas de CRM también ayudan en el servicio al cliente al organizar las solicitudes de los clientes, rastrear las interacciones con los clientes y permitir una resolución eficiente de los problemas. A menudo incluyen funciones como la gestión de contactos, la automatización de ventas y la gestión de tickets de soporte al cliente. 

Roles de los usuarios: 

  • CDP: Las CDP suelen ser utilizadas por los equipos de marketing, los analistas de datos y los profesionales orientados a los datos que aprovechan los datos de los clientes para la segmentación, el targeting y la optimización de las campañas. Ayudan a los especialistas en marketing a obtener información sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes para ofrecer experiencias más personalizadas. 
  • CRM: Los sistemas de CRM son comúnmente utilizados por los equipos de ventas, los representantes de servicio al cliente y los gerentes de cuentas. Proporcionan herramientas y funcionalidades para agilizar los procesos de ventas, gestionar las interacciones con los clientes y mejorar el servicio al cliente. 

En resumen, aunque tanto las CDP como los CRM gestionan los datos de los clientes, su enfoque, alcance y funcionalidades son diferentes. Las CDP se especializan en la unificación y análisis de datos de diferentes fuentes para crear una visión completa del cliente, lo que permite el marketing personalizado y la segmentación. Por otro lado, los CRM se utilizan principalmente para gestionar las interacciones con los clientes, las actividades de ventas y el servicio al cliente dentro de la organización. 

Mejorar la calidad de los datos es clave para las empresas

En un mundo en el que los datos son cada vez más valiosos para las empresas, garantizar su calidad es esencial para asegurar la eficacia de las campañas y, por tanto, maximizar la inversión en marketing. Aquí es donde nuestra plataforma plataforma entra en juego.

¿Por qué es tan importante la calidad de los datos para las empresas?

La calidad de los datos es crucial para las empresas, ya que influye directamente en su: capacidad para tomar decisiones fundamentadas, analizar los datos con precisión y alcanzar sus objetivos empresariales.Cuando los datos son de mala calidad, pueden producirse errores en el análisis y la toma de decisiones, lo que puede repercutir negativamente en el rendimiento de las campañas de marketing, el análisis de los datos y el análisis de las campañas.Por ejemplo, si una empresa utiliza datos de mala calidad para orientar sus campañas publicitarias, puede acabar llegando a personas que no están interesadas en sus productos o servicios, lo que puede suponer un despilfarro de presupuesto y un menor rendimiento de la campaña. Del mismo modo, si una empresa utiliza datos de mala calidad para analizar su rendimiento, corre el riesgo de tomar decisiones que no se basen en datos precisos, lo que puede ser perjudicial para el crecimiento y el éxito de la empresa a largo plazo.
En resumen, la calidad de los datos es crucial para las empresas, ya que es la base de una toma de decisiones informada y un análisis preciso.

¿Qué es la calidad o integridad de los datos?

La integridad de los datos se refiere a la exactitud y coherencia de los datos a lo largo de su ciclo de vida, desde su recogida y almacenamiento hasta su análisis y difusión. Sin integridad de los datos, las organizaciones corren el riesgo de tomar decisiones basadas en información inexacta, lo que puede provocar pérdidas de ingresos, daños a la reputación e incluso problemas legales. Garantizar la integridad de los datos es un proceso complejo y difícil, especialmente para las organizaciones que manejan grandes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes. Requiere la aplicación de una serie de controles y procesos, como el control de calidad, la validación, la eliminación de duplicados, el control integrado de la entrega, las alertas en tiempo real, la conservación y las copias de seguridad, la ciberseguridad y los controles de acceso avanzados. Estas medidas garantizan que los datos sean exactos, completos y coherentes, y que cualquier amenaza a la integridad de los datos sea identificada y abordada rápidamente.

Mejore la calidad de los datos con nuestra plataforma

Nuestra plataforma pretende dar a las empresas confianza en sus datos de una forma muy sencilla. Ofrecemos una interfaz de capa de datos (data layer) estandarizada que permite a los usuarios definir el esquema de sus datos y definir reglas de validación que alimentan su flujo de trabajo de calidad de datos.
Además, nuestra función de limpieza de datos permite a los usuarios transformar/corregir sus eventos en tiempo real de forma sencilla e intuitiva, gracias a nuestro enfoque sin código. También ofrece la alternativa, para los más técnicos, de recurrir a dos niveles de programación: uno de bajo código, y el segundo de codificación completa.

Gestión de errores de datos con nuestra plataforma

Disponemos de varias funciones para gestionar los datos erróneos. En primer lugar, tenemos un panel de calidad de datos que permite a los usuarios ver de un vistazo las infracciones de las especificaciones. Y, corregirlas rápidamente en origen o en tiempo real con la función de limpieza de datos.
También muestra alertas en tiempo real para que los usuarios puedan reaccionar rápidamente ante errores en los datos. Estas alertas pueden enviarse por correo electrónico, mensajería (Slack, Teams, …), webhook o mediante notificaciones en la interfaz. Una alerta puede configurarse en 3 clics, con un control deslizante para elegir el umbral de activación y el canal de comunicación.

Cómo ayuda nuestro producto a trabajar con los mismos datos en toda la empresa

Nuestra interfaz estandarizada de capas de datos permite a los usuarios definir el esquema de sus datos y definir reglas de validación para garantizar que todos los datos se ajustan a ese esquema. De este modo, todos los equipos pueden trabajar con los mismos datos y garantizar su calidad. Además, disponemos de un diccionario de datos unificado que permite a los usuarios definir y compartir sus definiciones de datos en toda la empresa.

¿Qué es la limpieza de datos y cómo funciona?

La función de limpieza de datos permite a los usuarios transformar/corregir sus eventos antes de enviarlos a sus destinos. Disponemos de varios tipos de transformaciones, como el renombrado de eventos, la derivación de eventos, la modificación de propiedades y el filtrado de eventos, que pueden crearse de forma sencilla e intuitiva utilizando nuestro enfoque sin código basado en fórmulas y operadores básicos, muy similar a lo que se encuentra en una hoja de cálculo como Excel. Para los que prefieren un enfoque de bajo código, también es posible añadir código JavaScript personalizado para crear transformaciones personalizadas. La función de limpieza de datos es especialmente útil para garantizar que los datos enviados a los destinos son de alta calidad y se ajustan a las especificaciones requeridas.

¿Y la calidad de los datos transmitidos a los destinos?

Disponemos de una interfaz de seguimiento de la entrega de los eventos. Permite a los usuarios comprobar si los datos están llegando a su destino o si ha habido algún problema con la entrega. Esta interfaz incluye métricas rápidas y fáciles de leer, como el porcentaje de eventos no enviados, una visualización de la evolución de los eventos correctamente enviados y fallidos en un periodo de tiempo determinado, y una tabla resumen de errores. Esta última ofrece una visión general de los distintos tipos de errores que se producen y de cómo resolverlos. En caso de que se produzca un problema de envío, también ofrecemos un sistema de alerta para notificarlo inmediatamente a los usuarios.

Cómo nuestra plataforma simplifica los complejos errores técnicos en el envío de datos a los socios

En primer lugar, los errores no siempre son técnicos, a menudo son datos que faltan o están mal formateados, y nuestra plataforma genera explicaciones en lenguaje natural muy fáciles de leer. Y en cuanto a los errores técnicos, ya procedan de la respuesta de la API de un socio, o de la indisponibilidad del servidor, de nuevo era importante para nosotros que cada error fuera muy fácil de entender. Utilizamos un generador de lenguaje natural (NLG) para convertir estos errores ilegibles en explicaciones perfectamente comprensibles para un perfil no técnico con posibles soluciones. Esta es la magia de la IA 🙂 .
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