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Inteligencia de Audiencias: ¿Cómo conocer realmente a los clientes?

Mucho hemos hablado sobre la importancia de las Audiencias en las estrategias de Marketing. Sin embargo, más allá de solo identificar a un público al cual llegar, debemos ser capaces de generar Inteligencia sobre estos segmentos y obtener conocimiento valioso con la información disponible.

Dicho objetivo, es posible cuando se utilizan y unifican los datos de los comportamientos de compra en tiempo real y se desarrollan modelos de atribución que permiten identificar a cada uno de los clientes y entablar una relación de valor con ellos.

3 pasos para hacer Inteligencia de Audiencias

  1. Trabajar de forma coordinada y combinar los datos: Hay que eliminar las barreras para conjuntar la información que se tiene y obtener una visión unificada. Así, las empresas  pueden entender y satisfacer las necesidades del cliente de manera más eficaz, lo que les permite crecer.
  2. Medir y analizar el recorrido de los clientes: Una vez que los datos están unificados, hay que estudiarlos a lo largo de todo el recorrido del cliente. Una ventaja de tener una estrategia de datos, es que se puede medir con precisión el impacto del marketing en todas las actividades y no solo en campañas que están activas en momentos cortos.
  3. Crear experiencias dinámicas: Por último, es necesario conectar la información valiosa con las plataformas de la empresa para proporcionar experiencias relevantes a los consumidores. Con los datos de los clientes se pueden crear segmentos de audiencia eficaces y con el uso de la tecnología, podemos crear experiencias personalizadas para cada uno de estos segmentos.

La Inteligencia de Audiencias posibilita aplicar AI a cada paso del recorrido del cliente. Con este tipo de procesos avanzados, se puede llegar a los consumidores a través de emplazamientos y puntos de contacto nuevos. Además, permite crear una imagen completa de los distintos tipos de Buyer Person que componen a la audiencia objetivo, analizar la competencia y descubrir nuevos Clusters a los que llegar.

Finalmente, a la hora de elegir una solución de análisis para estudiar nuestras audiencias hay que tener en cuenta dos aspectos: el primero es que sea una herramienta que permita analizar recorridos de los clientes, de los canales, contenido y campañas diferentes; el segundo, es que utilice modelos de atribución para observar cómo trabajan los medios de comunicación y qué canales generan más impacto.

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Ventajas del uso de Datos para generar recomendaciones predictivas

Los consumidores se encuentran diariamente con un sinfín de marcas y cientos de impactos publicitarios, que buscan atraerlos hacia sus sitios web y conseguir conversiones. Para lograr superar todo este ruido, es fundamental que las empresas logren generar estrategias de Marketing 1 a 1, que ayuden a proporcionar experiencias únicas y mensajes relevantes para cada cliente en específico.

El uso de Datos para crear estrategias personalizadas, genera tácticas que mantienen a los usuarios conectados durante más tiempo. Las recomendaciones basadas en Inteligencia Artificial, muestran contenido de interés según los últimos patrones de comportamiento del usuario, es decir, se presenta el contenido en el que el cliente está interesado en ese justo momento. Por eso, es común que una simple búsqueda se convierta en horas de navegación, donde el continuo desplazamiento lleva al descubrimiento de nuevos productos y al inicio de un proceso de compra.

Al emplear Big Data y tecnología para guiar la navegación del cliente, podemos determinar relaciones significativas entre los productos de interés y las recomendaciones que se muestran. Frecuentemente, vemos estrategias como: “Productos relacionados” o “Usuarios que también vieron”, que dan al cliente la seguridad de ir por el camino correcto hacía lo que está buscando y lo hacen sentir que esta en el sitio dónde entienden sus necesidades.

Otro ejemplo de las ventajas que da el uso de datos en Marketing, es la creación de clientes leales. Las personas valoran a las marcas que ofrecen un servicio excepcional y brindan soluciones específicas por cada problema que se les presenta; en las experiencias online, este grado de atención se logra usando Datos como fuente de conocimiento para determinar qué es lo que el cliente busca y cómo poder ayudarlo.

El Marketing 1 a 1, ayuda a proporcionar un valor real a las estrategias de Marketing Digital; Si acompañamos nuestros esfuerzos con recomendaciones basadas en el comportamiento del cliente y en sus viajes de compra anteriores, es muy probable que el usuario realice una conversión, e incluso, es posible atraer de vuelta a clientes perdidos.

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¿Cómo enriquecer y unificar datos?

Sabemos lo fundamental que resulta la captación y análisis de los datos para usarlos como herramienta de conocimiento. Con este propósito, el enriquecimiento de Datos es el proceso que nos permite explorar las motivaciones, preferencias, intereses y estilo de vida de los consumidores. Además, con estas acciones podemos ir más allá de los datos declarativos, extrayendo conocimiento clave a partir de un dato de origen.

Cuando las organizaciones no cuentan con herramientas propias para analizar sus bases de datos, optan por buscar plataformas especializadas que faciliten el enriquecimiento y dispongan de la tecnología adecuada. Las acciones para lograr el objetivo pueden variar, pero en general, se trata de otorgar un valor a cada dato para que aporte información específica; este proceso puede iniciar con la integración de 1st Party Data de la empresa (incluyen datos sobre las visitas, las transacciones, la navegación en los sitios properties de la empresa, etc.), con segmentos y modelos de atribución que aporta el Partner de Datos a través de su 2nd Party Data.

A la par que esta integración sucede, se enriquece con Insights comportamentales que aportan información geográfica, demográfica, de comportamiento y sobre las actividades digitales e intereses de los usuarios, para generar perfiles completos, encontrar patrones relevantes y momentos clave del shopper journey del consumidor.  Este paso, nos permite segmentar la base de clientes según el comportamiento que tengan, y gracias al uso de la tecnología, continuar diferenciándolos conforme sus interacciones aumentan y su comportamiento cambie, es decir, una gestión de datos en tiempo real que permite la personalización de estrategias, acorde a las necesidades especificas de cada cliente.

Dentro de estas acciones, también debe incluirse la unificación de los datos enriquecidos. Esto se logra mediante la asignación de un ID único, que permita identificarlos rápidamente y jugar con ellos, para obtener una visión única y de 360° de un mismo dato. Finalmente, la información puede disponerse en cualquier plataforma de gestión propia de la marca, como CRM, DSP o DMP, siempre de forma segura y protocolada, para no comprometer la seguridad de la información enriquecida.

Sabemos que podemos encontrar múltiples ventajas del enriquecimiento de datos, desde la optimización de nuestros segmentos, la creación de perfiles completos y la generación de modelos de afinidad de los clientes. En Yopter, podemos ayudarte a extraer el máximo potencial de tu información y transformar tu estrategia de monetización de datos.

Conoce más en Yopter.com o escríbenos a contacto@yopter.com

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4 formas de utilizar Datos para optimizar Campañas

Una de las tendencias más fuertes para el 2021, es la continuidad de la migración de nuestras actividades diarias al mundo digital. Este estilo de vida traerá como consecuencia, el engrosamiento aún mayor de la Data disponible y la puesta en marcha de acciones que posibiliten su aprovechamiento para generar estrategias de valor.

Las herramientas de Big Data e Inteligencia Artificial, ofrecen a los profesionales del Marketing un entendimiento preciso y profundo de los consumidores, que hace unos cuantos años no hubiéramos imaginado posible. Aquí te presentamos algunos ejemplos de cómo los Datos pueden optimizar de forma significativa los esfuerzos de marketing:

  1. Uso de IA para crear segmentos granulares: Las tecnologías basadas en inteligencia artificial permiten escalar la personalización de la segmentación, más allá de factores demográficos. Alimentadas con la creciente cantidad de datos que poseen las marcas, estas herramientas encuentran audiencias de manera consistente. Hay 2 aplicaciones principales de IA para lograr este objetivo:
    • Puntuación de Propensión: Calcula las probabilidades de que un cliente realice una acción determinada, mediante el análisis de su comportamiento anterior con el propósito de encontrar patrones clave que permitan agruparlos.
    • Lookalike Audiences: Se toman segmentos de alto rendimiento de los clientes y se encuentran nuevos clientes con atributos similares para crear “Perfiles de Clientes Ideales”. Estos modelos, por ejemplo, pueden ser muy útiles para adquirir usuarios de una fuente de datos de terceros.
  2. Mensajes One to One:  Los usuarios buscan experiencias personalizadas en todos los dispositivos y canales en los que navegan, esta tarea puede convertirse en un desafío muy grande por los múltiples rastros que dejan. La solución: las recomendaciones predictivas, para mandar mensajes realmente 1 a 1, que toman los datos del cliente, sus interacciones y el contenido que buscan para generar recomendaciones basadas en algoritmos.
  3. Envío de comunicaciones en el momento preciso: Superar el ruido de los miles de mensajes que se muestran a diario, se logra a través de la optimización de los tiempos de envío según los comportamientos que generan conversiones. Es decir, enviar comunicaciones a cada usuario en el momento en el que es más probable que interactúe profundamente con la marca, basándose en su comportamiento más reciente.
  4. Selección del mejor canal: A través de la asignación de puntuaciones predictivas basadas en la participación de los distintos canales, podemos averiguar la probabilidad de que los clientes interactúan con los diversos mensajes que lanzamos y cuáles de ellos resultan más exitosos.

Este listado es solo una pequeña muestra del poder que tienen los datos en las decisiones empresariales. Si quieres conocer más de las posibilidades que ofrece trabajar con Datos, ¡Escríbenos, nos encantaría ayudar!

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¿Cuántos Datos se producen diariamente?

La actividad digital nunca duerme, todos los días y en todo momento los internautas se encuentran navegando en la red, usando redes sociales, enviando emails, consumiendo servicios de entretenimiento y muchas otras actividades que se pueden realizar en línea. El estilo de vida actual que nos lleva a estar conectados 24/7, produce una magnitud gigantesca de información que crece a cada segundo de forma exponencial y masiva.

Cada día se crean en Internet más de 2.5 billones de bytes de datos, para 2025 se estima que esta cantidad ascienda a 463 exabytes de datos por día*, este ritmo frenético con el que se genera o intercambia información y actividades en la red alrededor del mundo, estimula el potencial de la industria del Big Data y sus aplicaciones en el mundo de los negocios.  

La estimación de la cantidad de actividades y datos generados en la red en un minuto nos dice mucho sobre como se mueven los usuarios en su navegación y que servicios son los que más se consumen.

¿Qué sucede en Internet en un minuto alrededor del mundo?

  • 4 millones de búsquedas en Google
  • 41.6 millones de mensajes enviados
  • 500 horas de video subidas
  • 404,444 horas de video reproducidas en servicios de streaming
  • 6,659 envíos realizados por ecommerce
  • 208,333 participantes en reuniones virtuales
  • 347,222 stories creadas en Instagram
  • 319 usuarios nuevos en Twitter
  • 750,000 canciones reproducidas en Spotify

Estimaciones públicas, Visual Capitalist 2020

La lista de actividades es bastante larga y puede continuar por cada uno de los dominios registrados, sin embargo, este pequeño listado nos da una idea de las ingentes cantidades que se generan y la velocidad con la que los datos disponibles crecen.

Ahora que tenemos una pequeña perspectiva del tamaño del Big Data, podemos entender porque las herramientas que usemos para análisis y recolección deben estar a la altura de estas cantidades de información. Un buen uso de estos datos, da la posibilidad de conocer Insights de los consumidores y hacer de ellos, una herramienta de potencial único.

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*Informe Data Never Sleeps, Domo 2018

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De los datos a la acción: ¿Cómo hacer Marketing basado en Datos?

Crear estrategias basadas en Datos permite lograr resultados sorprendentes y potenciar enormemente las estrategias, sin embargo, aun viviendo en la era de la información, todavía hay muchas empresas que toman decisiones basadas en la intuición. Este actuar resulta bastante comprensible ya que es más fácil dejarse llevar por el instinto, pero es momento de cambiar el paradigma y tomar decisiones más sensatas.

Las organizaciones que basan sus decisiones en Datos tienen 3 veces más probabilidades de registrar mejoras significativas*, por eso los verdaderos líderes de Marketing y Análisis han dejado de lado los presentimientos para darle pasó a resultados sustentados. El uso de herramientas tecnológicas como los DMP o EDP se ha popularizado en los últimos años, cerrando la brecha hacía la madurez digital de las organizaciones y aprovechando el máximo potencial de la información disponible.

Los datos no solo muestran información, sino que pueden derivar en acciones reales. Aquí hay algunos aspectos importantes que debes considerar para comenzar a idear la mejor estrategia Data Driven.

  • Una plataforma robusta de gestión: Tener los datos concentrados en un solo sitio es una buena forma de simplificar las cosas. Esta herramienta debe unificar las distintas fuentes de datos, asignar un valor a cada una y contar con funciones de analítica que permitan ver KPI´s clásicos y no tan clásicos, es decir, la visualización de todas las interacciones provechosas, que revelen conocimiento que no notamos a simple vista y una visión 360°.
  • Automatización: El marketing digital y la gestión de datos requiere automatización, velocidad y eficiencia. Si no contamos con herramientas capaces de captar y analizar información en tiempo real, difícilmente podremos obtener el resultado esperado para seguir avanzando.
  • Segmentar tu Audiencia: La microsegmentación te permitirá generar contenido hiper personalizado, orientado a las necesidades de cada grupo; a mayor diferenciación, mayor especialización en las estrategias. Los segmentos de Audiencia se pueden crear usando 3 tipos de fuentes de datos: de plataforma, de terceros y propios.
  • Generar Modelos de Atribución: Es fundamental entender la relación que hay entre los clientes y los diferentes puntos de contacto con la marca. Interpretar los distintos recorridos de los clientes, puede resultar en un entendimiento completo de su Shopper Journey y el desarrollo de mejores estrategias, como por ejemplo, invertir en los canales de publicidad que generan más conversiones.

Utilizar tecnología avanzada y el aprendizaje automático para incrementar la velocidad con la que obtenemos información valiosa, nos permitirá actuar en consecuencia y centrarnos en lo que realmente importa.

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*Encuesta internacional de análisis y datos de PwC, “Big Decisions”

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Principales aplicaciones del Big Data en la Investigación de Mercados

Mucho se ha hablado sobre cuáles son las mejores técnicas para hacer investigación comercial con un impacto real, y sin duda, la combinación de Big Data con Investigación de Mercados es el camino ideal para conseguir el objetivo. Un gran volumen de datos otorga conocimiento valioso sobre patrones en el comportamiento del consumidor, sin embargo, no dicen nada sobre las motivaciones de dicho comportamiento; para este fin el Market Research sigue resultando altamente efectivo y poderoso.  

Actualmente se pueden emplear nuevas tecnologías en la Investigación de Mercados que enriquezcan la extracción de datos respecto a como se hacía anteriormente y logran que se genere un análisis profundo y mucho más competente. Las aplicaciones más comunes de la Data en la investigación son:

  • Análisis de precios: La Data transaccional, ofrece la posibilidad de proyectar y/o mejorar nuestra estrategia de precios, determinar la elasticidad de la demanda, optimizar costos, crear campañas de ofertas y promociones, etc.
  • Análisis de la competencia: Una de las grandes bondades del Big Data, es que puede darnos una visión completa del sector y no solo del contexto interno de nuestra empresa. Se pueden descubrir acciones que resulten más redituables, basados en el comportamiento de la competencia y la respuesta que tienen los clientes a sus estímulos.
  • Análisis de campañas: La frecuencia de compras, el número de visitas al establecimiento, la cantidad de artículos comprados, nos dice mucho sobre la efectividad de la estrategia que se haya lanzado e impulsa la proyección de futuras campañas. 
  • Perfilamiento y microsegmentación: Usar Big Data como una herramienta de Market Research ayuda a reunir datos muy específicos, que permiten crear segmentos y audiencias granulares.
  • Marketing de destino:  Los datos de comportamiento, hacen posible optimizar acciones de marketing por región o localidad. Proveen información específica de un lugar y un tiempo determinado, con la que es posible atraer nuevos clientes y desarrollar estrategias exitosas para cada punto de venta.

Las ventajas de utilizar ambas áreas de conocimiento, nos dan la capacidad de captar información relevante de la actividad digital de las personas y entender objetivamente el porqué de este actuar a través del entendimiento consciente y sensitivo por parte del investigador.

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¿Cómo ha cambiado la Investigación de Mercados con el uso de Big Data?

Está claro que las técnicas convencionales de Investigación de Mercados ya no serían suficientes hoy en día; la integración del Internet, las Redes Sociales y Aplicaciones Móviles como actores principales en la comunicación, han diversificado exponencialmente las vías para recabar información precisa y determinística.

Todas las personas con actividad digital dejan una huella de lo que hacen, lo cual nos habla mucho de lo que quieren, que es lo que desean y las cosas que están buscando. Con la generación de una gran cantidad de datos, la incursión del Big Data como herramienta para entender el comportamiento del consumidor, ha permitido no solo analizar su conducta, si no predecir tendencias y cambios en la industria, lo cual no se lograba anteriormente con los métodos tradicionales de investigación.

El uso de herramientas de Analytics, ha logrado expandir los límites del análisis estadístico tradicional, y las Agencias dedicadas al estudio del Mercado han sabido como usar esta adición a su favor para el enriquecimiento de Insights. El valor añadido que otorga el uso de los Datos a la Investigación, da como resultado, campañas personalizadas más efectivas, lanzamientos exitosos de nuevos productos, ofertas realmente atractivas para los usuarios, etc.

Si bien, es cierto que no podríamos conocer todos los datos originados en línea sin la ayuda de herramientas como un EDP, el factor humano es también un recurso imprescindible; Sin alguien que haga las preguntas correctas y genere entendimiento e interpretación de los datos, estos por si solos no nos dirían mucho. Así, el Big Data se ha convertido en el complemento ideal para hacer Investigación en la era digital.

Aunque existe un largo camino por recorrer para LATAM comparado con el resto del mundo, la sincronización de esfuerzos y metodologías de Investigación con herramientas tecnológicas, han permitido que esta área pueda aprovechar cada vez más el potencial de los Datos. Es momento de crear Alianzas que nos den accesibilidad a la adopción de nuevas técnicas de análisis y nos permitan seguir el paso cambiante del mercado actual.

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YOPTER – ENHACED DATA PLATFORM

La extracción y análisis de Datos para fines estratégicos y de planeación, es una practica que podríamos considerar más o menos reciente. Si bien, ya hace varios años que se implementaron las primeras herramientas que cimentaron el Big Data, es hasta ahora que la revolución tecnológica y el uso del Internet en cada aspecto de nuestras vidas,  ha hecho de este sector una necesidad preponderante.

El Big Data es un termino que se ha acuñado en los últimos años  y se ha posicionado como la piedra angular de las estrategias comerciales empresariales. Los enormes volúmenes de información generados a diario, permiten entender a nuestros clientes y optimizar los esfuerzos para satisfacer sus necesidades. Esta gran cantidad de Datos por analizar, hace necesarias herramientas accesibles y escalables, que ofrezcan la posibilidad de explorar y aprovechar la Data generada y una vez obtenida, saber qué hacer con ella.  

Con este propósito, Yopter desarrolló una robusta pero flexible plataforma de Big Data As a Service especializada en segmentación Geo Contextual, con la cual es posible extraer y procesar datos útiles para crear estrategias de impacto pensadas y basadas en personas.

¿Qué hacemos diferente?

Creamos un ecosistema propio de extracción y enriquecimiento de datos a través del móvil en el que integramos 1st Party Data, 2nd Party Data y 3rd Party Data, generamos más de 190 segmentos comportamentales y logramos optimizar estrategias de Marketing accionables en tiempo real.

Hemos desarrollado 4 soluciones:

  • Audience (Enhanced Data as a Service E-daaS) te permite crear audiencias comportamentales con una visión holística y relevante. Al tener una identificación única, es posible conocer al usuario y la manera en que se comporta en distintos momentos de su Shopper Journey. 
  • Gracias a nuestro servicio de Analytics and Insigths, posibilitamos entender las tendencias, cambios y puntos de contacto importantes. Obtenemos información valiosa del Shopper Journey del consumidor y sus características de consumo.
  • A través de Ads DSP Mobile (SDK), ofrecemos una estrategia de monetización móvil para brindar publicidad basada en Big Data y espacios atractivos a los anunciantes.
  • Con Monetization Partnering brindamos un valor agregado a nuestros socios comerciales de datos por medio de la dispocision de nuestra tecnología para ayudarlos a monetizar sus Datos.

Queremos formar parte de las soluciones para incrementar el valor de tus estrategias y acompañarte a descubrir, enriquecer y monetizar tus datos.

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