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Datos del cliente, un aspecto esencial para la experiencia de compra en línea

Con el boom del ecommerce y las compras digitales, la experiencia del cliente en línea ha cobrado una relevancia enorme. Y aunque la vuelta a la “normalidad” esta ya tan cercana, la preferencia de compras en línea seguirá siendo la primera, si no es que la única, opción para muchos consumidores. Este comportamiento puede estar fundamentado en aspectos como la seguridad, la comodidad, opciones de compra ampliadas o simplemente por una costumbre creada el año pasado.

Cualquiera que sea la razón, los clientes esperan una experiencia de compra impecable y conseguirla se logra solo a través de los datos. Las campañas que utilizan Datos para generar recomendaciones predictivas son un 116% más efectivas que aquellas que no los usan, sabiendo que este tipo de personalización es la clave para crear estrategias de Marketing más eficaces, podemos entender que la información tiene el poder de impulsar estas experiencias personalizadas para empujar los resultados positivos.

Con el aumento de la adopción de tecnologías de Inteligencia Artificial, las empresas necesitan una vista única del cliente, profunda y en tiempo real en la que basar la personalización de sus estrategias. Esta super comprensión del cliente debe situarse en el centro del sistema de análisis e ir más allá de los datos históricos disponibles; es necesario también incluir todas las interacciones del cliente en tiempo real y herramientas de análisis predictivo que nos digan algo sobre la probabilidad de que los clientes realicen determinadas acciones, como participar en una dinámica, comprar artículos o abandonar un proceso.

Incluir contenido dinámico y recomendaciones sobre los productos disponibles, es otro de los aspectos más importantes para construir una experiencia robusta de compra. Al cambiar el contenido según la disponibilidad y según el cliente, en los diversos canales disponibles, se logra brindar una experiencia de consumo que se siente más relevante y humana.

Finalmente, no hay que olvidar que todos los datos del cliente deben encontrarse accesibles y en un solo lugar. Cuando se concentra toda la información en un solo sitio, es posible responder con rapidez y precisión, así como tomar decisiones mejores y más informadas sobre la experiencia del cliente. Una vez que se unifican y activan los datos del cliente, es más fácil ver patrones relevantes en el comportamiento del cliente y realizar los cambios pertinentes.

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Sincronización inteligente de Datos

Si hablamos del proceso de administrar nuestros datos no siempre nos referimos a una tarea fácil, sobre todo si consideramos todas las aplicaciones que usa normalmente una organización para recopilar diferentes tipos de datos.

Cuando una empresa comienza el proceso hacia el aprovechamiento y buen manejo de sus Datos, suele adoptar diversas plataformas que empujan acciones como la atención omnicanal al cliente o la automatización de procesos de Marketing. Sin embargo, no siempre funcionan juntas ni comunican los cambios de datos entre ellas.

Esta falta de integración puedes resultar en una mala fluidez de los datos, información duplicada, datos inaccesibles para algunas áreas de la compañía y el conflicto de datos entre diferentes aplicaciones, que resultan en la duda de no saber cuales son los correctos. Uno de los mayores desafíos para las operaciones de negocio sólidas es unificar los datos de los clientes en todas las aplicaciones de la empresa, por eso, es fundamental sincronizar la información desde dentro.

¿Qué es la sincronización inteligente de Datos?

La sincronización inteligente de Datos se define por ser una forma de integración bidireccional, que realiza actualizaciones en tiempo real y dispone de un buen mapeo de campos personalizable. La solución que adoptemos debe ser capaz de integrar la información de clientes, leads y de la compañía en general de forma automática, además de permitir la creación de reglas que nos ayuden a determinar cuales son los datos que deben fluir y hacia qué dirección.

La capacidad de alinear los datos provenientes de distintas fuentes y su continua armonización en el tiempo, permite a las empresas ejecutar simultáneamente varios procesos de forma correcta y evitar errores de sistema. Estas acciones también permiten obtener datos precisos y fidedignos de todos los sistemas, sean estos operativos o transaccionales. Así, cada empresa puede crear una lógica propia para la sincronización de los datos en tiempo real, y si se requiere, obtener una mayor precisión, coherencia de la información y una mejora sustancial del rendimiento.

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¿Qué es el Data Governance?

El termino “Gobierno de Datos” se refiere a la capacidad que tiene una organización para gestionar el conocimiento que tiene sobre su información. Esta capacidad suele constar de políticas, procesos y una estructura organizativa para dar soporte a el control de datos empresariales.

Implementar un Gobierno de Datos permite responder a peguntas cómo: ¿Qué sabemos sobre nuestra información? ¿De dónde provienen los datos? ¿Cómo están alineados los datos a la política de la empresa? Este sistema proporciona también, un enfoque holístico que nos posibilita administrar, mejorar y aprovechar la información de forma que podamos ganar percepción y generar confianza en decisiones y operaciones empresariales.

Conforme la acumulación exponencial de nuevos datos avanza, las organizaciones necesitan determinar un entorno de Big Data adecuado para fines de almacenamiento y acceso. Es primordial diseñar una arquitectura de datos para gestionar esas fuentes, integrarlas y ponerlas a disposición de la empresa listas para ser accionadas en estrategias eficientes.

¿Cuáles son los principios del Data Goverment?

  1. Integridad: Esto implica que todos los participantes deben ser veraces y comunicativos en su actuar, así como estar consientes del impacto de las decisiones que se toman relacionadas con los datos.
  2. Transparencia: Todos los procesos que se efectúen con los datos tienen que ser completamente transparentes, además de especificar claramente cómo y cuándo las decisiones relacionadas con los datos fueron introducidas en los procesos.
  3. Auditable: El Gobierno de Datos es auditable y está acompañado por documentación que soporta los requerimientos legales.
  4. Responsabilidad: Un proceso estructurado de gestión de datos define responsabilidades para las decisiones multifuncionales relacionadas con el flujo de datos.
  5. Control y Balance: Este tipo de esquema nos permite definir responsabilidades como una manera de introducir controles y balance entre negocio y tecnología, entre aquellos que crean y recogen información, los que la administran y los que la utilizan.

Lograr una buena gobernabilidad y gestión de datos implica abordar a los datos como un activo de gran valor tanto a nivel operativo como para crear valor en el mercado. Además, el gobierno de datos es esencial para la estrategia general de una organización para el control de datos y como parte de una práctica completa de DataOps. Nos ayuda a saber qué datos tenemos, dónde residen y cómo podemos utilizarlos.

Finalmente, una estructura de gestión de datos establece la base para tener datos listos para el negocio a través del cumplimiento de reglas y procesos definidos para acelerar las iniciativas de análisis y crecimiento.

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Big data, una herramienta clave del sector financiero

El desarrollo de la digitalización y el crecimiento exponencial de los Datos ha generado que el Big Data se posicione en un plano central de la economía global, y abre infinitas posibilidades para las Industrias de todas las verticales. En el sector financiero, el conocimiento en tiempo real y el aprovechamiento de la información no estructural, hacen del Big Data una herramienta imprescindible.

El sector de las finanzas se ha convertido en líder en todo lo referente a propiciar desarrollos tecnológicos que dirijan la toma de decisiones a través de la Inteligencia Artificial y los Datos. Esta transformación ha logrado que los usuarios adopten naturalmente un cambio de hábitos y nuevos canales digitales para acceder a los servicios de banca.

Desde la aparición de los Bancos como entidad financiera, es normal que estas figuras conozcan la información estructurada tradicional de sus clientes; Si a esta información se le suman Datos externos no estructurados como: la geolocalización, su actividad en Internet, que productos les interesan, entre otros, se podrá componer una base de Datos que permita conocer con exactitud a cada uno de los clientes, para ofrecer una banca personalizada y privada que consiga satisfacción y fidelización.

Algunas iniciativas con las que ya están trabajando las entidades financieras con el aprovechamiento del Big Data son:

  • Gestión de riesgos: La gestión del riesgo es la mayor prioridad del sector bancario. En este entorno, las instituciones financieras precisan de la ayuda de herramientas tecnológicas que identifiquen y mitiguen los riesgos propios de la operación, a través del conocimiento en tiempo real. Son muchos las aplicaciones del Big Data para este fin, desde la incertidumbre en los mercados, susceptibilidad a las responsabilidades legales, riesgo de pérdida de clientes, impacto de desastres naturales, riesgo de liquidez, riesgo de tipos de interés, riesgo operacional, etc.
  • Definición de productos personalizados: Con la creación de un modelo predictivo que ponga al cliente en el papel central del negocio, se puede analizar su comportamiento, que funcionalidades consume de cada canal y cuáles son sus necesidades, para aprender de sus acciones y ofrecer productos personalizados de forma anticipada.
  • Prevención del fraude: Detectar y prevenir fraudes con herramientas de análisis predictivo permite evitar perdidas millonarias. Los datos de comportamiento fraudulento presentan correlaciones que pueden inferirse para descubrir patrones y actividades sospechosas antes de que sucedan. Estas soluciones necesitan operar en tiempo real y analizar fuentes de Datos tanto internas como externas, para que resulten efectivas.
  • Mejora en operaciones de Call Center: Las soluciones de Big Data permiten hacer predicciones de problemas de clientes y resolverlos antes de que impacten en la operación. El objetivo es superar las expectativas del cliente y hacer que regresen para adquirir más productos cuando tengan nuevamente una necesidad financiera.
  • Servicios de asesoramiento: Tradicionalmente las entidades financieras ofrecían servicios de asesoramiento en inversión o gestión de patrimonio a través de personal que asumía la tarea manualmente. Los Datos están ayudando a las personas a extraer ideas y soluciones, del flujo de conocimiento que genera la información disponible. El asesoramiento automatizado basado en algoritmos de aprendizaje autónomo, ha dado pie a un modelo de asistencia hibrido mucho más preciso y oportuno.

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¿Cómo esta siendo el Big Data en Marketing en 2021?

Los Datos se han abierto un espacio en todos los sectores productivos del mundo hasta volverse una pieza clave en las estrategias de Marketing actuales. Además, el boom de los datos ha demostrado la importancia de conocer a los consumidores y lo fundamental que resulta la información para saber qué hacer, cómo y cuándo.

El año 2020 fue sin duda una plataforma que impulsó enormemente al Big Data, y a pocos días de terminar el primer trimestre del 2021, el desarrollo continuo de nuevas tecnologías ha permitido consolidar el uso de herramientas y estrategias que generan un valor diferencial para las marcas que las usan. Las empresas están buscando desarrollar sus capacidades para capturar, almacenar y procesar información para poder centrarse en el valor del dato.

Esto también supone grandes retos y desafíos para el Business Intelligence que son importantes conocer para saber cómo afrontarlos. A continuación, enlistamos los puntos más importantes que enmarcaran la industria de los datos este año.

  • Más privacidad. Las reformas a las regulaciones para la protección de la privacidad de los internautas llegaron a cambiar el juego. Las normativas de origen europeo están marcando el camino, además, los mismos consumidores están más consientes de los datos que generan con su navegación. Por todo esto, la batalla entre identidad y privacidad esta haciendo que las compañías se preocupen por encontrar un equilibrio entre conocer a sus clientes y respetar su privacidad.
  • Plataformas conectadas. Las plataformas de datos no pueden permanecer aisladas dentro de la cadena de valor, propia del Dato. La industria se mueve hacía la interconexión de plataformas, dentro de un ecosistema que agregue valor a la experiencia del cliente y al análisis en general.
  • Muerte de las cookies. Con la próxima desaparición de las cookies, todos nos preguntamos hacía dónde va la industria y que soluciones se implementaran para suplir su función.  El 2021 será un año donde dominen las opciones alternativas y se comiencen a vender nuevas soluciones; todas las grandes compañías estarán en la carrera por la búsqueda de la mejor alternativa mientras esperamos la desaparición definitiva de las cookies.
  • Data Quality. Con tanta información que se genera a diario, el paradigma de lo que realmente es importante está cambiando. La cantidad de datos disponibles seguirá siendo un factor clave en el juego, sin embargo, es momento de priorizar la calidad de la información y centrarse en Insights realmente importantes y valiosos. Esto también supone un punto de valor en la relación con los consumidores: dejar de intentar saberlo todo de ellos, para enfocarse en saber lo que de verdad importa.
  • Inteligencia activa. Ya es una realidad para varias compañías la recolección y transformación de sus datos, sin embargo, migrar los datos desde sus distintas fuentes hasta un catálogo de activación sigue siendo un gran rato, por lo que es importante avanzar hacia procesos de inteligencia activa que automatice el camino del dato, desde la fuente hasta el Data Lake.

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¿Cómo usar Datos para enganchar a nuevos clientes?

Un desafío importante para las marcas con un catálogo amplio y diverso de productos, es dar la bienvenida a nuevos clientes. Frecuentemente, el usuario puede sentirse abrumado por tanto contenido que analizar para poder tomar una decisión de compra, además de que la experiencia puede alargarse por horas en la búsqueda de lo que realmente quiere.

Una buena forma de facilitar este proceso, es el uso de Datos para enviar recomendaciones personalizadas. Las herramientas de predicción inteligente permiten elevar considerablemente las tasas de conversión, además, conforme la relación con el cliente avanza, se obtienen datos más valiosos que alimentan las recomendaciones para hacerlas cada vez más certeras y relevantes para el usuario.

Para implementar estrategias de predicción dentro del viaje de los clientes, hay que tomar en cuenta los recursos que se tienen y presentar temas acordes al momento y experiencia del consumidor. Por ejemplo, cuando se tiene datos de usuarios nuevos se puede mostrar el contenido más popular o el que se encuentra en tendencia, segmentado por ubicación geográfica, categorías y preferencias declaradas. Estas acciones, le muestra un camino por el cual iniciar su búsqueda y acorta el tiempo que pasa indagando.

Algunos temas exitosos para nuevos usuarios son:

  • Contenido reciente: El contenido nuevo y fresco es más deseable. Este tema también se puede segmentar por ubicación, preferencias y categorías para hacerlo mucho más relevante.
  • Vistas gratuitas: Cuando el producto que se ofrece funciona con suscripciones premium o pago por servicio, se puede ofrecer acceso gratuito limitado a nuevos usuarios como incentivo para empujarlos a la compra.
  • Contenido que vence: Este tema crea urgencia y el miedo a perdérselo engancha a los clientes para iniciar la interacción.
  • Próximos lanzamientos: Despierta el interés de nuevos clientes la brindar un acceso previo del contenido próximamente disponible. Esta acción otorga un sentido de pertenencia y crea curiosidad que mantiene al usuario pendiente del contenido que se va generando.
  • Contenido de temporada: Impulsa la participación inmediata al mostrar contenido de temporada o de duración determinada.

Los sistemas de recomendación impulsados por Inteligencia Artificial ayudan a conectar a los consumidores con contenido relevante en función de sus intereses individuales, preferencias declaradas, afinidades inferidas y su comportamiento de consumo. Sin embargo, para que estos sistemas funcionen correctamente debe aplicarse un tema adecuado para que las recomendaciones tengan sentido, este tema se establece en función de la ubicación del cliente dentro del viaje de compra.

Una vez que se logra enganchar al cliente, la meta es mantenerlo en un flujo constante de interacciones a través de recomendaciones relevantes que muestren valor en el contenido que genera la marca. Cuando los nuevos usuarios comienzan a interactuar, es momento para aprovechar los datos obtenidos de esa navegación para conocer más sobre sus intereses y hábitos de compra. Así, el flujo se alimenta conforme la relación avanza.

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¿Cómo ganar Madurez Digital?

El ritmo de los avances tecnológicos progresa todos los días a una velocidad cada vez mayor. Por tal motivo, ganar madurez en este sentido y de la mano de las herramientas adecuadas, nos permitirá implementar las mejores practicas para maximizar resultados, comprender mejor a los clientes y convertir nuestra Big Data en tácticas accionables.

El contexto actual supone algunos desafíos importantes, como el comportamiento cambiante de los consumidores o las nuevas regulaciones destinadas a mejorar la experiencia de los usuarios y al mismo tiempo respetar su privacidad. Para hacerle frente a estos retos, es necesario que las empresas inviertan en acciones que les posibiliten ganar terreno en desarrollo tecnológico y aumentar sus capacidades de Marketing Digital. Además, las organizaciones que tienen menor alcance en la transformación digital, cuentan principalmente con Datos de terceros que limitan su visión y dificultan encontrar una lógica detrás del comportamiento de los clientes en los puntos de contacto.

3 estrategias para comenzar a ganar Madurez Digital en materia de Datos

  • Datos de origen como guía: Lo primero que podemos hacer es aprovechar nuestra 1st Party Data para obtener un panorama claro de los comportamientos y los cambios en las diferentes Audiencias, de modo que sea posible comprender a nuestros clientes, saber cómo varían sus necesidades y que factores influyen en estos cambios. Para poder lograr este objetivo, es necesario buscar tecnología que proporcione análisis dinámicos y actualizados de forma periódica.
  • Conectar los Datos para conocer el Shopper Journey: Conforme las necesidades de los clientes cambian, también lo hace su recorrido de compra. Conectar los datos de geolocalización de varias ubicaciones y mapear áreas especificas de influencia para la empresa, ofrecerá un panorama más completo del viaje del cliente y el uso correcto de Modelos de Atribución.
  • Colaboración: Aprovechar el máximo potencial de los Datos requiere cierto grado de especialización y tener un conocimiento profundo de cómo utilizar las herramientas disponibles. Es necesario adoptar una cultura interna de trabajo ágil y concienzudo para que la inversión de recursos valga la pena. Si no se dispone de los recursos necesarios para mejorar las habilidades internas, también se puede optar por generar alianzas estratégicas que permitan acceder a especialistas capacitados que ayuden a conectar los Datos    con la tecnología adecuada.

Iniciar el recorrido para ser una empresa Data Driven puede parecer bastante complicado en un inicio, pero son acciones que realmente valen la pena. Invertir en herramientas de análisis de datos garantizara que podamos comprender mejor la información y utilizarla de manera más inteligente para crear un enfoque amplio y duradero respecto de la personalización de las estrategias.

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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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Radiografía del consumidor online en México

Conocer a nuestras audiencias, es el primer paso para desarrollar estrategias relevantes y lograr conectar con los clientes. Con el crecimiento exponencial del ecommerce en nuestro país y el mundo, ha surgido un ecosistema rico en datos, nuevos perfiles y oportunidades que pueden ser ampliamente aprovechadas.

En México, los canales digitales están cobrando cada vez más fuerza y aún continua el proceso adaptación para los consumidores del mercado digital en nuestro país. Estos son algunos de los datos más importantes del comportamiento del internauta mexicano:

  • El comercio electrónico en nuestro país, alcanzó en 2020 un valor de 316 mil millones de pesos y experimentó un crecimiento asombroso del 81% en comparación con el año anterior, en consecuencia al cambio de estilo de vida derivado de la pandemia. Con estas cifras, el ecommerce ya representa el 9% de las ventas totales al menudeo y estos números se mantendrán al alza.
  • Según las cifras actualizadas del reporte Digital 2020 México, se registraron 89 millones de usuarios de Internet hasta enero del año pasado y la penetración del Internet se situó en 69%.
  • En promedio, los mexicanos gastan 8 horas con 21 minutos usando Internet cada día. Este tiempo se divide entre el uso de redes sociales con 3 horas y 25 minutos, 3 horas con 27 minutos viendo televisión con contenido en línea, consumo de servicios de música en streaming con 1 hora y 49 minutos y el uso de consolas de videojuegos con el que se gastan 1 hora con 13 minutos.
  • El dispositivo más utilizado para conectarse en México es el smartphone con un 92%, seguido por un 76% con el uso de Laptop. La PC continúa posicionada en uso y se sitúa en tercer lugar con 48%, las consolas de videojuego con 47% y las tablets acumulan un 42% en su empleo para conexión a la red.
  • Las ecommerce más visitadas en México en el 2020 fueron: Mercado Libre con 127 millones de visitas al mes, seguido de Amazon con 63 millones y Walmart que acumuló 27millones de visitas mensuales. Después de estos 3 primeros sitios, figuran también: Coppel, Liverpool, Sam´s Club, Home Depot, BestBuy, Sears y Ticketmaster.
  • La comida a domicilio, artículos de moda y los de belleza/cuidado personal son las categorías de productos más preferidos para adquirir en línea con 66%, 57% y 52% respectivamente. La farmacia y el supermercado por su parte, son los que más han experimentado un crecimiento importante en los canales digitales.
  • En cuanto a servicios contratados en línea, los favoritos son suscripciones con 83%, telefonía móvil y servicios bancarios, ambas con un 78%.
  • 18% de los usuarios de internet hacen su supermercado en línea, empujados por la practicidad de la compra y las ofertas y precios exclusivos del canal online. Aún así, el consumo en retailers sigue siendo mayor en puntos de venta físicos debido a la valoración de las experiencias presenciales.
  • Los principales motivadores para consumir en línea, son la seguridad que ofrecen las empresas para comprar con 91%, los métodos de pago disponibles con 71%, seguido de la información detallada en los sitios web con 69% y finalmente la logística relacionada a los tiempos de entrega y las políticas de devolución con un 39%.
  • Casi 7 de cada 10 compradores declaran estar satisfechos con sus compras en línea, sin embargo, la satisfacción en el canal digital se vio afectada por el contexto pandémico donde las marcas tuvieron dificultades para adaptarse y no lograron cumplir del todo las expectativas de los clientes.

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https://www.amvo.org.mx/wpcontent/uploads/2021/01/AMVO_Estudio_de_Venta_Online_2021_Versi%C3%B3nP%C3%BAblica-3.pdf

https://irpcdn.multiscreensite.com/81280eda/files/uploaded/15%2BEstudio%2Bsobre%2Blos%2BHa_bitos%2Bde%2Blos%2BUsuarios%2Bde%2BInternet%2Ben%2BMe_xico%2B2019%2Bversio_n%2Bpu_blica.pdf

https://es.statista.com/estadisticas/1166823/tiendas-online-con-mas-trafico-mexico/

https://datareportal.com/reports/digital-2020-mexico

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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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