Segmentación de audiencias y gestión de datos

Los datos propios son la información que recopila directamente de sus propios clientes y posibles clientes a través de su sitio web, aplicación, CRM, programa de fidelización o historial de compras; son datos que posee con consentimiento explícito.

Es la categoría más valiosa porque es precisa, se basa en el consentimiento y representa interacciones reales con su marca. En un mundo en el que la privacidad es prioritaria, los datos propios son la base sostenible de toda segmentación y personalización de audiencias.

Los datos de segunda parte son los datos propios de otra empresa a los que usted accede mediante una alianza directa o un acuerdo de intercambio de datos; por ejemplo, una marca de viajes comparte los datos de sus clientes con un minorista de equipaje.

Estas alianzas proporcionan datos de alta calidad basados en el consentimiento que no pueden comprarse en mercados abiertos de datos, por lo que son más precisos y están menos estandarizados como producto que los datos de terceros.

Las cookies de terceros —la tecnología que permitió el seguimiento de usuarios entre sitios y la industria de datos de terceros, valorada en 400.000 millones de dólares— están desapareciendo gradualmente de los principales navegadores a medida que se endurecen las normativas de privacidad.

Safari y Firefox ya bloquean las cookies de terceros de forma predeterminada. La eliminación gradual en Chrome implica que los segmentos de audiencia creados a partir de datos de comportamiento de terceros dejarán de estar disponibles para la mayoría de la segmentación programática, lo que transformará profundamente la publicidad digital.

Privacy Sandbox de Google propone sustituir el seguimiento mediante cookies de terceros por alternativas basadas en el navegador, como Topics API, que asigna a los usuarios categorías amplias de intereses (p. ej., "Fitness" y "Travel") a partir del historial de navegación almacenado localmente en el dispositivo.

Este enfoque proporciona cierta señal de segmentación basada en el comportamiento, al tiempo que mantiene la privacidad de los datos de navegación individuales; es una solución intermedia cuya eficacia frente a la segmentación basada en cookies la industria publicitaria aún está evaluando.

La segmentación contextual muestra anuncios basándose en el contenido de la página que se está viendo, en lugar de hacerlo a partir de datos de identidad del usuario, por lo que no depende de cookies y cumple de forma natural con los requisitos de privacidad.

La segmentación contextual moderna ha evolucionado más allá de la simple coincidencia de palabras clave e incluye análisis semántico y procesamiento del lenguaje natural que comprende el significado de la página, lo que permite a los anunciantes encontrar emplazamientos relevantes y seguros para la marca sin utilizar ningún dato del usuario.

La prioridad estratégica en un mundo sin cookies es crear activos de datos propios: listas de correo electrónico, usuarios de aplicaciones, miembros de programas de fidelización y datos de preferencias obtenidos mediante encuestas.

Cada oferta de contenido, cuestionario, muro de registro y compra crea una oportunidad para recopilar datos propios con consentimiento. Las marcas con conjuntos enriquecidos de datos propios pueden mantener una segmentación precisa de las audiencias independientemente de la eliminación gradual de las cookies.

Una plataforma de datos de clientes (CDP) unifica datos propios conocidos de los clientes —correo electrónico, historial de compras y comportamiento en la web— en perfiles de clientes persistentes, con especial atención a la activación en canales propios como el correo electrónico y la personalización del sitio.

Una plataforma de gestión de datos (DMP) gestionaba históricamente audiencias anónimas basadas en cookies de terceros para la publicidad programática. A medida que desaparecen las cookies de terceros, las CDP están adquiriendo importancia, mientras que las DMP tradicionales se enfrentan a un desafío existencial relacionado con la identidad.

El modelado de audiencias similares utiliza aprendizaje automático para encontrar nuevos usuarios que se parecen estadísticamente a sus mejores clientes actuales, basándose en señales de datos propios como datos demográficos, comportamientos y patrones de compra.

Lookalike Audiences de Facebook y Customer Match de Google son las implementaciones más utilizadas, ya que permiten a los anunciantes ampliar el alcance de forma eficiente dirigiéndose a personas similares a sus clientes con mayor LTV.

La supresión de audiencias consiste en subir listas de clientes actuales, compradores recientes o usuarios que tienen una prueba activa a las plataformas publicitarias para excluirlos de las campañas de prospección y evitar gastar presupuesto en personas que ya se encuentran en su embudo.

Las listas de exclusión son una de las optimizaciones con mayor retorno de la inversión en la publicidad programática: excluir a los clientes actuales de una campaña de captación de nuevos clientes mejora de inmediato las métricas del coste por adquisición.

Las salas limpias de datos son entornos que protegen la privacidad en los que dos partes pueden analizar conjuntos de datos coincidentes sin que ninguna de ellas exponga sus datos sin procesar a la otra.

Los anunciantes utilizan salas limpias —ofrecidas por plataformas como Google Ads Data Hub, Meta Advanced Analytics y Amazon Marketing Cloud— para medir el impacto de las campañas con respecto a los datos de editores o minoristas sin infringir la privacidad de los usuarios ni los acuerdos de datos.

Los datos zero-party son información que los clientes comparten de forma proactiva e intencionada con una marca —respuestas a encuestas, preferencias declaradas, respuestas a cuestionarios y datos de listas de deseos—, a diferencia de los datos de comportamiento inferidos a partir de sus acciones.

Los datos zero-party son muy precisos, ya que no requieren inferencias, y cuentan con consentimiento explícito, lo que los hace valiosos para la personalización y especialmente resistentes a los cambios en las normativas de privacidad que restringen la segmentación basada en comportamientos inferidos.

Los datos propios son la base más valiosa y duradera del marketing digital a medida que desaparecen las cookies de terceros; crear activos de datos propios mediante cada interacción con los clientes es ahora una prioridad estratégica.

Las CDP unifican perfiles propios para la personalización, el modelado de audiencias similares amplía el alcance a partir de sus mejores clientes y las salas limpias de datos permiten una medición colaborativa conforme a la privacidad con editores y minoristas.