¿Qué son las audiencias propias y por qué son importantes?

El informe Econsultancy 2019 Digital Trends reveló recientemente cómo aprovechar los datos de los clientes es ahora una tendencia de marketing dominante. El 55% de los encuestados, según una encuesta de Econsultancy, tenía la intención de hacer un mejor uso de sus datos para crear segmentos de audiencia más efectivos.

La implementación de datos de clientes, también conocidos como datos de origen, ha sido durante mucho tiempo la munición preferida de personalización para los especialistas en marketing digital. Sin embargo, los encuestados también reconocieron sus limitaciones cuando un 44 % admitió que obtener una visión más holística de su base de clientes seguía siendo un desafío importante.

Para comprender mejor los beneficios y las limitaciones percibidas de los datos propios, necesitamos identificar su valor agregado para sus esfuerzos de marketing en línea. Igual de importante, también debemos hacer un seguimiento de cómo ha evolucionado la orientación de los medios a lo largo de los años, lo que a su vez hizo que las fuentes de datos alternativas (datos de segundos y terceros) fueran menos atractivas, especialmente cuando se trata de audiencias personalizadas.

La evolución de la orientación de los medios

Los anuncios tradicionales (la época dorada de la publicidad), como las vallas publicitarias, la radio y la televisión, se centraban en la venta y, por tanto, situaban los productos al frente de la mayoría de las campañas de marketing. Sin embargo, con la introducción de nuevos canales y medios asociados con la publicidad en línea, todo cambió a medida que el enfoque de los especialistas en marketing se desplazó hacia la respuesta directa, identificando los problemas de los consumidores y ofreciéndoles soluciones.

El marketing de respuesta directa , entonces, vio el inicio de tendencias que comenzaron con una orientación amplia basada en datos demográficos que incorpora edad, género, educación e ingresos. Con el tiempo, la orientación se perfeccionó aún más con la orientación basada en el interés y el comportamiento, incorporando las acciones de los consumidores a la mezcla y logrando mayores respuestas a partir de los datos de compra, el tiempo dedicado a las tiendas en línea, la identificación de los clics y más. Estas dos tendencias todavía están presentes y son dominantes en la actualidad y se utilizan de diversas formas en la búsqueda constante del momento adecuado, el lugar adecuado y el mensaje de marketing adecuado.

El cambio a la publicidad en línea creó nuevas oportunidades para los especialistas en marketing, pero también requirió una adaptación constante a medida que las empresas respondían a las demandas de estos nuevos medios tecnológicos, así como a sus audiencias recién identificadas. La personalización mejorada a través de campañas publicitarias 1:1 resultó ser un ejemplo notable de esos esfuerzos, que finalmente produjeron tasas de respuesta más altas para las empresas de todo el país.

Los gigantes de Internet como Facebook y Google, por ejemplo, aprovecharon esta oportunidad para recopilar datos de los usuarios. Luego crearon servicios publicitarios para empresas que buscaban aprovechar la publicidad 1:1.

¿Qué datos recopilan Facebook y Google?

Facebook y Google recopilan una gran cantidad de datos de los usuarios, lo que los convierte en una plataforma atractiva para los medios pagos, ya que los anunciantes pueden utilizar los datos agregados en su beneficio.

Aquí hay un resumen rápido de cómo funciona este proceso.

Facebook recopila datos a través de sitios web y aplicaciones que utilizan los servicios de Facebook. Esto incluye información que los usuarios ingresan cuando se suscriben a su plataforma. Facebook luego usa estos datos para mejorar posteriormente la experiencia del usuario.

Por ejemplo, supongamos que estaba comprando en un sitio web, hizo clic en un par de zapatos que le gustaron y los agregó a un carrito de compras. Pero luego tu teléfono muere. Después de recargar su teléfono y volver a iniciar sesión en Facebook, encuentra un anuncio de ese mismo par de zapatos. El anuncio de zapatos está dirigido a personas como usted debido a algo llamado píxel de Facebook, que activa los datos de las cookies.

Un píxel de Facebook es una herramienta de análisis que permite a los anunciantes medir la eficacia de sus anuncios mediante la comprensión de las acciones que realizan las personas en su sitio web. Esta herramienta generalmente se agrega a los sitios web para que cuando los compradores interesados ​​realicen una acción en su sitio (como agregar un par de zapatos a un carrito de compras) se active y esté disponible para su análisis en el Administrador de eventos, donde los anunciantes pueden maximizar dichas acciones. .

Los píxeles desencadenan datos de cookies , que son archivos que contienen pequeños fragmentos de información anónima que se intercambian entre el dispositivo de un usuario y un servidor web que identifica a un usuario específico y, al mismo tiempo, mejora su experiencia de navegación. La cookie almacena el comportamiento de los compradores interesados ​​en el navegador y guía las futuras ubicaciones de anuncios, una experiencia similar a la del calzado que mencionamos anteriormente.

Del mismo modo, Google también recopila información que mejora simultáneamente la experiencia del usuario mediante la presentación de anuncios que se centran en los intereses del usuario. Google recopila datos de sitios y aplicaciones que comparten información. Y si usa algún producto de Google, como Gmail o la Búsqueda de Google, también recopilan información personal que incluye su nombre, sexo, fecha de nacimiento, búsquedas de Google, sitios web visitados y ubicación geográfica. Google también tiene un píxel que se activa cuando los usuarios hacen clic en una campaña y luego visitan ciertas páginas de su sitio web.

La plétora de datos recopilados por estas dos plataformas ampliamente utilizadas les da a los anunciantes el poder, si así lo desean, de mejorar aún más la personalización. Al hacerlo, Google y Facebook se convirtieron en las plataformas de publicidad preferidas por los comerciantes de comercio electrónico. Además, la introducción de píxeles y cookies revolucionó la orientación al permitir a los anunciantes rastrear a los usuarios y sus movimientos y hábitos en línea.

Las cookies , para muchas empresas, allanaron el camino para soluciones más personalizadas en publicidad, sin embargo, la introducción del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) junto con el anuncio de Google de la fase de cookies de dos años. out los hizo menos atractivos ya que ambas plataformas publicitarias lograron la personalización a través de datos agregados, también conocidos como datos de terceros.

Las nuevas leyes y las decisiones de la plataforma publicitaria sacudieron a los anunciantes en todas partes, ya que los obligaron a repensar los fundamentos de sus anuncios, pero también abrieron la puerta a los datos propios y sus muchas ventajas.

Datos propios frente a datos de terceros.

Cuando se trata de datos, la calidad siempre debe pesar más que la cantidad. Y cuando se trata de calidad, los datos propios son los claros favoritos. Este es el por qué:

Los datos de origen son datos que recopila directamente de sus clientes y audiencias. Es, con mucho, la fuente más precisa y generadora de valor, ya que los clientes continuarán reforzándola con cada comportamiento que adopten con su marca, ya sea una compra en su tienda en línea, una suscripción a su correo electrónico o encuestas y reseñas.

Los datos de terceros son datos que se agregan de varias plataformas y se combinan en un conjunto de datos más grande. Hay muchas incógnitas asociadas con los datos de terceros, y eso los hace menos atractivos, ya que son datos que no tienen una relación directa con su cliente. Además, son datos que utilizan muchas empresas, por lo que existe una gran posibilidad de que sus competidores estén utilizando los mismos datos.

Si bien el valor de los datos de origen es bien conocido, todavía es un recurso que aún debe explotarse de la misma manera que los datos de terceros. Sin embargo, los especialistas en marketing de comercio electrónico que lo utilizan han reconocido dos cosas acerca de los datos propios que les han dado una ventaja competitiva.

1. Los datos propios permiten a los anunciantes analizar de manera más completa el valor y la demografía de una base de clientes, lo que ayuda a informar y fortalecer las estrategias de campaña.
2. Los datos propios aumentan los puntajes de relevancia a través de tasas de coincidencia mejoradas dentro de las plataformas publicitarias, lo que permite a los anunciantes aprovechar tanto su base de datos de clientes como la gran cantidad de datos que ofrecen las plataformas publicitarias.

Estos dos descubrimientos llegan a algunos puntos clave, uno de los cuales es obtener una visión holística de su base de clientes y el otro es mejorar aún más su juego de personalización. Mediante el uso de datos de origen, los especialistas en marketing de comercio electrónico avanzados pueden lograr con éxito una vista panorámica de su escaparate y al mismo tiempo mejorar su orientación con mejores tasas de coincidencia.

Las tasas de coincidencia de Facebook son parte de un servicio que ofrecen llamado Público personalizado. Las audiencias personalizadas son tipos de audiencias que puede crear a partir de listas de clientes para ayudarlo a desarrollar su alcance. Cuando carga una lista de clientes en Facebook para crear una audiencia personalizada, hay un proceso llamado coincidencia en el que la información que carga se usa para hacer coincidir los perfiles de Facebook. Las tasas de coincidencia se ven afectadas tanto por la calidad como por la cantidad de datos, ya que cuanto más precisa sea la información que pueda proporcionar, mejor será la tasa de coincidencia. Los datos de primera mano ayudan con esto porque, nuevamente, es información que proviene directamente de sus clientes.

Google también permite a los especialistas en marketing usar sus datos propios y tiene un proceso similar llamado Customer Match. La segmentación por lista de clientes permite a los especialistas en marketing usar datos en línea (la base de datos de Google) y sin conexión (sus datos propios) para llegar a sus clientes y volver a interactuar con ellos en Búsqueda, Compras, Gmail, YouTube y Display. Mediante el uso de su Audience Manager, puede cargar una lista de clientes en Google Ads y, de manera similar a Facebook, Google luego busca en su base de datos para hacer coincidir correos electrónicos, direcciones y otra información y, cuando hay una coincidencia, agrega la cuenta de Google correspondiente a su audiencia de segmentación por lista de clientes.

Los datos de primera mano son algo que todos los comerciantes de comercio electrónico tienen a su disposición , pero debido a la naturaleza de las exportaciones, la falta de conocimientos técnicos y varios indicadores clave de rendimiento (KPI) necesarios para definir y rastrear el éxito, sigue siendo una mina de oro sin explotar. para las masas. Como tal, a menudo solo los estrategas de marketing avanzados confían en él cuando crean e implementan campañas de marketing.

El uso de datos propios como base para las campañas de marketing es ventajoso porque permite que los algoritmos de la plataforma de anuncios aprendan directamente de sus clientes para:

• Fortalecer las relaciones con los clientes existentes.
• Fomentar la recompra.
• Atrae nuevos clientes que sean similares a tus clientes actuales.

En un mundo de marketing de datos propio, comprender y actualizar sus algoritmos es fundamental para su éxito porque están programados para crear campañas de marketing personalizadas al dirigirse a las personas con los anuncios más apropiados para permitir la mejor experiencia de usuario posible. Vemos esto en la subasta de anuncios , el algoritmo de anuncios de Facebook y las ofertas inteligentes de Google Ads.

En el lado de Facebook, las subastas de anuncios determinan el orden en que aparece un anuncio en un suministro de noticias en relación con otros anuncios. Por lo tanto, si usted y sus competidores se dirigen al mismo grupo de audiencia, querrá asegurarse de que su anuncio aparezca antes que el de sus competidores "ganando" la subasta.

Smart Bidding de Google utiliza el aprendizaje automático para modificar las ofertas en función de una amplia gama de señales en tiempo real, incluido el dispositivo, la ubicación, la hora del día, la lista de remarketing, el idioma y el sistema operativo. Sus clientes pueden influir en este aprendizaje automático mediante el uso de datos propios para adaptar las estrategias de oferta a su público objetivo.

Haga un buen uso de sus datos propios.

Juntos, Facebook y Google tienen la friolera de 4600 millones de usuarios y, para mejorar la experiencia de sus usuarios dentro de sus plataformas, utilizan algoritmos que determinan los mejores anuncios para mostrar al público. Mediante el uso de puntajes de relevancia, determinan si los anuncios en cuestión coinciden o no con las preferencias de la audiencia.

Como discutimos anteriormente, cuando se trata de datos, la calidad es esencial y los datos de origen son claramente datos de mayor calidad porque provienen directamente de la fuente: sus clientes. El uso de una lista de clientes tendrá un impacto directo en su puntaje de relevancia , que es una calificación del 1 al 10 que estima qué tan bien responde su público objetivo a su anuncio.

Las puntuaciones actuales de ambas plataformas funcionan de manera similar y tienen el mismo rango de puntuación (1-10). Una puntuación relevante de 1, por ejemplo, es baja. Por el contrario, los anuncios con puntuaciones de 10 son muy relevantes. Y cuando la puntuación de relevancia de su anuncio es alta, es más probable que se muestre a su público objetivo. Por lo tanto, garantizar un puntaje de relevancia más alto es esencial al crear una campaña de marketing. Y el uso de una lista de clientes puede llevarlo a ese codiciado puntaje de 10 a medida que mejoran su tasa de coincidencia.

Históricamente, el uso de una lista de clientes ha sido suficiente para ver un aumento en el rendimiento de la campaña, ya que se ha demostrado que supera a los competidores y genera buenas respuestas. Aún así, también hay otras formas de mejorar un puntaje de relevancia y hacer que sus listas de clientes sean aún mejores. Segmentar su lista de clientes, por ejemplo, en listas basadas en valores que se actualicen continuamente fortalecerá seriamente una campaña publicitaria, ¡y DataQ puede ayudarlo a lograrlo!

DataQ + Datos propios + Plataformas publicitarias

En DataQ, comprendemos la importancia de los datos propios, pero también entendemos que es posible que necesite ayuda para fortalecer la calidad de su lista de clientes a fin de aprovechar al máximo el poder potencial de todos sus datos propios. Podemos ayudar a cualquier comercializador a aprovechar sus pozos de datos a través de un conjunto de herramientas de segmentación y plantillas de audiencia basadas en valores precargadas.

DataQ ahora puede ser su secreto para el éxito de marketing. Con nuestras integraciones con un solo clic, puede conectar su tienda en línea a nuestra plataforma y mejorar los puntajes de relevancia con nuestras plantillas de audiencia basadas en el valor, que incluyen:

• Alto valor: clientes que tienen un valor de vida superior al promedio de su tienda.
• Win Back: clientes que han comprado una vez en el último año, pero no han realizado un pedido en los últimos 90 días.
• Grandes gastadores: clientes que tienen un valor de pedido promedio (AOV) más alto que el promedio de su tienda.
• Plantillas basadas en días festivos para los principales días festivos de EE. UU.

Estas muestras de los subconjuntos de clientes que DataQ puede ayudarlo a identificar y orientar en Facebook y Google para ayudarlo a mejorar sus tasas de coincidencia y aprovechar su base de datos con la información de su cliente.

Átalo todo junto

Los medios pagados han recorrido un largo camino, mejorando las experiencias de los consumidores con cada nuevo medio y canal. Igual de importante, los anunciantes también han logrado avances significativos en la identificación de tendencias emergentes, el aprendizaje de nuevas habilidades y la adquisición de nuevas herramientas para mejorar las campañas y predecir tendencias y desarrollos futuros, como lo demuestra el Informe de tendencias digitales de E-consultancy que establece dos puntos notables:

1. La importancia de aprovechar los datos propios para crear segmentos de audiencia más efectivos.
2. Obtener una visión holística de su base de clientes para comprender mejor a su audiencia y sus necesidades.

Hacer un inventario y evaluar continuamente las cosas que funcionan sin duda lo mantendrá en el camino correcto. Pero al igual que en cualquier otro sector, la autocomplacencia es una receta para el desastre, y aquí en DataQ queremos que redefina su experiencia publicitaria 1:1 ayudándole a explotar todas las bases de datos a su disposición.