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Sofía A.
Por Sofía A. el abril 26, 2022

3 mitos de medición que frenan el marketing

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 Los especialistas en marketing no son ajenos a la narración de historias. El uso de datos para crear historias convincentes que conecten la marca con tus clientes es el núcleo de lo que hacen. Y los clientes de hoy tienen más poder que nunca para tomar el control de sus datos y garantizar que la privacidad sea un imperativo, no una aspiración.
 
 Según una nueva investigación de Boston Consulting Group y Google, mientras que dos tercios de los consumidores quieren anuncios relevantes, casi la mitad de ellos se sienten incómodos compartiendo sus datos para personalizarlos.

 Por lo tanto, no se trata de si tu negocio cambiará a un enfoque de privacidad primero; La única pregunta es cuándo.
 
 Gartner predice que para el próximo año, el 65 % de la población mundial tendrá datos personales cubiertos por las leyes de privacidad, que es solo un 10 % en 2020. Y, sin embargo, no todos los especialistas en marketing tienen planes implementados que tengan en cuenta esas regulaciones.

 En el torbellino de crear y lanzar campañas digitales y mantenerse al día con las soluciones de medición en evolución, es fácil confundirse y dejarse llevar por conceptos erróneos comunes. Aquí, analizaré más de cerca tres de los conceptos erróneos de medición más generalizados y explicaré cómo puede abordarlos para construir un futuro en el que la privacidad sea lo primero para su empresa.


 3 mitos comunes de medición 
 
A web browser, back-end stack, and shield with a rating meter, all with X’s through them. Cookie deprecation will disrupt website tags. Accurate measurement relies on third-party data. Protecting and driving business results are mutually exclusive.
 Mito n.º 1: la desactivación de las cookies alterará las etiquetas de los sitios web

 Los especialistas en marketing han confiado durante mucho tiempo en las cookies y las etiquetas de sitios web para detectar la actividad y las conversiones en todo el sitio. Pero a medida que se eliminen las cookies de terceros, ¿cómo podes medir, y mucho menos optimizar, tus campañas?

 Una distinción importante que se debe hacer es que las cookies y las etiquetas están interrelacionadas, pero no son intercambiables. Las etiquetas son fragmentos de código colocados en tu sitio web que te permiten medir las interacciones de los visitantes y el rendimiento del marketing.
 
 Las etiquetas se utilizan para establecer cookies, que viven en el dispositivo de un visitante y almacenan información de navegación. Las etiquetas también se pueden usar para establecer cookies propias o de terceros en tu dominio.

 Dado que las cookies de terceros y otros identificadores están en desuso, la medición precisa depende de una sólida infraestructura de etiquetado que está diseñada para cookies de origen y podes interactuar con las nuevas capacidades de atribución proporcionadas por los navegadores.
 
 Recomendamos adoptar una solución de etiquetado que sea fácil de usar y lo suficientemente duradera como para evolucionar con los cambios de la industria. Una solución, como la etiqueta global del sitio (gtag.js) o Google Tag Manager y sus integraciones, puede proporcionar una medición precisa, tener efectos posteriores positivos y mejorar el modelo de conversión y las ofertas.
 

 ►Mito n.° 2: la medición precisa se basa en datos de terceros

 No se puede negar el impacto que las cookies de terceros han tenido en la publicidad. Han sido fundamentales para mejorar la experiencia del usuario y los anuncios relevantes, y para proporcionar a los especialistas en marketing información útil sobre la actividad del cliente en los sitios web.
 
 Pero las cookies de terceros también dificultan que las personas controlen cómo se recopilan y utilizan sus datos. Y a medida que aumentan las expectativas de privacidad de los consumidores, los costos de las cookies superan cada vez más sus beneficios.
 
 
 Esto plantea otro concepto erróneo común acerca de alejarse de las cookies de terceros: que hacerlo le dejará con datos inexactos. Este no es el caso siempre que los especialistas en marketing estén dispuestos a buscar otras fuentes de datos. Ahí es donde entran los datos de primera mano.
 
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 Invertir en una estrategia de datos propios permite a las empresas de todos los tamaños satisfacer las preferencias de privacidad de los clientes y, al mismo tiempo, obtener información más útil.
 
¿Cómo exactamente?
 
 Mediante la creación de un intercambio de valor bidireccional significativo entre tu marca y los clientes para que ofrezcas recomendaciones seleccionadas, ofertas u otras ofertas especiales a cambio de recopilar datos de clientes en su sitio web, aplicación y canales fuera de línea.
 
 Un buen ejemplo de esto es cómo PepsiCo triplicó su ROI y aumentó la eficiencia de los medios al priorizar los datos propios como un principio central de marketing global e invitar a los clientes a unirse a su programa de fidelización para recibir ofertas personalizadas.

 Con las herramientas y los permisos correctos, los datos propios también pueden brindar información práctica que es exclusiva de tu empresa y de las interacciones con los clientes.
 
 También puede informar otras soluciones seguras para la privacidad que mejoran aún más la precisión de la medición. Por ejemplo, implementar una solución como conversiones mejoradas para la web puede desbloquear datos de atribución de conversión adicionales al hacer coincidir los datos proporcionados por el usuario con hash de su sitio web con las cuentas de Google iniciadas. El resultado es una visión más completa del recorrido del cliente.
 


 ►Mito No. 3: Proteger la privacidad e impulsar los resultados comerciales son mutuamente excluyentes

 Por último, a medida que la industria se aleja de los identificadores individuales y se acerca a las soluciones que priorizan la privacidad, algunos anunciantes temen que comenzarán a ver brechas de medición que interrumpen sus informes y perjudican la optimización posterior.
 
 Si bien la pérdida de algunos datos observables es inevitable, es importante reconocer que existen modelos basados ​​en el aprendizaje automático disponibles que preservan la medición y brindan rendimiento.
 
 El aprendizaje automático funciona mediante el análisis de datos para identificar tendencias, correlaciones y otros conocimientos que de otro modo podrían perderse, por error humano o de otra manera. En la publicidad digital, las técnicas de aprendizaje automático seguras para la privacidad funcionan para mejorar los informes de tu campaña y brindar una visión más precisa del viaje del cliente.

 Una aplicación popular es el modelado de conversión, que asigna conexiones entre interacciones de anuncios y conversiones que de otro modo no serían observables, al tiempo que preserva la privacidad de los usuarios individuales.
 
 Al apoyarse en este tipo de solución, puede mejorar tu medición para evaluar mejor el verdadero impacto de los medios de una manera segura para la privacidad. Esto, a su vez, permitirá una mejor optimización y retorno de la inversión.

 El viaje hacia un futuro sin cookies de terceros puede parecer desalentador, pero no tiene por qué serlo. Deja a un lado estos mitos de marketing y comprometete a construir una base de medición sólida ahora para estar listo para lo que viene a continuación.
 
 
 
 
 
 
 
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Published by Sofía A. abril 26, 2022
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