Con el panorama cambiante del marketing digital, la toma de decisiones basada en datos se ha vuelto más desafiante y, al mismo tiempo, más crítica de preservar. A medida que la industria evoluciona para adaptarse a un mundo que prioriza y defiende la privacidad de los usuarios, las tecnologías utilizadas para medir y recopilar información a lo largo del recorrido del cliente deben adaptarse a este.
Dado que los datos observados están menos disponibles debido a las regulaciones y restricciones de privacidad, los modelos sofisticados de aprendizaje automático pueden ayudar a preservar la continuidad de la medición mientras se respeta la privacidad del usuario y las opciones de consentimiento.
►Un enfoque seguro y eficaz
Los modelos de aprendizaje automático se generan analizando grandes cantidades de datos históricos, identificando correlaciones y tendencias entre puntos de datos clave y utilizando esos conocimientos para hacer predicciones precisas sobre el comportamiento de las personas.
Los modelos de Google son rigurosos. Se validan y prueban de forma proactiva para garantizar la precisión, tienen umbrales altos para generar informes confiables y están diseñados para ser exclusivos de su negocio. Lo más importante es que ponen a los usuarios y su privacidad en primer lugar, preservando su experiencia y protegiendo sus datos mientras vos generas información importante.
Con el panorama cambiante del marketing digital, la toma de decisiones basada en datos se ha vuelto más desafiante y, al mismo tiempo, más crítica de preservar.
Existen capacidades de modelado que mejoran la medición en Google Ads para brindar una imagen más completa del recorrido del cliente, incluido el modelado de visitas a la tienda, conversiones en línea y conversiones en varios dispositivos.
El año pasado, anunciamos capacidades predictivas en las propiedades de Google Analytics que utilizan modelos para predecir qué usuarios tienen más probabilidades de comprar o abandonar en función de los datos históricos. Ahora, traemos esa misma tecnología de modelado sofisticada y rigurosa para complementar sus datos analíticos donde pueden existir brechas, lo que brinda una mayor información sobre el recorrido completo del cliente.
►Cerrar brechas en el recorrido del cliente
Primero, el modelado restaurará los datos de comportamiento basados en métricas de usuario y sesión, como usuarios activos diarios y tasa de conversión, que pueden no ser observables cuando identificadores como cookies o ID de usuario no están completamente disponibles.
Estas predicciones basadas en datos sobre el comportamiento de las personas llenarán los vacíos, lo que permitirá una medición ininterrumpida en todas las plataformas y dispositivos, y datos más confiables y centrados en el cliente en sus informes de propiedad de Google Analytics. Sin el modelado, tendrá una comprensión menos completa del comportamiento del usuario en tu sitio, con solo vislumbrar en base a los datos observados que tiene disponibles.
En segundo lugar, el modelado de conversión utiliza el aprendizaje automático para llenar los vacíos en tu medición de conversión que pueden ocurrir debido a la discontinuidad entre dispositivos o la ausencia de identificadores para unificar los recorridos de los clientes. Los modelos asignan vínculos cuando sus eventos de conversión, como compras, descargas o registros, no se pueden vincular a un canal.
Tus datos de conversión se modelarán en función de rutas de conversión observadas similares para asignar conversiones a los canales adecuados de Google y que no son de Google, como la búsqueda de pago, el correo electrónico o las redes sociales de pago en tus informes de Google Analytics. Las conversiones modeladas te permiten generar informes más precisos, por lo que no tenes que adivinar de dónde provienen tus conversiones y vas a poder optimizar mejor tus campañas.
Sin el modelado, vas a tener una comprensión menos completa del comportamiento del usuario en tu sitio, con solo vislumbrar en base a los datos observados que tenes disponibles.
Una vez que hayas determinado de dónde provienen tus conversiones, los modelos de atribución basados en datos te ayudarán a comprender el valor de cada interacción de marketing que precede a la conversión.
La atribución basada en datos utilizados de tu cuenta de Google Analytics para generar un modelo personalizado para asignar crédito de conversión a puntos de contacto orgánicos y pagados a lo largo de todo el recorrido del cliente. Utilizando solo los datos históricos, consentidos y de origen disponibles para usted, el modelado permite obtener información de atribución más profunda en todo el recorrido del cliente que puede mejorar tu ROI de marketing.
►El modelado es fundamental para la medición segura de la privacidad
A medida que la privacidad del usuario sigue siendo una prioridad máxima y, como resultado, los datos observados se vuelven menos disponibles, los métodos tradicionales de medición se han vuelto menos viables.
Sin embargo, puede continuar con la medición efectiva sin dejar de priorizar la privacidad del usuario invirtiendo en la recopilación de datos de primera parte, asegurando que todos tus datos observados sean transparentes y estén autorizados, y adoptando soluciones que utilicen tecnología de modelado confiable y validados para llenar los vacíos cuando se miden datos directamente.
Obtene más valor de tus datos y mejora tus análisis aplicando estas funciones de modelado y otras soluciones de medición seguras para la privacidad que pronto estarán disponibles en las propiedades de Google Analytics.
Esperamos que esta información te haya sido útil!