El cliente está en el centro de toda buena estrategia de marketing. Y, en el panorama actual en el que la privacidad es lo primero, muchas marcas quieren entender cómo pueden generar confianza en el consumidor mientras continúan brindando experiencias de usuario personalizadas.
Además, quieren saber cómo pueden impulsar el rendimiento del marketing cuando las herramientas en las que han confiado tradicionalmente han comenzado a adaptarse a los nuevos estándares.
Como socio de marketing, tecnología y datos, nos hacen esta pregunta todos los días en Jellyfish.
No hace mucho tiempo, teníamos conversaciones casi diarias con nuestros clientes sobre la revisión de montañas de datos para unir el viaje del usuario con todos los puntos de contacto posibles para crear una visión holística del consumidor. Sin embargo, debido a los cambios en los estándares de recopilación de datos, eso es mucho más difícil de lograr hoy.
Pero eso no es necesariamente algo malo.
En lugar de buscar todos los datos disponibles, hemos visto que las principales marcas se centran en recopilar y medir lo que importa para crear una estrategia de medios basada en la confianza y el consentimiento del consumidor. Y han visto grandes resultados.
Aca hay algunas cosas que las marcas deben considerar al desarrollar tus estrategias de seguridad de la privacidad.
►Reuní a los equipos correctos
En nuestro trabajo, observamos constantemente silos dentro y entre los equipos, lo que puede conducir a ineficiencias operativas, como silos dentro de los propios datos, lo que dificulta ver el panorama general. Estos silos también pueden crear riesgos de privacidad. Por ejemplo, un equipo podría estar almacenando datos que ya no son necesarios.
Las marcas deben buscar involucrar todas las facetas del negocio, incluidas las legales, la inteligencia comercial, el marketing y la ingeniería, en las conversaciones que tratan sobre la privacidad y la estrategia de gestión de datos. Para aclarar las responsabilidades de liderazgo, traer a un oficial de privacidad de datos o de cumplimiento, por ejemplo, puede ayudar a establecer el tono correcto y unir a los equipos.
Mejorar las habilidades de tu equipo y aportar la experiencia adecuada a la combinación puede marcar una gran diferencia. Por ejemplo, las salas limpias de datos, como Google Ads Data Hub, ayudan a extraer información y atribuciones granulares de la campaña. Estas salas limpias de datos van más allá de lo que puede proporcionar la plataforma de informes estándar, pero su uso efectivo requiere habilidades en marketing digital, ciencia de datos e ingeniería.
►Priorizar la recopilación responsable de datos
Las marcas con las que trabajamos ya han visto excelentes resultados al alejarse de la medición basada en cookies. Una ventaja de dejar caer la galleta: se les pide inmediatamente a las empresas que piensen en todo su marketing de manera más holística.
La recopilación de datos consentidos de alta calidad, a diferencia de los datos de gran volumen, es ahora una estrategia más inteligente. En un mundo donde la automatización será más importante que nunca en la medición y activación, tiene más sentido comenzar con un conjunto de datos de alta calidad. No solo eso, hay menos riesgo asociado con el almacenamiento y la gestión de datos a un nivel práctico, en lo que respecta a la privacidad.
La privacidad siempre debe ser una prioridad para la empresa. Cuando se trata de actividades de marketing, es especialmente importante poner la privacidad en la perspectiva regional. Cada contexto regional y sus leyes asociadas influirán y guiarán las prácticas de gestión y recopilación de datos de su campaña.
Por ejemplo, si opera tanto en los EE. UU. como en Europa, debe tener en cuenta el Reglamento general de protección de datos, la Ley de privacidad del consumidor de California y otras leyes de privacidad emergentes de los EE. UU.
Por supuesto, la gestión responsable de los datos es de suma importancia. Comenzamos una auditoría de gestión de datos con una lista de preguntas como:
- ¿Qué datos se están recopilando?
- ¿Existe un derecho legal a su colección?
- ¿Se ha proporcionado el consentimiento?
- ¿Dónde se almacenan los datos?
- ¿Las fuentes de datos están centralizadas y organizadas de manera lógica?
Desde el punto de vista de la implementación, es esencial considerar el cifrado de datos, las copias de seguridad, el acceso a los datos y el control para garantizar la confidencialidad y la seguridad de la red.
Las bases de datos deben ser lo suficientemente flexibles para permitir que los usuarios opten por participar o no en ciertas funciones, y deben poder adaptarse a cualquier período de vencimiento o retención asociado con los datos.
La mejor manera de garantizar que la plataforma pueda manejar estas características es adoptar un enfoque de privacidad por diseño y considerar todos estos factores lo antes posible.
►Adoptar una cultura de experimentación
La prueba es la única forma de determinar qué tan eficiente es su comercialización. Hemos visto a las marcas más efectivas que promueven la privacidad probar múltiples enfoques de experimentación con tus datos propios para encontrar lo que funciona mejor para tus objetivos. Cuando experimentamos con nuevos enfoques, es mejor adoptar un marco sólido basado en datos para evaluar qué tan bien se compara con nuestro objetivo.
En un caso, el cliente enfrentó desafíos para medir la efectividad de los anuncios de televisión conectada (CTV) para negocios en línea y fuera de línea debido a la limitación del seguimiento de cookies.
Al aprovechar los experimentos de elevación geográfica, identificamos áreas geográficas similares y ajustamos el gasto de CTV en función del diseño de la prueba. A través de las pruebas, pudimos demostrar el impacto de CTV en los objetivos comerciales clave, como los ingresos y las metas de compromiso, lo que ayudó al cliente a probar diferentes estrategias, optimizar el gasto en medios y reducir los costos.
Además de los experimentos basados en la ubicación geográfica, también experimentamos con la ejecución de modelos de mezcla de marketing (MMM) y atribución basada en regresión (RBA). Los MMM garantizan que podamos realizar comparaciones precisas entre inversiones y medir la eficacia de la inversión publicitaria a lo largo del tiempo. Los modelos RBA proporcionan información procesable para la optimización sin depender de las cookies.
No existe un enfoque de experimentación único para todos, y la experimentación puede expandirse más allá del retorno de la inversión. Las marcas también deben usar la experimentación para asegurarse de que los formularios de consentimiento y otros activos orientados al cliente estén formateados para que sean más efectivos.
Mantener el statu quo simplemente no es una opción en el entorno actual centrado en la privacidad en constante cambio. Lo que es seguro y funcional hoy puede no ser lo mismo en el próximo año o dos. Tenemos que seguir adaptándonos, experimentando y mirando hacia adelante.
Esperamos que esta información te haya sido útil!