Seis retos que tienen los anunciantes en 2018 para convertir el data en una ventaja competitiva

style="text-align: center">Digilant analiza cómo optimizar el Big Data para mejorar y personalizar la comunicación con los consumidores  

• Creación de un perfil 360º del usuario, a través de su “huella digital” y sumándole datos offline que se puedan integrar. De este modo será posible ofrecerle productos y servicios personalizados en cada momento, en función de sus necesidades particulares.
• Incorporar inteligencia a los datos: análisis en tiempo real, modelos predictivos para desarrollar estrategias de cross/up-selling, engagement y fidelización; así como estrategias de captación a través de modelos de prospección, que generen aprendizajes continuos y actualizados.
• “Democratización” de los datos dentro de la empresa: aprovechar el conocimiento de los usuarios compete a todas las áreas. Las necesidades latentes sobre Big Data son las mismas desde Marketing, Comunicación, Ventas, CRM, Experiencia de Cliente, Nuevo Negocio, etc.
• Valoración de datos de terceros. Pueden ser tan relevantes para una compañía como la información que ha obtenido directamente. En España hay muchos proveedores de datos comportamentales pero muy pocos proveedores de datos de consumo real.
• Cumplimiento en materia de protección de datos (RGPD). Muchos de los esfuerzos de las empresas en este entorno durante 2018 están enfocados al cumplimiento del nuevo Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
• Invertir en conocimiento, invertir en datos. Las empresas estadounidenses destinaron 10.000 millones de dólares a la compra de datos de audiencia de terceros y otros 10.000 millones a soluciones para respaldar su activación durante 2017.

   Madrid, 21 de febrero de 2018.- La posibilidad de personalizar la publicidad, mejorando los resultados de sus campañas, es el mayor potencial que las grandes marcas encuentran en el data. Eso explica la creciente inversión de los anunciantes en este ámbito. Las empresas estadounidenses, por ejemplo, destinaron 10.000 millones de dólares a la compra de datos de audiencia de terceros y otros 10.000 millones a soluciones para respaldar su activación durante 2017, según un estudio de IAB y la Data & Marketing Association, “Los datos son clave para el éxito de todas las empresas, independientemente de su tamaño, por eso hay que hablar de Big Data y de Small Data. En este sentido, las empresas son cada vez más conscientes del gran valor que tiene su propia información (first party data), para entender mejor a sus usuarios y construir una comunicación verdadera. Uno de los grandes cambios que hemos experimentado es la manera en que los usuarios se ponen en contacto con las marcas. Nos encontramos con un consumidor activo y proactivo, que habla, exige ser escuchado y el reto de  las marcas es responder a sus necesidades”, explica Jawinda Payano, Head of Custom Data Solutions de Digilant España. “Por ello, muchas compañías que aún no lo hacían han empezado a estructurar los datos que capturan desde distintas fuentes; y las que aún no lo hacen, están empezando a valorarlo y adentrándose en esta nueva etapa, que no es más que una evolución natural”, continúa Jawinda Payano.   Los seis retos más importantes en 2018 para las marcas: Gracias al expertise en el entorno del data de Digilant, empresa especializada en compra programática y gestión de datos, han identificado seis aspectos críticos en la actualidad para los anunciantes:

• Creación de un perfil 360º del usuario. Poder unificar bajo un mismo identificador toda la información que las marcas poseen sobre un mismo usuario.  Para lograrlo es necesario integrar datos de fuentes propias y de terceros que les permitan crear un perfil 360º de un consumidor a través de su “huella digital” y sumándole los datos offline que se puedan integrar.

De este modo será posible ofrecerle productos y servicios personalizados en cada momento, en función de sus necesidades particulares, generando una gran ventaja competitiva para aquellas marcas que sean capaces de hacerlo.

• Incorporar inteligencia a los datos. Ya no es suficiente con crear una estructura de datos que permita clusterizarlos; es necesario dotar de inteligencia a esa estructura: análisis en tiempo real, modelos predictivos que faciliten la búsqueda de patrones para desarrollar las estrategias de cross/up-selling, engagement y fidelización; así como estrategias de captación a través de modelos de prospección, que generen aprendizajes continuos y actualizados.
• “Democratización” de los datos dentro de la empresa: aprovechar los beneficios del conocimiento que aporta el data ya no atañe sólo a los equipos de IT, Analytics, CRM o Business Intelligence dentro de las empresas.

Aprovechar el conocimiento de los usuarios compete a todas las áreas, a través de casos de uso que les permitan poner en valor las necesidades latentes sobre Big Data, y que son las mismas desde Marketing, Comunicación, Ventas, CRM, Experiencia de Cliente, Nuevo Negocio, etc.:

• Gestión de un volumen relevante de datos.
• Nivel de agregación. Sobre todo, integrando diferentes fuentes de datos.
• Autoservicio: accesibilidad en función de los usuarios finales de los datos.
• Visualización: simplicidad de los resultados.
• Actualización en tiempo real.
• Flexibilidad y agilidad para adecuarse a una evolución continua.
• Medición: incremento de la rentabilidad por área gracias al uso de los datos.

 

• Valoración de datos de terceros: Los grandes retos para 2018 están relacionados con la transparencia y la entrada de proveedores de datos de consumo. Además de los datos propios, las marcas adquieren y utilizan datos de terceros; pero no cualquier dato.

El data de un tercero puede ser tan relevante para una compañía como la información que ha obtenido directamente, siempre y cuando el nivel de transparencia sobre el dato que se quiera adquirir sea total: - en términos de la definición completa que se ha seguido para clusterizar un segmento; - respondiendo a las preguntas de por qué, hace cuánto y con qué frecuencia se ha determinado que un usuario pertenece a un segmento u otro. Jawinda Payano recuerda que “las marcas echan de menos proveedores de datos de consumo. Actualmente existen muchos proveedores de datos comportamentales y muy pocos proveedores de datos de consumo real, sobre todo en el mercado español”.

• Cumplimiento en materia de protección de datos (RGPD). Siempre ha estado en el epicentro del Big Data. Pero, con la entrada en vigor en mayo de 2018 del nuevo Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), muchos de los esfuerzos de las empresas en este entorno durante el presente año están enfocados al cumplimiento de la nueva normativa.

Además del aspecto de la seguridad de los datos, el ecosistema del marketing también está siguiendo con inquietud las repercusiones que pueden tener sobre la actividad publicitaria tanto la aplicación del RGPD como el Reglamento e-Privacy, que está desarrollando el Consejo de la Unión Europea, una vez que ya ha pasado por la Comisión y el Parlamento. Es importante entender que todo el marco regulatorio afecta al ecosistema digital completo, desde anunciantes, editores, intermediarios, gestores de datos, etc.

• Invertir en conocimiento, invertir en datos. La evolución más importante en términos de datos es la capacidad de entender el valor de la inversión en este entorno, analizando el retorno que es capaz de generar a todas las áreas de la compañía.

Las empresas son cada vez más conscientes de ello y apuestan por empezar utilizando sus propios datos para optimizar todas las acciones de marketing. Pero conviene crecer de forma ordenada en Big Data, aprendiendo paso a paso, ya sea internamente o con ayuda de partners externos con experiencia, tanto en la recopilación, estructuración, activación y explotación de learnings en tiempo real.  Un buen punto de partida es el CRM, la herramienta más común en aquellas compañías que están iniciando su transformación digital, ya que permite recolectar cientos de atributos a un coste adicional relativamente inexistente.  A continuación hay soluciones más complejas, como la integración de distintas fuentes de datos, hasta la instalación de un DMP. La inversión en Big Data ayuda primero a entender y luego a construir recorridos más complejos de la experiencia de cliente, permitiendo activar el data de manera más inteligente y sacar el máximo partido a los datos.